Java问答知识总结篇-Dubbo

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Dubbo是什么？

Dubbo是阿里巴巴开源的基于 Java 的高性能 RPC 分布式服务框架，现已成为 Apache 基金会孵化项目。

其核心部分包含：

• 集群容错：提供基于接口方法的透明远程过程调用，包括多协议支持，以及软负载均衡，失败容错，地址路由，动态配置等集群支持。
• 远程通讯：提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装，包括多种线程模型，序列化，以及“请求-响应”模式的信息交换方式。
• 自动发现：基于注册中心目录服务，使服务消费方能动态的查找服务提供方，使地址透明，使服务提供方可以平滑增加或减少机器。

说说一次 Dubbo 服务请求流程

基本工作流程

核心组件

节点	角色
Provider	暴露服务的服务提供方
Consumer	调用远程服务的服务消费方
Registry	服务注册与发现的注册中心
Monitor	统计服务的调用次数和调用时间的监控中心
Container	服务运行容器

说说 Dubbo 工作原理

工作原理分 10 层：

1. 第一层：service 层，接口层，给服务提供者和消费者来实现的（留给开发人员来实现）；
2. 第二层：config 层，配置层，主要是对 Dubbo 进行各种配置的，Dubbo 相关配置；
3. 第三层：proxy 层，服务代理层，透明生成客户端的 stub 和服务单的 skeleton，调用的是接口，实现类没有，所以得生成代理，代理之间再进行网络通讯、负责均衡等；
4. 第四层：registry 层，服务注册层，负责服务的注册与发现；
5. 第五层：cluster 层，集群层，封装多个服务提供者的路由以及负载均衡，将多个实例组合成一个服务；
6. 第六层：monitor 层，监控层，对 rpc 接口的调用次数和调用时间进行监控；
7. 第七层：protocol 层，远程调用层，封装 rpc 调用；
8. 第八层：exchange 层，信息交换层，封装请求响应模式，同步转异步；
9. 第九层：transport 层，网络传输层，抽象 mina 和 netty 为统一接口；
10. 第十层：serialize 层，数据序列化层。

这是个很坑爹的面试题，但是很多面试官又喜欢问，你真的要背么？你能背那还是不错的，我建议不要背，你就想想 Dubbo 服务调用过程中应该会涉及到哪些技术，把这些技术串起来就 OK 了。

Dubbo和 Spring Cloud 有什么区别？

最大的区别：

• Dubbo底层是使用Netty这样的NIO框架，是基于TCP协议传输的，配合以Hession序列化完成RPC通信;
• 而SpringCloud是基于Http协议+rest接口调用远程过程的通信，相对来说，Http请求会有更大的报文，占的带宽也会更多。但是REST相比RPC更为灵活，服务提供方和调用方的依赖只依靠一纸契约，不存在代码级别的强依赖，这在强调快速演化的微服务环境下，显得更为合适，至于注重通信速度还是方便灵活性，具体情况具体考虑。

模块区别：

• Dubbo主要分为服务注册中心，服务提供者，服务消费者，还有管控中心；

• 相比起Dubbo简单的四个模块，SpringCloud则是一个完整的分布式一站式框架，他有着一样的服务注册中心，服务提供者，服务消费者，管控台，断路器，分布式配置服务，消息总线，以及服务追踪等。

通信方式：

Dubbo 使用的是 RPC 通信；Spring Cloud 使用的是 HTTP RestFul 方式。

注册中心：

Dubbo 使用 ZooKeeper（官方推荐），还有 Redis、Multicast、Simple 注册中心，但不推荐。Spring Cloud 使用的是 Spring Cloud Netflix Eureka。

监控：

Dubbo 使用的是 Dubbo-monitor；Spring Cloud 使用的是 Spring Boot admin。

断路器：

Dubbo 在断路器这方面还不完善，Spring Cloud 使用的是 Spring Cloud Netflix Hystrix。
分布式配置、网关服务、服务跟踪、消息总线、批量任务等。
Dubbo 目前可以说还是空白，而 Spring Cloud 都有相应的组件来支撑。

注册中心挂了，consumer 还能不能调用 provider

可以。因为刚开始初始化的时候，consumer 会将需要的所有提供者的地址等信息拉取到本地缓存，所以注册中心挂了可以继续通信。但是 provider 挂了，那就没法调用了。

怎么实现动态感知服务下线的呢

服务订阅通常有 pull 和 push 两种方式：

• pull 模式需要客户端定时向注册中心拉取配置；
• push 模式采用注册中心主动推送数据给客户端。

Dubbo ZooKeeper 注册中心采用是事件通知与客户端拉取方式。服务第一次订阅的时候将会拉取对应目录下全量数据，然后在订阅的节点注册一个 watcher。一旦目录节点下发生任何数据变化，ZooKeeper 将会通过 watcher 通知客户端。客户端接到通知，将会重新拉取该目录下全量数据，并重新注册 watcher。利用这个模式，Dubbo 服务就可以做到服务的动态发现。

注意： ZooKeeper 提供了“心跳检测”功能，它会定时向各个服务提供者发送一个请求（实际上建立的是一个 socket 长连接），如果长期没有响应，服务中心就认为该服务提供者已经“挂了”，并将其剔除。

Zookeeper 和 Dubbo 的关系

Zookeeper的作用

zookeeper用来注册服务和进行负载均衡，哪一个服务由哪一个机器来提供必需让调用者知道，简单来说就是ip地址和服务名称的对应关系。当然也可以通过硬编码的方式把这种对应关系在调用方业务代码中实现，但是如果提供服务的机器挂掉调用者无法知晓，如果不更改代码会继续请求挂掉的机器提供服务。

zookeeper通过心跳机制可以检测挂掉的机器并将挂掉机器的ip和服务对应关系从列表中删除。至于支持高并发，简单来说就是横向扩展，在不更改代码的情况通过添加机器来提高运算能力。通过添加新的机器向zookeeper注册服务，服务的提供者多了能服务的客户就多了。

dubbo

是管理中间层的工具，在业务层到数据仓库间有非常多服务的接入和服务提供者需要调度，dubbo提供一个框架解决这个问题。 注意这里的dubbo只是一个框架，至于你架子上放什么是完全取决于你的，就像一个汽车骨架，你需要配你的轮子引擎。这个框架中要完成调度必须要有一个分布式的注册中心，储存所有服务的元数据，你可以用zk，也可以用别的，只是大家都用zk。

zookeeper和dubbo的关系

Dubbo 的将注册中心进行抽象，它可以外接不同的存储媒介给注册中心提供服务，有ZooKeeper，Memcached，Redis 等。

引入了 ZooKeeper 作为存储媒介，也就把 ZooKeeper 的特性引进来。首先是负载均衡，单注册中心的承载能力是有限的，在流量达到一定程度的时 候就需要分流，负载均衡就是为了分流而存在的，一个 ZooKeeper 群配合相应的 Web 应用就可以很容易达到负载均衡；资源同步，单单有负载均衡还不 够，节点之间的数据和资源需要同步，ZooKeeper 集群就天然具备有这样的功能；命名服务，将树状结构用于维护全局的服务地址列表，服务提供者在启动 的时候，向 ZooKeeper 上的指定节点 /dubbo/${serviceName}/providers 目录下写入自己的 URL 地址，这个操作就完成了服务的发布。 其他特性还有 Mast 选举，分布式锁等。

Dubbo都支持什么协议，推荐用哪种？

1. Dubbo协议：Dubbo默认使用Dubbo协议。

• 适合大并发小数据量的服务调用，以及服务消费者远大于提供者的情况
• Hessian二进制序列化。
• 缺点是不适合传送大数据包的服务。

2. rmi协议：采用JDK标准的rmi协议实现，传输参数和返回参数对象需要实现Serializable接口。使用java标准序列化机制，使用阻塞式短连接，传输数据包不限，消费者和提供者个数相当。

• 多个短连接，TCP协议传输，同步传输，适用常规的远程服务调用和rmi互操作
• 缺点：在依赖低版本的Common-Collections包，java反序列化存在安全漏洞，需升级commons-collections3 到3.2.2版本或commons-collections4到4.1版本。

3. webservice协议：基于WebService的远程调用协议(Apache CXF的frontend-simple和transports-http)实现，提供和原生WebService的互操作多个短连接，基于HTTP传输，同步传输，适用系统集成和跨语言调用。

4. http协议：基于Http表单提交的远程调用协议，使用Spring的HttpInvoke实现。对传输数据包不限，传入参数大小混合，提供者个数多于消费者

• 缺点是不支持传文件，只适用于同时给应用程序和浏览器JS调用

5. hessian：集成Hessian服务，基于底层Http通讯，采用Servlet暴露服务，Dubbo内嵌Jetty作为服务器实现,可与Hession服务互操作
   通讯效率高于WebService和Java自带的序列化

• 适用于传输大数据包(可传文件)，提供者比消费者个数多，提供者压力较大

• 缺点是参数及返回值需实现Serializable接口，自定义实现List、Map、Number、Date、Calendar等接口

6. thrift协议：对thrift原生协议的扩展添加了额外的头信息。使用较少，不支持传null值

7. memcache：基于memcached实现的RPC协议

8. redis：基于redis实现的RPC协议

Dubbo服务器注册与发现的流程？

• 服务容器Container负责启动，加载，运行服务提供者。
• 服务提供者Provider在启动时，向注册中心注册自己提供的服务。
• 服务消费者Consumer在启动时，向注册中心订阅自己所需的服务。
• 注册中心Registry返回服务提供者地址列表给消费者，如果有变更，注册中心将基于长连接推送变更数据给消费者。
• 服务消费者Consumer，从提供者地址列表中，基于软负载均衡算法，选一台提供者进行调用，如果调用失败，再选另一台调用。
• 服务消费者Consumer和提供者Provider，在内存中累计调用次数和调用时间，定时每分钟发送一次统计数据到监控中心Monitor。

Dubbo内置了哪几种服务容器？

三种服务容器：

• Spring Container
• Jetty Container
• Log4j Container

Dubbo的服务容器只是一个简单的 Main 方法，并加载一个简单的 Spring 容器，用于暴露服务。

Dubbo负载均衡的作用？

将负载均衡功能实现在rpc客户端侧，以便能够随时适应外部的环境变化，更好地发挥硬件作用。而且客户端的负载均衡天然地就避免了单点问题。定制化的自有定制化的优势和劣势。

它可以从配置文件中指定，也可以在管理后台进行配置修改。

事实上，它支持 服务端服务/方法级别、客户端服务/方法级别 的负载均衡配置。

Dubbo有哪几种负载均衡策略，默认是哪种？

Dubbo提供了4种负载均衡实现：

1. RandomLoadBalance:随机负载均衡。随机的选择一个。是Dubbo的默认负载均衡策略。
2. RoundRobinLoadBalance:轮询负载均衡。轮询选择一个。
3. LeastActiveLoadBalance:最少活跃调用数，相同活跃数的随机。活跃数指调用前后计数差。使慢的 Provider 收到更少请求，因为越慢的 Provider 的调用前后计数差会越大。
4. ConsistentHashLoadBalance:一致性哈希负载均衡。相同参数的请求总是落在同一台机器上。

Dubbo服务之间的调用是阻塞的吗？

默认是同步等待结果阻塞的，支持异步调用。

Dubbo是基于 NIO 的非阻塞实现并行调用，客户端不需要启动多线程即可完成并行调用多个远程服务，相对多线程开销较小，异步调用会返回一个 Future 对象。

DubboMonitor 实现原理？

Consumer 端在发起调用之前会先走 filter 链；provider 端在接收到请求时也是先走 filter 链，然后才进行真正的业务逻辑处理。默认情况下，在 consumer 和 provider 的 filter 链中都会有 Monitorfilter。

1. MonitorFilter 向 DubboMonitor 发送数据
2. DubboMonitor 将数据进行聚合后（默认聚合 1min 中的统计数据）暂存到ConcurrentMap<Statistics, AtomicReference> statisticsMap，然后使用一个含有 3 个线程（线程名字：DubboMonitorSendTimer）的线程池每隔 1min 钟，调用 SimpleMonitorService 遍历发送 statisticsMap 中的统计数据，每发送完毕一个，就重置当前的 Statistics 的 AtomicReference
3. SimpleMonitorService 将这些聚合数据塞入 BlockingQueue queue 中（队列大写为 100000）
4. SimpleMonitorService 使用一个后台线程（线程名为：DubboMonitorAsyncWriteLogThread）将 queue 中的数据写入文件（该线程以死循环的形式来写）
5. SimpleMonitorService 还会使用一个含有 1 个线程（线程名字：DubboMonitorTimer）的线程池每隔 5min 钟，将文件中的统计数据画成图表

Dubbo有哪些注册中心？

• Multicast注册中心：Multicast 注册中心不需要任何中心节点，只要广播地址，就能进行服务注册和发现,基于网络中组播传输实现。
• Zookeeper注册中心：基于分布式协调系统 Zookeeper 实现，采用 Zookeeper 的 watch 机制实现数据变更。
• Redis注册中心：基于 Redis 实现，采用 key/map 存储，key 存储服务名和类型，map 中 key 存储服务 url，value 服务过期时间。基于 Redis 的发布/订阅模式通知数据变更。
• Simple 注册中心。

推荐使用 Zookeeper 作为注册中心。

Dubbo的集群容错方案有哪些？

• Failover Cluster：失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器。通常用于读操作，但重试会带来更长延迟。
• Failfast Cluster：快速失败，只发起一次调用，失败立即报错。通常用于非幂等性的写操作，比如新增记录。
• Failsafe Cluster：失败安全，出现异常时，直接忽略。通常用于写入审计日志等操作。
• Failback Cluster：失败自动恢复，后台记录失败请求，定时重发。通常用于消息通知操作。
• Forking Cluster：并行调用多个服务器，只要一个成功即返回。通常用于实时性要求较高的读操作，但需要浪费更多服务资源。可通过 forks=”2″ 来设置最大并行数。
• Broadcast Cluster：广播调用所有提供者，逐个调用，任意一台报错则报错 。通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。

Dubbo超时设置有哪些方式？

Dubbo超时设置有两种方式：

• 服务提供者端设置超时时间，在Dubbo的用户文档中，推荐如果能在服务端多配置就尽量多配置，因为服务提供者比消费者更清楚自己提供的服务特性。
• 服务消费者端设置超时时间，如果在消费者端设置了超时时间，以消费者端为主，即优先级更高。因为服务调用方设置超时时间控制性更灵活。如果消费方超时，服务端线程不会定制，会产生警告。

Dubbo用到哪些设计模式？

1. 工厂模式

Provider 在 export 服务时，会调用 ServiceConfig 的 export 方法。ServiceConfig中有个字段：

private static final Protocol protocol =
ExtensionLoader.getExtensionLoader(Protocol.class).getAdaptiveExtension();

Dubbo里有很多这种代码。这也是一种工厂模式，只是实现类的获取采用了 JDKSPI 的机制。这么实现的优点是可扩展性强，想要扩展实现，只需要在 classpath下增加个文件就可以了，代码零侵入。另外，像上面的 Adaptive 实现，可以做到调用时动态决定调用哪个实现，但是由于这种实现采用了动态代理，会造成代码调试比较麻烦，需要分析出实际调用的实现类。

2. 装饰器模式

Dubbo在启动和调用阶段都大量使用了装饰器模式。以 Provider 提供的调用链为例，具体的调用链代码是在 ProtocolFilterWrapper 的 buildInvokerChain 完成的，具体是将注解中含有 group=provider 的 Filter 实现，按照 order 排序，最后的调用顺序是：

EchoFilter -> ClassLoaderFilter -> GenericFilter -> ContextFilter ->ExecuteLimitFilter -> TraceFilter -> TimeoutFilter -> MonitorFilter -> ExceptionFilter

更确切地说，这里是装饰器和责任链模式的混合使用。例如，EchoFilter 的作用是判断是否是回声测试请求，是的话直接返回内容，这是一种责任链的体现。而像ClassLoaderFilter 则只是在主功能上添加了功能，更改当前线程的 ClassLoader，这是典型的装饰器模式。

3. 观察者模式

Dubbo的 Provider 启动时，需要与注册中心交互，先注册自己的服务，再订阅自己的服务，订阅时，采用了观察者模式，开启一个 listener。注册中心会每 5 秒定时检查是否有服务更新，如果有更新，向该服务的提供者发送一个 notify 消息，provider 接受到 notify 消息后，运行 NotifyListener 的 notify 方法，执行监听器方法。

4. 动态代理模式

Dubbo扩展 JDK SPI 的类 ExtensionLoader 的 Adaptive 实现是典型的动态代理实现。Dubbo需要灵活地控制实现类，即在调用阶段动态地根据参数决定调用哪个实现类，所以采用先生成代理类的方法，能够做到灵活的调用。生成代理类的代码是 ExtensionLoader 的 createAdaptiveExtensionClassCode 方法。代理类主要逻辑是，获取 URL 参数中指定参数的值作为获取实现类的 key。