分布式方面的问题收集

1.Dubbo简介：

调用关系：

服务容器负责启动，加载，运行服务提供者。
服务提供者在启动时，向注册中心注册自己提供的服务。
服务消费者在启动时，向注册中心订阅自己所需的服务。
注册中心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，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。
服务消费者和提供者，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。

http://dubbo.io/books/dubbo-user-book/preface/architecture.html
2.Dubbo中zookeeper做注册中心，如果注册中心集群都挂掉，发布者和订阅者之间还能通信么？
可以的，启动dubbo时，消费者会从zk拉取注册的生产者的地址接口等数据，缓存在本地。每次调用时，按照本地存储的地址进行调用
注册中心对等集群，任意一台宕掉后，会自动切换到另一台
注册中心全部宕掉，服务提供者和消费者仍可以通过本地缓存通讯
服务提供者无状态，任一台宕机后，不影响使用
服务提供者全部宕机，服务消费者会无法使用，并无限次重连等待服务者恢复

3 dubbo连接注册中心和直连的区别
在开发及测试环境下，经常需要绕过注册中心，只测试指定服务提供者，这时候可能需要点对点直连，
点对点直联方式，将以服务接口为单位，忽略注册中心的提供者列表，
服务注册中心，动态的注册和发现服务，使服务的位置透明，并通过给消费方获取服务提供方地址列表，实现软负载均衡和Failover， 注册中心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，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。注册中心负责服务地址的注册与查找，相当于目录服务，服务提供者和消费者只在启动时与注册中心交互，注册中心不转发请求，服务消费者向注册中心获取服务提供者地址列表，并根据负载算法直接调用提供者，注册中心，服务提供者，服务消费者三者之间均为长连接，监控中心除外，注册中心通过长连接感知服务提供者的存在，服务提供者宕机，注册中心将立即推送事件通知消费者
注册中心和监控中心全部宕机，不影响已运行的提供者和消费者，消费者在本地缓存了提供者列表
注册中心和监控中心都是可选的，服务消费者可以直连服务提供者

4.Dubbo在安全机制方面是如何解决的
Dubbo通过Token令牌防止用户绕过注册中心直连，然后在注册中心上管理授权。Dubbo还提供服务黑白名单，来控制服务所允许的调用方。

5.dubbo默认使用什么序列化框架

默认使用Hessian,现在高效的有Kryo和FST

6.Dubbo超时设置和重连机制:

DUBBO消费端设置超时时间需要根据业务实际情况来设定，如果设置的时间太短，一些复杂业务需要很长时间完成，导致在设定的超时时间内无法完成正常的业务处理。

这样消费端达到超时时间，那么dubbo会进行重试机制，不合理的重试在一些特殊的业务场景下可能会引发很多问题，需要合理设置接口超时时间。

dubbo在调用服务不成功时，默认会重试2次。Dubbo的路由机制，会把超时的请求路由到其他机器上，而不是本机尝试，所以 dubbo的重试机器也能一定程度的保证服务的质量。

但是如果不合理的配置重试次数，当失败时会进行重试多次，这样在某个时间点出现性能问题，调用方再连续重复调用，系统请求变为正常值的retries倍，系统压力会大增，容易引起服务雪崩，需要根据业务情况规划好如何进行异常处理，何时进行重试。

在重试发送的时候也可能会出现这样的问题:
比如有一个bug反馈,但是因为数据库io瓶颈,这时候这个服务阻塞了,然后过了一会查看数据库里有3条除了id外剩下都一样的数据(id是在服务提供者里生成的,这里只做异常例子举例).

这就是重试机制下,业务不合理的设计所造成的坑,这时候我们处理的方式有两种:

合理规划业务(例如id放在服务上游生成,数据库主键唯一的机制)
服务增加幂等性设置(例如接口中增加消息id)

7.Dubbo支持dubbo、rmi、hessian、http、webservice、thrift、redis等多种协议，但是Dubbo官网是推荐我们使用Dubbo协议的。

dubbo协议：

缺省协议，使用基于mina1.1.7 NIO框架库+hessian3.2.1 序列化协议 的tbremoting交互。
连接个数：单连接
连接方式：长连接
传输协议：TCP
传输方式：NIO异步传输
序列化：Hessian二进制序列化
适用范围：传入传出参数数据包较小（建议小于100K），消费者比提供者个数多，单一消费者无法压满提供者，尽量不要用dubbo协议传输大文件或超大字符串。
适用场景：常规远程服务方法调用

http://blog.csdn.net/fuyuwei2015/article/details/72848310

https://www.cnblogs.com/1201x/p/6482638.html

8.为什么要消费者比提供者个数多：
因dubbo协议采用单一长连接，
假设网络为千兆网卡(1024Mbit=128MByte)，
根据测试经验数据每条连接最多只能压满7MByte(不同的环境可能不一样，供参考)，
理论上1个服务提供者需要20个服务消费者才能压满网卡。

9.为什么不能传大包：
因dubbo协议采用单一长连接，
如果每次请求的数据包大小为500KByte，假设网络为千兆网卡(1024Mbit=128MByte)，每条连接最大7MByte(不同的环境可能不一样，供参考)，
单个服务提供者的TPS(每秒处理事务数)最大为：128MByte / 500KByte = 262。
单个消费者调用单个服务提供者的TPS(每秒处理事务数)最大为：7MByte / 500KByte = 14。
如果能接受，可以考虑使用，否则网络将成为瓶颈。

10.为什么采用异步单一长连接：
因为服务的现状大都是服务提供者少，通常只有几台机器，
而服务的消费者多，可能整个网站都在访问该服务，
比如Morgan的提供者只有6台提供者，却有上百台消费者，每天有1.5亿次调用，
如果采用常规的hessian服务，服务提供者很容易就被压跨，
通过单一连接，保证单一消费者不会压死提供者，
长连接，减少连接握手验证等，
并使用异步IO，复用线程池，防止C10K问题。

网络服务在处理数以万计的客户端连接时，往往出现效率底下甚至完全瘫痪，这被成为C10K问题。
(C10K = connection 10 kilo 问题)。k 表示 kilo，即 1000 比如：kilometer(千米), kilogram(千克)。
linux方面使用epoll解决方案

11.Java Remoting选取方案
性能要求特别高的：可以选用Socket，RMI；
跨平台，跨语言，安全性，易用性：Webservice；
跨平台，跨语言，易用性，性能：Hessian，REST；
不跨语言，性能，易用性：NIO(Netty，Mina)，RMI。

12.Dubbo负载均衡和集群容错模式：
在集群负载均衡时，Dubbo提供了多种均衡策略，缺省为random随机调用。
Random LoadBalance
随机，按权重设置随机概率。
在一个截面上碰撞的概率高，但调用量越大分布越均匀，而且按概率使用权重后也比较均匀，有利于动态调整提供者权重。
RoundRobin LoadBalance
轮循，按公约后的权重设置轮循比率。
存在慢的提供者累积请求问题，比如：第二台机器很慢，但没挂，当请求调到第二台时就卡在那，久而久之，所有请求都卡在调到第二台上。
LeastActive LoadBalance
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。
使慢的提供者收到更少请求，因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。
ConsistentHash LoadBalance
一致性Hash，相同参数的请求总是发到同一提供者。
当某一台提供者挂时，原本发往该提供者的请求，基于虚拟节点，平摊到其它提供者，不会引起剧烈变动。

集群容错模式：
Failover Cluster
失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器。(缺省)
通常用于读操作，但重试会带来更长延迟。
可通过retries="2"来设置重试次数(不含第一次)。正是文章刚开始说的那种情况.
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。(2.1.0开始支持)
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。
重试次数配置如：(failover集群模式生效)

Dubbo的集群容错和负载均衡同样也是Dubbo本身的高级特性.正如我们在说自定义扩展的时候一样,这两个特征同样也可以进行自定义扩展,用户可以根据自己实际的需求来扩展他们从而满足项目的实际需求.

13.Dubbo的优点是什么？Dubbo对分布式事务是如何处理的？
Dubbo的优点：
1）Dubbo具有调度、发现、监控、治理等功能，支持相当丰富的服务治理能力
2）集群容错
当服务调用失败时，根据我们的业务不同，可以使用不同的策略来应对这种失败。
3）负载均衡
当同一个服务有多个提供者在提供服务时， 客户端如何正确的选择提供者实现负载均衡dubbo也给我们提供了几种方案
4）多协议
dubbo提供了多种协议给用户选择， 如Dubbo协议、Hessian协议、HTTP协议、RMI协议、WebService协议、Thrift协议、Memcached协议、Redis协议。

Dubbo对分布式事务的处理：
分布式事务暂不支持。用户可以自己根据实际情况来实现分布式事务，比如：
1）结合RocketMQ消息中间件实现的可靠消息最终一致性
2）TCC补偿性事务解决方案
3）最大努力通知型方案

 

http://bbs.itheima.com/forum.php?mod=viewthread&tid=386556

https://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/preface/architecture.html