dubbo
简介
dubbo是面向服务的架构，简称SOA（Service-oriented architecture）是一个组件模型，它将应用程序的不同功能单元（称为服务）通过接口联系起来。各种各样的服务可以通过接口进行交互。
Dubbo 是一个分布式、高性能、透明化的 RPC 服务框架，提供服务自动注册、自动发现等高效服务治理方案， 可以和 Spring 框架无缝集成。
RPC 指的是远程调用协议，也就是说两个服务器交互数据。
Dubbo的由来
单一应用架构：当网站流量很小时，只需一个应用，将所有功能都部署在一起即可。
分布式服务架构
当垂直应用越来越多，应用之间交互不可避免，将核心业务抽取出来，作为独立的服务，逐渐形成稳定的服务中心，使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。
Dubbo使用的通信框架：默认使用NIO Netty框架。
此时，用于提高业务复用及整合的 分布式服务框架(RPC) 是关键
实现分布式架构的，还有springCloud
dubbo的特点
透明化的远程方法调用，就像调用本地方法一样调用远程方法，只需简单配置，没有任何API侵入。
软负载均衡及容错机制，可在内网替代F5等硬件负载均衡器，降低成本，减少单点。
服务自动注册与发现，不再需要写死服务提供方地址，注册中心基于接口名查询服务提供者的IP地址，并且能够平滑添加或删除服务提供者。
核心功能
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Remoting：网络通信框架，提供对多种NIO框架抽象封装，包括“同步转异步”和“请求-响应”模式的信息交换方式。
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Cluster：服务框架，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。
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Registry：服务注册，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。
对服务注册与发现的流程的详细讲解
下面是流程图：
流程说明：
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Provider(提供者)绑定指定端口并启动服务；
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指供者连接注册中心，并发本机IP、端口、应用信息和提供服务信息发送至注册中心存储；
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Consumer(消费者），连接注册中心 ，并发送应用信息、所求服务信息至注册中心；
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注册中心根据 消费 者所求服务信息匹配对应的提供者列表发送至Consumer 应用缓存；
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Consumer 在发起远程调用时基于缓存的消费者列表择其一发起调用；
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Provider 状态变更会实时通知注册中心、在由注册中心实时推送至Consumer。
特点：
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Consumer 与Provider 解偶，双方都可以横向增减节点数；
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注册中心对本身可做对等集群，可动态增减节点，并且任意一台宕掉后，将自动切换到另一台；(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)
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去中心化，双方不直接依懒注册中心，即使注册中心全部宕机短时间内也不会影响服务的调用；
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服务提供者无状态，任意一台宕掉后，不影响使用。（实现高可用）
下图为dubbo使用的宏观结构图
Dubbo框架设计一共划分了10个层：
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服务接口层（Service）：该层是与实际业务逻辑相关的，根据服务提供方和服务消费方的业务设计对应的接口和实现；
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配置层（Config）：对外配置接口，以ServiceConfig和ReferenceConfig为中心；
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服务代理层（Proxy）：服务接口透明代理，生成服务的客户端Stub和服务器端Skeleton；
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服务注册层（Registry）：封装服务地址的注册与发现，以服务URL为中心；
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集群层（Cluster）：封装多个提供者的路由及负载均衡，并桥接注册中心，以Invoker为中心；
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监控层（Monitor）：RPC调用次数和调用时间监控；
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远程调用层（Protocol）：封将RPC调用，以Invocation和Result为中心，扩展接口为Protocol、Invoker和Exporter；
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信息交换层（Exchange）：封装请求响应模式，同步转异步，以Request和Response为中心；
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网络传输层（Transport）：抽象mina和netty为统一接口，以Message为中心。
疑问1.Dubbo的注册中心集群挂掉，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zookeeper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。
Dubbo集群提供了哪些负载均衡策略？
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Random LoadBalance: 随机选取提供者策略，有利于动态调整提供者权重。截面碰撞率高，调用次数越多，分布越均匀；
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RoundRobin LoadBalance: 轮循选取提供者策略，平均分布，但是存在请求累积的问题；
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LeastActive LoadBalance: 最少活跃调用策略，解决慢提供者接收更少的请求；
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ConstantHash LoadBalance: 一致性Hash策略，使相同参数请求总是发到同一提供者，一台机器宕机，可以基于虚拟节点，分摊至其他提供者，避免引起提供者的剧烈变动；缺省时为Random随机调用。
Dubbo的集群容错方案有哪些？(可以在消费者和生产者上设置都可以)
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Failover Cluster（默认使用）
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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。
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Failfast Cluster
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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。
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Failsafe Cluster
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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。
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Failback Cluster
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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。
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Forking Cluster
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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。
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Broadcast Cluster
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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支持哪些序列化方式
默认使用Hessian序列化，还有Duddo、FastJson、Java自带序列化。
Dubbo和Spring Cloud的关系
Dubbo 是 SOA 时代的产物，它的关注点主要在于服务的调用，流量分发、流量监控和熔断。而 Spring Cloud 诞生于微服务架构时代，考虑的是微服务治理的方方面面，另外由于依托了 Spirng、Spirng Boot 的优势之上，两个框架在开始目标就不一致，Dubbo 定位服务治理、Spirng Cloud 是一个生态。
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。
Dubbo支持服务降级吗？
服务提供者能实现失效踢出是什么原理
服务失效踢出基于 Zookeeper 的临时节点原理。
Dubbo的管理控制台能做什么
管理控制台主要包含：路由规则，动态配置，服务降级，访问控制，权重调整，负载均衡，等管理功能
Dubbo 的设计目的是为了满足高并发小数据量的 rpc 调用，在大数据量下的性能表现并不好，建议使用 rmi 或 http 协议。
