Dubbo 是一款高性能、轻量级的开源 RPC 框架，提供服务自动注册、自动发现等高效服务治理方案，。
RPC的原理及组成
Provider：暴露服务的服务提供方
Consumer：调用远程服务消费方
Registry：服务注册与发现注册中心
Monitor：监控中心和访问调用统计
Container：服务运行容器
Dubbo 和 Spring Cloud 有什么哪些区别？
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。
Spring Cloud 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。
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 的注册中心集群挂掉，发布者和订阅者之间还能通信么？
可以通讯。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的服务和路由策略
Dubbo是一个分布式服务框架，能避免单点故障和支持服务的横向扩容。一个服务通常会部署多个实例。如何从多个服务 Provider 组成的集群中挑选出一个进行调用，就涉及到一个负载均衡的策略
有一个Dubbo的用户服务，在北京部署了10个，在上海部署了20个。一个杭州的服务消费方发起了一次调用，然后发生了以下的事情:
根据配置的路由规则，如果杭州发起的调用，会路由到比较近的上海的20个 Provider。
根据配置的随机负载均衡策略，在20个 Provider 中随机选择了一个来调用，假设随机到了第7个 Provider。
结果调用第7个 Provider 失败了。
根据配置的Failover集群容错模式，重试其他服务器。
重试了第13个 Provider，调用成功。
上面的第1，2，4步骤就分别对应了路由，负载均衡和集群容错。 Dubbo中，先通过路由，从多个 Provider 中按照路由规则，选出一个子集。再根据负载均衡从子集中选出一个 Provider 进行本次调用。如果调用失败了，根据集群容错策略，进行重试或定时重发或快速失败等。 可以看到Dubbo中的路由，负载均衡和集群容错发生在一次RPC调用的不同阶段。最先是路由，然后是负载均衡，最后是集群容错。 本文档只讨论负载均衡，路由和集群容错在其他的文档中进行说明。
Dubbo内置了4种负载均衡策略:
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。
RoundRobinLoadBalance:轮询负载均衡。轮询选择一个。
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。
ConsistentHashLoadBalance:一致性哈希负载均衡。相同参数的请求总落在同一台机器上使用一致性 Hash 算法，让相同参数的请求总是发到同一 Provider。当某一台 Provider 崩溃时，原本发往该 Provider 的请求，基于虚拟节点，平摊到其它 Provider，不会引起剧烈变动。Dubbo的4种负载均衡的实现，大多数情况下能满足要求。有时候，因为业务的需要，我们可能需要实现自己的负载均衡策略。
注意RPC的负载均衡实在client端实现的，而不是在zk实现的。
Dubbo SPI 和 Java SPI 区别？
JDK SPI：
JDK 标准的 SPI 会一次性加载所有的扩展实现，如果有的扩展很耗时，但也没用上，很浪费资源。所以只希望加载某个的实现，就不现实了
DUBBO SPI：
1、对 Dubbo 进行扩展，不需要改动 Dubbo 的源码
2、延迟加载，可以一次只加载自己想要加载的扩展实现。
3、增加了对扩展点 IOC 和 AOP 的支持，一个扩展点可以直接 setter 注入其
它扩展点。
4、Dubbo 的扩展机制能很好的支持第三方 IoC 容器，默认支持 Spring Bean
Dubbo的设计模式
Dubbo 用到哪些设计模式？
Dubbo 框架在初始化和通信过程中使用了多种设计模式，可灵活控制类加载、权限控制等功能。
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).getAdaptiveExtensi
on();
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。
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。
RPC的关键技术
1、动态代理
生成Client Stub（客户端存根）和Server Stub（服务端存根）的时候需要用到Java动态代理技术，可以使用JDK提供的原生的动态代理机制，也可以使用开源的：CGLib代理，Javassist字节码生成技术。
2、序列化和反序列化
在网络中，所有的数据都将会被转化为字节进行传送，所以为了能够使参数对象在网络中进行传输，需要对这些参数进行序列化和反序列化操作。
序列化：把对象转换为字节序列的过程称为对象的序列化，也就是编码的过程。
反序列化：把字节序列恢复为对象的过程称为对象的反序列化，也就是解码的过程。
目前比较高效的开源序列化框架：如Kryo、FastJson和Protobuf等。
3、NIO通信
出于并发性能的考虑，传统的阻塞式 IO 显然不太合适，因此我们需要异步的 IO，即 NIO。Java 提供了 NIO 的解决方案，Java 7 也提供了更优秀的 NIO.2 支持。可以选择Netty或者MINA来解决NIO数据传输的问题。
4、服务注册中心
可选：Redis、Zookeeper、Consul 、Etcd。一般使用ZooKeeper提供服务注册与发现功能，解决单点故障以及分布式部署的问题(注册中心)。
Dubbo 使用的是什么通信框架?
默认使用 Netty 作为通讯框架。
Dubbo 支持哪些协议，它们的优缺点有哪些？
Dubbo： 单一长连接和 NIO 异步通讯，适合大并发小数据量的服务调用，以及消费者远大于提供者。传输协议 TCP，异步 Hessian 序列化。Dubbo推荐使用dubbo协议。
RMI： 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，传输数据包大小混合，消费者和提供者个数差不多，可传文件，传输协议 TCP。 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。在依赖低版本的 Common-Collections 包，Java 序列化存在安全漏洞。
WebService：基于 WebService 的远程调用协议，集成 CXF 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。
HTTP： 基于 Http 表单提交的远程调用协议，使用 Spring 的 HttpInvoke 实现。多个短连接，传输协议 HTTP，传入参数大小混合，提供者个数多于消费者，需要给应用程序和浏览器 JS 调用。
Hessian：集成 Hessian 服务，基于 HTTP 通讯，采用 Servlet 暴露服务，Dubbo 内嵌 Jetty 作为服务器时默认实现，提供与 Hession 服务互操作。多个短连接，同步 HTTP 传输，Hessian 序列化，传入参数较大，提供者大于消费者，提供者压力较大，可传文件。
Memcache：基于 Memcache实现的 RPC 协议。
Redis：基于 Redis 实现的RPC协议。
Dubbo 支持分布式事务吗？
目前暂时不支持，可与通过 tcc-transaction 框架实现
介绍：tcc-transaction 是开源的 TCC 补偿性分布式事务框架
TCC-Transaction 通过 Dubbo 隐式传参的功能，避免自己对业务代码的入侵。
Dubbo 可以对结果进行缓存吗？
为了提高数据访问的速度。Dubbo 提供了声明式缓存，以减少用户加缓存的工作量<dubbo:reference cache=“true” />
其实比普通的配置文件就多了一个标签 cache=“true”
Dubbo 必须依赖的包有哪些？
Dubbo 必须依赖 JDK，其他为可选。
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 在安全方面有哪些措施？
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。
服务调用是阻塞的吗？
默认是阻塞的，可以异步调用，没有返回值的可以这么做。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。
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。
同一个服务多个注册的情况下可以直连某一个服务吗？
可以点对点直连，修改配置即可，也可以通过 telnet 直接某个服务。
Dubbo 服务降级，失败重试怎么做？
可以通过 dubbo:reference 中设置 mock=“return null”。mock 的值也可以修改为 true，然后再跟接口同一个路径下实现一个 Mock 类，命名规则是 “接口名称+Mock” 后缀。然后在 Mock 类里实现自己的降级逻辑
Dubbo 使用过程中都遇到了些什么问题？
在注册中心找不到对应的服务,检查 service 实现类是否添加了@service 注解无法连接到注册中心,检查配置文件中的对应的测试 ip 是否正确。