Dubbo是阿里巴巴公司开源的一个高性能优秀的服务框架，使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能，可以和 Spring框架无缝集成。dubbo目前已经由apache托管，官方文档查看请点击http://dubbo.apache.org/books/dubbo-user-book/
下面针对dubbo服务框架，针对几个重要的点作针对性的介绍。
1、注册中心的作用，存储的内容包括哪些
2、超时机制按消费方还是提供方为准
3、常见的容错机制有哪些
4、常见的负载均衡策略有哪些
1、注册中心的作用，存储的内容包括哪些
这里以常用的zookeeper为例来说明。首先我们来理解一下dubbo一个大概的组件原理图。
节点角色说明
| 节点 | 角色说明 |
| 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 |
zookeeper在架构功能上扮演者重要的作用，为dubbo提供服务提供方的接口信息、连接信息，服务消费方通过注册中心拿到当前版本的服务提供者列表，进而通过负载均衡策略和容错机制对服务接口进行调用。同时利用zookeeper的watch功能，服务消费方能够监听zookeeper集群上的节点，及时知道当前的服务提供方状态和变更信息，这就是dubbo的服务发现机制的原理。
zookeeper存储详细内容
上图是zookeeper注册中心存储节点的信息图例，Root为dubbo，表示dubbo节点下存储的信息均为dubbo在zookeeper的相关节点信息，位于zookeeper的根节点。Service（如com.foo.BarService）表示一个接口，当前接口包含服务提供方（providers）和服务消费方（comsumers），再下一层就是提供方和消费方的具体链接，每个链接代表一个JVM实例，这些节点存储的内容包括接口的方法信息、IP和端口信息、超时时间、传输协议、版本号、权重（weight）等等信息。另外dubbo服务治理后台的数据很多也是来自zookeeper注册中心，通过服务治理后台设置的权重等配置，也将直接反馈到zookeeper，进而通知到服务消费方。
2、超时机制按消费方还是提供方为准
无论是服务的消费方还是提供方，均可以配置timeout这个字段值，如果消费方和提供方配置的值不同时，需要以哪一个为准呢？
- 方法级优先，接口级次之，全局配置再次之
- 如果级别一样，则消费方优先，提供方次之。
建议由服务提供方设置超时，因为一个方法需要执行多长时间，服务提供方更清楚，如果一个消费方同时引用多个服务，就不需要关心每个服务的超时设置。
注：方法级配置指<dubbo:method/>，接口级配置指<dubbo:service/><dubbo:reference/> ，全局配置指<dubbo:consumer/><dubbo:provider/>。
优先级顺序和配置如下：
3、常见的容错机制有哪些
在集群调用失败时，Dubbo 提供了多种容错方案，缺省为 failover 重试。另外可自行扩展实现接口自com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.Cluster来完成自己的业务逻辑。
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。可通过 retries="2" 来设置重试次数(不含第一次)。
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。（这种情况默认返回一个空结果，不会报错，注意使用场景）
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。
4、常见的负载均衡策略有哪些
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。也可以自行实现并扩展自接口com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.LoadBalance来完成自己的业务逻辑。常见的负载均衡策略如下。这里可以在dubbo的源码中找到对应类查看其算法实现，还是比较简单的。常见的负载均衡策略如下：
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的问题，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。
- 算法参见：http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing
- 缺省只对第一个参数 Hash，如果要修改，请配置
<dubbo:parameter key="hash.arguments" value="0,1" /> - 缺省用 160 份虚拟节点，如果要修改，请配置
<dubbo:parameter key="hash.nodes" value="320" />
本文属于整理型文章，官方文档讲得比较简练和明白，本文抽取了几个关键点来分享和分析，大部分内容是参考了http://dubbo.apache.org/books/dubbo-user-book/和http://dubbo.apache.org/books/dubbo-dev-book/，有时间大家可以好好看几遍这上面的文档，结合源码分析，可以对dubbo的使用和原理有一个非常清晰的了解。