dubbo是阿里soa服务化治理方案的核心框架，是一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及soa服务治理方案。>>原文内容
dubbo使用的协议主要有dubbo，rmi，hessian，http，webservice，thrift，memcached,redis
dubbo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: 统计服务的调用次调和调用时间的监控中心。
Container: 服务运行容器。
dubbo核心配置
dubbo:registry/
dubbo:provider/
dubbo:consumer/
dubbo:service/
dubbo:reference/
dubbo:protocol/
dubbo:application/
dubbo:method/
dubbo负载均衡策略
随机
轮询
一致性hash
最少活跃调用数
Dubbo入门—搭建一个最简单的演示框架>>原文内容
Dubbo注册中心怎么配置？
（官网地址）dubbo注册中心配置主要通过dubbo:registry 标签进行配置，主要使用Zookeeper做注册中心。 <dubbo:registry address=“zookeeper://10.20.153.10:2181” /> 或 <dubbo:registry protocol=“zookeeper” address=“10.20.153.10:2181” /> 。（详情官网）
多注册中心： Dubbo 支持同一服务向多注册中心同时注册，或者不同服务分别注册到不同的注册中心上去，甚至可以同时引用注册在不同注册中心上的同名服务。（详情官网）
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，并通过在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
简而言之：直连快些，但直连不能像连接注册中心那样动态增减提供者。
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。
ZooKeeper的脑裂的出现和解决方案
出现：
在一个大的集群中往往会有一个master的存在，在长期运行过程中不可避免会出现宕机等等的问题导致master不可用，在出现这样的情况以后往往会对系统产生很大的影响，所以一般的分布式集群中的master都采用了高可用的解决方案来避免这样的情况发生。
master-slaver方式，存在一个master的节点，平时对外服务，同时有一个slaver节点来监控master，监控的同时有某种方式来进行数据同步。假如现在master挂掉了，slaver能很快获知并且迅速切换为新的master。但是在这种方式中，监控切换是一个很大的难题，但是现在Zookeeper的watch和分布式锁机制能比较好的解决这个问题。虽然Zookeeper很好的解决了这个问题，但是它的使用也存在其他的问题，比如脑裂。
在搭建hadoop的HA集群环境后，由于两个namenode的状态不一，当active的namenode由于网络等原因出现假死状态，standby接收不到active的心跳，因此判断active的namenode宕机，但实际上active并没有死亡。此时standby的namenode就会切换成active的状态，保证服务能够正常使用。若原来的namenode复活，此时在整个集群中就出现2个active状态的namenode，该状态成为脑裂。脑裂现象可能导致这2个namenode争抢资源，从节点不知道该连接哪一台namenode，导致节点的数据不统一，这在企业生产中是不可以容忍的。
解决方案：
1、添加心跳线。
原来两个namenode之间只有一条心跳线路，此时若断开，则接收不到心跳报告，判断对方已经死亡。此时若有2条心跳线路，一条断开，另一条仍然能够接收心跳报告，能保证集群服务正常运行。2条心跳线路同时断开的可能性比1条心跳线路断开的小得多。再有，心跳线路之间也可以HA（高可用），这两条心跳线路之间也可以互相检测，若一条断开，则另一条马上起作用。正常情况下，则不起作用，节约资源。
2、启用磁盘锁。
由于两个active会争抢资源，导致从节点不知道该连接哪一台namenode，可以使用磁盘锁的形式，保证集群中只能有一台namenode获取磁盘锁，对外提供服务，避免数据错乱的情况发生。但是，也会存在一个问题，若该namenode节点宕机，则不能主动释放锁，那么其他的namenode就永远获取不了共享资源。因此，在HA上使用"智能锁"就成为了必要措施。"智能锁"是指active的namenode检测到了心跳线全部断开时才启动磁盘锁，正常情况下不上锁。保证了假死状态下，仍然只有一台namenode的节点提供服务。
3、设置仲裁机制
脑裂导致的后果最主要的原因就是从节点不知道该连接哪一台namenode，此时如果有一方来决定谁留下，谁放弃就最好了。因此出现了仲裁机制，比如提供一个参考的IP地址，当出现脑裂现象时，双方接收不到对方的心跳机制，但是能同时ping参考IP，如果有一方ping不通，那么表示该节点网络已经出现问题，则该节点需要自行退出争抢资源的行列，或者更好的方法是直接强制重启，这样能更好的释放曾经占有的共享资源，将服务的提供功能让给功能更全面的namenode节点。
以上的3种方式可以同时使用，这样更能减少集群中脑裂情况的发生。但是还是不能保证完全不出现，如果仲裁机制中2台机器同时宕机，那么此时集群中没有namenode可以使用。此时需要运维人员人工的抢修，或者提供一台新的机器作为namenode，这个时间是不可避免的。希望未来能有更好的解决办法，能彻底杜绝这类情况的发生吧~