Dubbo面试专题及答案

Dubbo 支持哪些协议，每种协议的应用场景，优缺点？ 

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； 
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 memcached 实现的 RPC 协议 
redis：基于 redis 实现的 RPC 协议

Dubbo 超时时间怎样设置？

Dubbo 超时时间设置有两种方式：

服务提供者端设置超时时间，在 Dubbo 的用户文档中，推荐如果能在服务端多配置就尽量多配置，因为服务提供者比消费者更清楚自己提供的服务特性。
服务消费者端设置超时时间，如果在消费者端设置了超时时间，以消费者端为主，即优先级更高。因为服务调用方设置超时时间控制性更灵活。如果消费方超时，服务端线程不会定制，会产生警告。

Dubbo 有些哪些注册中心？ 

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，住 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

Dubbo 集群的负载均衡有哪些策略

Dubbo 提供了常见的集群策略实现，并预扩展点予以自行实现。


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；
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； 
LeastActive LoadBalance: 最少活跃调用策略，解决慢提供者接收更少的请求； 
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； 

Dubbo是什么？

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。

Dubbo的主要应用场景？

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。

Dubbo的核心功能？

主要就是如下3个核心功能：
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。
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。
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。

Dubbo的核心组件？

在这里插入图片描述

Dubbo服务注册与发现的流程？

在这里插入图片描述
流程说明：

Provider(提供者)绑定指定端口并启动服务
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
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
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。
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。
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

设计的原因：

Consumer 与Provider 解偶，双方都可以横向增减节点数。
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
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
服务提供者无状态，任意一台宕掉后，不影响使用

Dubbo的架构设计？

Dubbo框架设计一共划分了10个层：
 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。
 配置层（Config）：对外配置接口，以ServiceConfig和
ReferenceConfig为中心。
 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。
 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。
 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。
 监控层（Monitor）：RPC调用次数和调用时间监控。
 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。
 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。
 网络传输层（Transport）：抽象mina和netty为统一接口，以Message为中心。

Dubbo的服务调用流程？

在这里插入图片描述

Dubbo支持哪些协议，每种协议的应用场景，优缺点？

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；
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memcached实现的RPC协议
redis：基于redis实现的RPC协议

dubbo推荐用什么协议？

默认使用dubbo协议

Dubbo有些哪些注册中心？

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，住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

Dubbo默认采用注册中心？

采用Zookeeper

为什么需要服务治理？

在这里插入图片描述

过多的服务URL配置困难
负载均衡分配节点压力过大的情况下也需要部署集群
服务依赖混乱，启动顺序不清晰
过多服务导致性能指标分析难度较大，需要监控

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与Spring的关系？

Dubbo采用全Spring配置方式，透明化接入应用，对应用没有任何API侵入，只需用Spring加载Dubbo的配置即可，Dubbo基于Spring的Schema扩展进行载。

Dubbo使用的是什么通信框架?

默认使用NIO Netty框架

Dubbo集群提供了哪些负载均衡策略？

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；
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；
LeastActive LoadBalance: 最少活跃调用策略，解决慢提供者接收更少的请求；
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？

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。
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。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的默认集群容错方案？
Failover Cluster
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超时时间怎样设置？

Dubbo超时时间设置有两种方式：

服务提供者端设置超时时间，在Dubbo的用户文档中，推荐如果能在服务端多配置就尽量多配置，因为服务提供者比消费者更清楚自己
提供的服务特性。
服务消费者端设置超时时间，如果在消费者端设置了超时时间，以消费者端为主，即优先级更高。因为服务调用方设置超时时间控制性更
灵活。如果消费方超时，服务端线程不会定制，会产生警告。

服务调用超时问题怎么解决？
dubbo在调用服务不成功时，默认是会重试两次的。
Dubbo在安全机制方面是如何解决？
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。
Dubbo 和 Dubbox 之间的区别？
dubbox 基于 dubbo 上做了一些扩展，如加了服务可 restful 调用，更新了开源组件等。
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。

Dubbo和Spring Cloud的区别？

在这里插入图片描述

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。

1.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？

可以通信的，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，任意一台宕机后，将会切换到另一台；注册中心全部宕机后，服务的提供者和消费者仍能通过本地缓存通讯。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；挂掉是不要紧的，但前提是你没有增加新的服务，如果你要调用新的服务，则是不能办到的。
附文档截图：
在这里插入图片描述

2.dubbo 服务负载均衡策略？

l 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。(权重可以在 dubbo 管控台配置)

l 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。

l 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。

l 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。缺省只对第一个参数 Hash，如果要修改，请配置 [AppleScript]

<dubbo:parameter key="hash.arguments" value="0,1" />

缺省用 160 份虚拟节点，如果要修改，

<dubbo:parameter key="hash.nodes" value="320" />

3.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。

4.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。
1.dubbo 服务集群配置（集群容错模式）
在集群调用失败时，Dubbo 提供了多种容错方案，缺省为 failover 重试。可以自行扩展集群容错策略
l Failover Cluster(默认)
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)。

<dubbo:service retries="2" cluster="failover"/>          
或：          <dubbo:reference retries="2" cluster="failover"/>          
cluster="failover"可以不用写,因为默认就是 failover

l 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。

dubbo:service cluster="failfast" />          
或：          
<dubbo:reference cluster="failfast" />    
 cluster="failfast"和 把 cluster="failover"、retries="0"是一样的效果,retries="0"就是不重试

l 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。

<dubbo:service cluster="failsafe" />         
 或：          
 <dubbo:reference cluster="failsafe" />

l 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。

<dubbo:service cluster="failback" />          
或：          
<dubbo:reference cluster="failback" />

l 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。

<dubbo:service cluster=“forking" forks="2"/>          
或：          
<dubbo:reference cluster=“forking" forks="2"/>

服务端服务级别 　　　
　<dubbo:service interface="..." loadbalance="roundrobin" /> 　　
　客户端服务级别 　　　　
　<dubbo:reference interface="..." loadbalance="roundrobin" /> 　　
　服务端方法级别　　　<dubbo:service interface="..."> <dubbo:method name="..." loadbalance="roundrobin"/> 
　客户端方法级别　        <dubbo:reference interface="..."> <dubbo:method name="..." loadbalance="roundrobin"/>

1. dubbo 通信协议 dubbo 协议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。

2.dubbo 通信协议 dubbo 协议为什么不能传大包：
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。

3.dubbo 通信协议 dubbo 协议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。
4. dubbo 通信协议 dubbo 协议适用范围和适用场景
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 dubbo 协议补充：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

5.RMI 协议
RMI 协议采用 JDK 标准的 java.rmi.*实现，采用阻塞式短连接和 JDK 标准序列化方式，Java 标准的远程调用协议。
连接个数：多连接
连接方式：短连接
传输协议：TCP
传输方式：同步传输
序列化：Java 标准二进制序列化
适用范围：传入传出参数数据包大小混合，消费者与提供者个数差不多，可传文件。
适用场景：常规远程服务方法调用，与原生 RMI 服务互操作
6. Hessian 协议
Hessian 协议用于集成 Hessian 的服务，Hessian 底层采用 Http 通讯，采用 Servlet 暴露服务，Dubbo 缺省内嵌 Jetty 作为服务器实现
基于 Hessian 的远程调用协议。
连接个数：多连接
连接方式：短连接传输协议：
HTTP 传输方式：同步传输
序列化：Hessian 二进制序列化
适用范围：传入传出参数数据包较大，提供者比消费者个数多，提供者压力较大，可传文件。
适用场景：页面传输，文件传输，或与原生 hessian 服务互操作
7. http
采用 Spring 的 HttpInvoker 实现基于 http 表单的远程调用协议。
连接个数：多连接连接方式：短连接传输协议：HTTP
传输方式：同步传输
序列化：表单序列化（JSON）
适用范围：传入传出参数数据包大小混合，提供者比消费者个数多，可用浏览器查看，可用表单或 URL 传入参数，暂不支持传文件。
适用场景：需同时给应用程序和浏览器 JS 使用的服务。
8. Webservice
基于 CXF 的 frontend-simple 和 transports-http 实现
基于 WebService 的远程调用协议。
连接个数：多连接
连接方式：短连接
传输协议：HTTP
传输方式：同步传输
序列化：SOAP 文本序列化适用场景：系统集成，跨语言调用。
9. Thrif
Thrift 是 Facebook 捐给 Apache 的一个 RPC 框架，当前 dubbo 支持的 thrift 协议是对 thrift 原生协议的扩展，在原生协议的基础上添加了一些额外的头信息，比如 service name，magic number 等

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