- 本文围绕几个谈到dubbo 95概率会问起的问题展开。
- 什么是dubbo以及dubbo的十层（三层）模型
- dubbo核心功能
- 负载均衡策略
- dubbo工作原理
- dubbo与springcloud的区别（第一次看到这个问题挺懵***的，这两个好像不是一个层面的东西吧？？？实际上对比的还是springcloud的feign和dubbo底层）
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什么是dubbo？
Dubbo是一个高性能轻量级的开源RPC框架，它有十层模型构成，从上往下Business:
- service业务逻辑层
RPC:
- config配置层
- proxy代理层，提供consumer和provider的代理
- register服务注册层，封装服务地址的注册和发现
- cluster路由层，封装provider路由和负载均衡
- monitor监控层，提供RPC调用时间和次数监控
- protocl远程调用层，封装RPC调用
remoting：
- exchange信息交换层，用于封装请求响应模式，同步转异步
- transport网络传输层，对netty和mina的封装
- serialize序列化层，提供数据的序列化和反序列化
- 面向接口代理的高性能RPC调用
- 容错与负载均衡
- 服务自动发现与注册
- 高度可扩展能力
- 运行期流量调度
- 可视化的服务治理和运维
- 加权随机：通过区间的随机算法，获取服务器，可以通过增加某个服务器的权重获得更大的调用可能性
- 最小活跃数：每个服务提供者对应一个活跃数active，初始状态下都为0，每次收到请求活跃数+1，完成请求后-1，运行一段时间后，性能好的服务提供者处理请求速度更快，活跃数下降越快，服务提供者就能优先获得请求
- 一致性hash：根据来自同一个客户端的请求，通过一致性hash算法，落到一个服务器上，请求信息不变，会请求同一台服务器。
- 加权轮询：目标服务器按照123123轮询，加权指对服务器性能好的节点增加权重。
- 最短响应时间的权重随机：计算目标服务的请求的响应时间，响应时间最短的服务配置更高的权重
1.服务启动时，服务提供者和消费者根据配置信息连接注册中心，分别向注册中心去订阅和注册服务
2.注册中心根据订阅关系，返回服务提供者的信息给消费者，消费者把这些信息缓存到本地，如果信息发生变更，消费者收到注册中心的推送，更新本地的缓存
3.服务消费者生成代理对象，根据负载均衡策略，选择一台服务提供者，并且定时向monitor记录接口的调用次数和时间信息
4.拿到代理对象后，服务消费者通过代理对象发起接口的调用（3，4的代理对象实际上是服务提供者接口的封装）
5.服务提供者收到请求后，根据数据进行反序列化，通过代理，调用接口具体的实现
Dubbo和SpringCloud的区别关注点：Dubbo是SOA时代产物，关注点在于服务的远程调用，流量分发，服务治理，流量控制等；Springcloud是微服务架构时代，关注微服务整个生态的解决方案，依托于Spring和Springboot生态
底层：（与其说在和SpringCloud对比，实际不如说和Feign在对比）dubbo底层使用netty NIO框架，基于TCP协议（默认dubbo协议）进行传输，通过Hession等序列化方式完成RPC通信；Springcloud基于Http协议+Rest风格的借口实现远程通信，http协议报文更大，占用带宽更大，效率比dubbo差一些（回忆一下网络模型，http协议工作在哪层？http协议工作在哪层？我想这个问题就很好理解了。），Rest相比RPC更加灵活，服务提供方和调用方根据http协议完成通信即可。
