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发布日期:2021-06-30 12:24:30 浏览次数:2 分类:技术文章

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1 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。

2 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。

3 Dubbo 的核心功能?

  • 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。

4 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

5 Dubbo 超时时间怎样设置?

5.1b 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。

5.2 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。

6 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

7 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 的核心组件?

todo

Dubbo 服务注册与发现的流程?

  • 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?
    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?
     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 扩展进行加载。
    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?
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,配合以 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。

如果注册中心集群都挂掉,发布者和订阅者之间还能通信吗?

Dubbo 中 zookeeper 做注册中心。

可以通信。

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。
在这里插入图片描述

服务负载均衡策略?

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)

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。

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。缺省只对第一个参数 Hash,如果要修改,请配置

缺省用 160 份虚拟节点,如果要修改,请配置

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

安全方面是如何解决的

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)。
    [AppleScript] 纯文本查看 复制代码
    ?1234
    <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。
    [AppleScript] 纯文本查看 复制代码
    ?1234
    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。
    [AppleScript] 纯文本查看 复制代码
    ?
    123
    <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。
    [AppleScript] 纯文本查看 复制代码
    ?123
    <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。
    [AppleScript] 纯文本查看 复制代码
    ?123
    <dubbo:service cluster=“forking” forks=“2”/>
    或:
    <dubbo:reference cluster=“forking” forks=“2”/>
    l 配置
    [AppleScript] 纯文本查看 复制代码
    ?123456
    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”/> </dubbo:service>
    客户端方法级别 <dubbo:reference interface="…"> <dubbo:method name="…" loadbalance=“roundrobin”/> </dubbo:reference>
  2. 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。
  3. 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。
  4. 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。
  5. 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
  6. 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
  7. 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
  8. 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。
  9. 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。
  10. 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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[***.240.166.169]2024年04月12日 14时53分29秒

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