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1. Dubbo 反对哪些协定，每种协定的利用场景，优缺点？
- dubbo：繁多长连贯和 NIO 异步通信，适宜大并发小数据量的服务调用，以及消费者远大于提供者。传输协定 TCP，异步，Hessian 序列化；
- rmi：采纳 JDK 规范的 rmi 协定实现，传输参数和返回参数对象须要实现 Serializable 接口，应用 java 规范序列化机制，应用阻塞式短连贯，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，传输协定 TCP。多个短连贯，TCP 协定传输，同步传输，实用惯例的近程服务调用和 rmi 互操作。在依赖低版本的 Common-Collections 包，java 序列化存在安全漏洞；
- http：基于 Http 表单提交的近程调用协定，应用 Spring 的 HttpInvoke 实现。多个短连贯，传输协定 HTTP，传入参数大小混合，提供者个数多于消费者，须要给应用程序和浏览器 JS 调用；
- webservice：基于 WebService 的近程调用协定，集成 CXF 实现，提供和原生 WebService 的互操作。多个短连贯，基于 HTTP 传输，同步传输，实用系统集成和跨语言调用；
- hessian：集成 Hessian 服务，基于 HTTP 通信，采纳 Servlet 裸露服务，Dubbo 内嵌 Jetty 作为服务器时默认实现，提供与 Hession 服务互操作。多个短连贯，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；
- redis：基于 redis 实现的 RPC 协定
2. Dubbo 超时工夫怎么设置？
Dubbo 超时工夫设置有两种形式：- 服务提供者端设置超时工夫，在 Dubbo 的用户文档中，举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分明本人提供的服务个性。
- 服务消费者端设置超时工夫，如果在消费者端设置了超时工夫，以消费者端为主，即优先级更高。因为服务调用方设置超时工夫控制性更灵便。如果生产方超时，服务端线程不会定制，会产生正告。
3. Dubbo 有些哪些注册核心？
- Multicast 注册核心：Multicast 注册核心不须要任何核心节点，只有播送地址，就能进行服务注册和发现。基于网络中组播传输实现；
- Zookeeper 注册核心：基于分布式协调系统 Zookeeper 实现，采纳 Zookeeper 的 watch 机制实现数据变更；
- redis 注册核心：基于 redis 实现，采纳 key/Map 存储，住 key 存储服务名和类型，Map 中 key 存储服务 URL，value 服务过期工夫。基于 redis 的公布 / 订阅模式告诉数据变更；
- Simple 注册核心
4. Dubbo 集群的负载平衡有哪些策略?
Dubbo 提供了常见的集群策略实现，并预扩大点予以自行实现。
- Random LoadBalance: 随机选取提供者策略，有利于动静调整提供者权重。截面碰撞率高，调用次数越多，散布越平均；
- RoundRobin LoadBalance: 轮循选取提供者策略，均匀散布，然而存在申请累积的问题；
- LeastActive LoadBalance: 起码沉闷调用策略，解决慢提供者接管更少的申请；
- ConstantHash LoadBalance: 一致性 Hash 策略，使雷同参数申请总是发到同一提供者，一台机器宕机，能够基于虚构节点，摊派至其余提供者，防止引起提供者的激烈变动；
5. Dubbo 是什么？
Dubbo 是一个分布式、高性能、透明化的 RPC 服务框架，提供服务主动注册、主动发现等高效服务治理计划，能够和 Spring 框架无缝集成
6. Dubbo 的次要利用场景？
- 透明化的近程办法调用，就像调用本地办法一样调用近程办法，只需简略配置，没有任何 API 侵入。
- 软负载平衡及容错机制，可在内网代替 F5 等硬件负载均衡器，降低成本，缩小单点。
- 服务主动注册与发现，不再须要写死服务提供方地址，注册核心基于接口名查问服务提供者的 IP 地址，并且可能平滑增加或删除服务提供者。
7. Dubbo 的外围性能？
次要就是如下 3 个外围性能：
- Remoting：网络通信框架，提供对多种 NIO 框架形象封装，包含“同步转异步”和“申请 - 响应”模式的信息替换形式。
- Cluster：服务框架，提供基于接口办法的通明近程过程调用，包含多协定反对，以及软负载平衡，失败容错，地址路由，动静配置等集群反对。
- Registry：服务注册，基于注册核心目录服务，使服务生产方能动静的查找服务提供方，使地址通明，使服务提供方能够平滑减少或缩小机器。
8. Dubbo 服务注册与发现的流程？
流程阐明：
- Provider(提供者)绑定指定端口并启动服务
- 指供者连贯注册核心，并发本机 IP、端口、利用信息和提供服务信息发送至注册核心存储
- Consumer(消费者），连贯注册核心，并发送利用信息、所求服务信息至注册核心
- 注册核心依据 生产 者所求服务信息匹配对应的提供者列表发送至 Consumer 利用缓存。
- Consumer 在发动近程调用时基于缓存的消费者列表择其一发动调用。
- Provider 状态变更会实时告诉注册核心、在由注册核心实时推送至 Consumer
设计的起因：
- Consumer 与 Provider 解偶，单方都能够横向增减节点数。
- 注册核心对自身可做对等集群，可动静增减节点，并且任意一台宕掉后，将主动切换到另一台
- 去中心化，单方不间接依懒注册核心，即便注册核心全副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，不影响应用
9. 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）：该层是与理论业务逻辑相干的，依据服务提供方和服务生产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 为核心。
- 服务代理层（Proxy）：服务接口通明代理，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 为核心。
- 集群层（Cluster）：封装多个提供者的路由及负载平衡，并桥接注册核心，以 Invoker 为核心。
- 监控层（Monitor）：RPC 调用次数和调用工夫监控。
- 近程调用层（Protocol）：封将 RPC 调用，以 Invocation 和 Result 为核心，扩大接口为 Protocol、Invoker 和 Exporter。
- 信息替换层（Exchange）：封装申请响应模式，同步转异步，以 Request 和 Response 为核心。
- 网络传输层（Transport）：形象 mina 和 netty 为对立接口，以 Message 为核心。
10. Dubbo 的服务调用流程？
11. Dubbo 的外围组件？
12. Dubbo 反对哪些协定，每种协定的利用场景，优缺点？
- dubbo：繁多长连贯和 NIO 异步通信，适宜大并发小数据量的服务调用，以及消费者远大于提供者。传输协定 TCP，异步，Hessian 序列化；
- rmi：采纳 JDK 规范的 rmi 协定实现，传输参数和返回参数对象须要实现 Serializable 接口，应用 java 规范序列化机制，应用阻塞式短连贯，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，传输协定 TCP。多个短连贯，TCP 协定传输，同步传输，实用惯例的近程服务调用和 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 的近程调用协定，集成 CXF 实现，提供和原生 WebService 的互操作。多个短连贯，基于 HTTP 传输，同步传输，实用系统集成和跨语言调用；
- http：基于 Http 表单提交的近程调用协定，应用 Spring 的 HttpInvoke 实现。多个短连贯，传输协定 HTTP，传入参数大小混合，提供者个数多于消费者，须要给应用程序和浏览器 JS 调用；
- hessian：集成 Hessian 服务，基于 HTTP 通信，采纳 Servlet 裸露服务，Dubbo 内嵌 Jetty 作为服务器时默认实现，提供与 Hession 服务互操作。多个短连贯，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 协定
- redis：基于 redis 实现的 RPC 协定
13. dubbo 举荐用什么协定？
默认应用 dubbo 协定
14. Dubbo 有些哪些注册核心？
- Multicast 注册核心：Multicast 注册核心不须要任何核心节点，只有播送地址，就能进行服务注册和发现。基于网络中组播传输实现； Zookeeper 注册核心：基于分布式协调系统 Zookeeper 实现，采纳 Zookeeper 的 watch 机制实现数据变更；
- redis 注册核心：基于 redis 实现，采纳 key/Map 存储，住 key 存储服务名和类型，Map 中 key 存储服务 URL，value 服务过期工夫。基于 redis 的公布 / 订阅模式告诉数据变更；
- Simple 注册核心
15. Dubbo 默认采纳注册核心？
采纳 Zookeeper
16. 为什么须要服务治理？
- 过多的服务 URL 配置艰难
- 负载平衡调配节点压力过大的状况下也须要部署集群 服务依赖凌乱，启动程序不清晰
- 过多服务导致性能指标剖析难度较大，须要监控
17. Dubbo 的注册核心集群挂掉，发布者和订阅者之间还能通信么？
能够的，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，依照本地存储的地址进行调用。
18. Dubbo 与 Spring 的关系？
Dubbo 采纳全 Spring 配置形式，透明化接入利用，对利用没有任何 API 侵入，只需用 Spring 加载 Dubbo 的配置即可，Dubbo 基于 Spring 的 Schema 扩大进行加载。
19. Dubbo 应用的是什么通信框架?
默认应用 NIO Netty 框架
20. Dubbo 集群提供了哪些负载平衡策略？
- Random LoadBalance: 随机选取提供者策略，有利于动静调整提供者权重。截面碰撞率高，调用次数越多，散布越平均；
- RoundRobin LoadBalance: 轮循选取提供者策略，均匀散布，然而存在申请累积的问题； LeastActive LoadBalance: 起码沉闷调用策略，解决慢提供者接管更少的申请；
- ConstantHash LoadBalance: 一致性 Hash 策略，使雷同参数申请总是发到同一提供者，一台机器宕机，能够基于虚构节点，摊派至其余提供者，防止引起提供者的激烈变动；
- 缺省时为 Random 随机调用
21. Dubbo 的集群容错计划有哪些？
- Failover Cluster
- 失败主动切换，当呈现失败，重试其它服务器。通常用于读操作，但重试会带来更长提早。
- Failfast Cluster
- 疾速失败，只发动一次调用，失败立刻报错。通常用于非幂等性的写操作，比方新增记录。
- Failsafe Cluster
- 失败平安，出现异常时，间接疏忽。通常用于写入审计日志等操作。
- Failback Cluster
- 失败主动复原，后盾记录失败申请，定时重发。通常用于音讯告诉操作。
- Forking Cluster
- 并行调用多个服务器，只有一个胜利即返回。通常用于实时性要求较高的读操作，但须要节约更多服务资源。可通过 forks=”2″ 来设置最大并行数。
- Broadcast Cluster
- 播送调用所有提供者，一一调用，任意一台报错则报错。通常用于告诉所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息
22. Dubbo 的默认集群容错计划？
Failover Cluster
23. Dubbo 反对哪些序列化形式？
默认应用 Hessian 序列化，还有 Duddo、FastJson、Java 自带序列化。
24. Dubbo 超时工夫怎么设置？
Dubbo 超时工夫设置有两种形式：
- 服务提供者端设置超时工夫，在 Dubbo 的用户文档中，举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分明本人提供的服务个性。
- 服务消费者端设置超时工夫，如果在消费者端设置了超时工夫，以消费者端为主，即优先级更高。因为服务调用方设置超时工夫控制性更灵便。如果生产方超时，服务端线程不会定制，会产生正告。
25. 服务调用超时问题怎么解决？
dubbo 在调用服务不胜利时，默认是会重试两次的。
26. Dubbo 在平安机制方面是如何解决？
Dubbo 通过 Token 令牌避免用户绕过注册核心直连，而后在注册核心上治理受权。Dubbo 还提供服务黑白名单，来管制服务所容许的调用方。
27. Dubbo 和 Dubbox 之间的区别？
dubbox 基于 dubbo 上做了一些扩大，如加了服务可 restful 调用，更新了开源组件等。
28. Dubbo 和 Spring Cloud 的关系？
Dubbo 是 SOA 时代的产物，它的关注点次要在于服务的调用，流量散发、流量监控和熔断。而 Spring Cloud 诞生于微服务架构时代，思考的是微服务治理的方方面面，另外因为依靠了 Spirng、Spirng Boot 的劣势之上，两个框架在开始指标就不统一，Dubbo 定位服务治理、Spirng Cloud 是一个生态。
29. Dubbo 和 Spring Cloud 的区别？
最大的区别：
Dubbo 底层是应用 Netty 这样的 NIO 框架，是基于 TCP 协定传输的，配合以 Hession 序列化实现 RPC 通信。
而 SpringCloud 是基于 Http 协定 +Rest 接口调用近程过程的通信，相对来说，Http 申请会有更大的报文，占的带宽也会更多。然而 REST 相比 RPC 更为灵便，服务提供方和调用方的依赖只依附一纸契约，不存在代码级别的强依赖。
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