在公司实习这段时间，虽然知道公司是使用 Dubbo 来调用服务的，但是没有深入理解Dubbo的原理，以及为什么要使用 Dubbo，因此重新深入学习了 Dubbo，总结下：
1. 官方文档
Dubbo中文官方文档
感觉无论学习什么，看官方文档总是最最最深入学习知识的，另外，Dubbo的Github 地址：https://github.com/apache/incubator-dubbo 。
2.什么是Dubbo
Dubbo 是一款高性能、轻量级的开源Java RPC 框架，它提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册和发现。简单来说 Dubbo 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。
RPC（Remote Procedure Call）—远程过程调用，它是一种通过网络从远程计算机程序上请求服务，而不需要了解底层网络技术的协议。比如两个不同的服务 A、B 部署在两台不同的机器上，那么服务 A 如果想要调用服务 B 中的某个方法该怎么办呢？使用 HTTP请求 当然可以，但是可能会比较慢而且一些优化做的并不好。 RPC 的出现就是为了解决这个问题，现在明白了实习公司有些接口是调用其他平台的原因。
3.为什么要用 Dubbo?
把系统拆分成很多的服务，每个人负责一个服务，大家的代码都没有冲突，服务可以自治，自己选用什么技术都可以，每次发布如果就改动一个服务那就上线一个服务好了，不用所有人一起联调，每次发布都是几十万行代码，甚至几百万行代码了。
可以参考why use dubbo现在越来越多项目都是面向服务编程，即SOA，把工程按照业务逻辑拆分成服务层、表现层两个工程。服务层中包含业务逻辑，只需要对外提供服务即可。表现层只需要处理和页面的交互，业务逻辑都是调用服务层的服务来实现。SOA架构中有两个主要角色：服务提供者（Provider）和服务使用者（Consumer）。
如果你要开发分布式程序，你也可以直接基于 HTTP 接口进行通信，但是为什么要用 Dubbo呢？
- 负载均衡——同一个服务部署在不同的机器时该调用那一台机器上的服务。
- 服务调用链路生成——随着系统的发展，服务越来越多，服务间依赖关系变得错踪复杂，甚至分不清哪个应用要在哪个应用之前启动，架构师都不能完整的描述应用的架构关系。Dubbo 可以为我们解决服务之间互相是如何调用的。
- 服务访问压力以及时长统计、资源调度和治理——基于访问压力实时管理集群容量，提高集群利用率。
- 服务降级——某个服务挂掉之后调用备用服务。
4. Dubbo架构图
图片来自官方文档
服务容器负责启动，加载，运行服务提供者。
服务提供者在启动时，向注册中心注册自己提供的服务。
服务消费者在启动时，向注册中心订阅自己所需的服务。
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。
服务消费者和提供者，在内存中累计调用次数和调用时间，定时每分钟发送一次统计数据到监控中心。
5. Dubbo工作原理及流程
图中从下至上分为十层，各层均为单向依赖，右边的黑色箭头代表层之间的依赖关系，每一层都可以剥离上层被复用，其中，Service 和 Config 层为 API，其它各层均为 SPI。第一层：service层，接口层，给服务提供者和消费者来实现的
第二层：config层，配置层，主要是对dubbo进行各种配置的
第三层：proxy层，服务接口透明代理，生成服务的客户端 Stub 和服务器端 Skeleton
第四层：registry层，服务注册层，负责服务的注册与发现
第五层：cluster层，集群层，封装多个服务提供者的路由以及负载均衡，将多个实例组合成一个服务
第六层：monitor层，监控层，对rpc接口的调用次数和调用时间进行监控
第七层：protocol层，远程调用层，封装rpc调用
第八层：exchange层，信息交换层，封装请求响应模式，同步转异步
第九层：transport层，网络传输层，抽象mina和netty为统一接口
第十层：serialize层，数据序列化层，网络传输需要
工作流程：
第一步：provider 向注册中心去注册
第二步：consumer 从注册中心订阅服务，注册中心会通知 consumer 注册好的服务
第三步：consumer 调用 provider
第四步：consumer 和 provider 都异步通知监控中心
注册中心挂了可以继续通信，因为刚开始初始化的时候，消费者会将提供者的地址等信息拉取到本地缓存，所以注册中心挂了可以继续通信。
6.Dubbo的负载均衡策略
- random loadbalance
默认情况下，dubbo 是 random load balance ，即随机调用实现负载均衡，可以对 provider 不同实例设置不同的权重，会按照权重来负载均衡，权重越大分配流量越高，一般就用这个默认的就可以了。
- roundrobin loadbalance
这个的话默认就是均匀地将流量打到各个机器上去，但是如果各个机器的性能不一样，容易导致性能差的机器负载过高。所以此时需要调整权重，让性能差的机器承载权重小一些，流量少一些。
leastactive loadbalance
这个就是自动感知一下，如果某个机器性能越差，那么接收的请求越少，越不活跃，此时就会给不活跃的性能差的机器更少的请求。consistanthash loadbalance
一致性 Hash 算法，相同参数的请求一定分发到一个 provider 上去，provider 挂掉的时候，会基于虚拟节点均匀分配剩余的流量，抖动不会太大。如果你需要的不是随机负载均衡，是要一类请求都到一个节点，那就走这个一致性 Hash 策略。
7.Dubbo 集群容错策略
ailover cluster 模式
失败自动切换，自动重试其他机器，默认就是这个，常见于读操作。（失败重试其它机器）
可以通过以下几种方式配置重试次数：
<dubbo:service retries="2" />或者
<dubbo:reference retries="2" />或者
<dubbo:reference>
<dubbo:method name="findFoo" retries="2" />
</dubbo:reference>failfast cluster 模式
一次调用失败就立即失败，常见于非幂等性的写操作，比如新增一条记录（调用失败就立即失败）
failsafe cluster 模式
出现异常时忽略掉，常用于不重要的接口调用，比如记录日志。
配置示例如下：
<dubbo:service cluster="failsafe" />或者
<dubbo:reference cluster="failsafe" />failback cluster 模式
失败了后台自动记录请求，然后定时重发，比较适合于写消息队列这种。
forking cluster 模式
并行调用多个 provider，只要一个成功就立即返回。常用于实时性要求比较高的读操作，但是会浪费更多的服务资源，可通过 forks=”2” 来设置最大并行数。
broadcacst cluster
逐个调用所有的 provider。任何一个 provider 出错则报错（从2.1.0 版本开始支持）。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。
8.zookeeper宕机与dubbo直连的情况
zk经常作为Dubbo 的注册中心，zk后面也会继续深入学习。。
在实际生产中，假如zookeeper注册中心宕掉，一段时间内服务消费方还是能够调用提供方的服务的，实际上它使用的本地缓存进行通讯，这只是dubbo健壮性的一种提现。
dubbo的健壮性表现：
- 监控中心宕掉不影响使用，只是丢失部分采样数据
- 数据库宕掉后，注册中心仍能通过缓存提供服务列表查询，但不能注册新服务
- 注册中心对等集群，任意一台宕掉后，将自动切换到另一台
- 注册中心全部宕掉后，服务提供者和服务消费者仍能通过本地缓存通讯
- 服务提供者无状态，任意一台宕掉后，不影响使用
- 服务提供者全部宕掉后，服务消费者应用将无法使用，并无限次重连等待服务提供者恢复
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，压力较小。所以，我们可以完全可以绕过注册中心——采用 dubbo 直连 ，即在服务消费方配置服务提供方的位置信息。
<dubbo:reference id="userService" interface="com.zzt.malll.service.UserService" url="dubbo://localhost:20880"9.其他问题
以上就是我对 Dubbo 的入门总结，多总结，多回来看，知识才会一直记得，以后有时间抽空继续写博客hhhhh。
