一、概述
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。
首先需要回答一个问题：为什么需要远程调用RPC？
为了解决高并发的问题，引入了微服务的架构，即将整体业务拆封层多个微服务，单个微服务能独立运行，那服务与服务间的调用如何保障呢？这就需要通过远程调用RPC来实现。
在将应用改造成异构、微服务的架构下，就需要再不同服务间进行数据通信，甚至在不同语言编写的服务间进行通信，所以就需要像dubbo这样的RPC框架。
dubbo不但实现RPC远程通信基本的功能外，还集成了许多服务治理的功能，比如负载均衡和流控策略、容错策略等。
二、特性
dubbo的特性既包括RPC的基础能力，也有自身的特色，包括更高效的通信机制、更丰富的服务治理能力等。
- 远程调用的能力：这是RPC的基本能力，在分布式架构中，服务间存在远程调用；在异构应用中，不同编程语言的服务存在调用，目前dubbo 3.x能够支持Java和Golang等语言；
- 高效和丰富的远程通信机制：dubbo支持丰富的通信协议，一般都是基于TCP协议进行开发的，相对与HTTP协议，他有更好的性能，并且能够做更多自定义的开发，包括自定义通信协议格式或流控重试策略等；
- 服务注册和服务发现：可以通过服务注册中心来集中式管理服务，服务提供者将服务注册到注册中心，服务消费者从注册中心获取服务列表，同时能通过监控中心来监控服务使用情况；
- 负载均衡和容错处理：dubbo在调用服务存在多实例的时候，有丰富的负载均衡策略；在存在调用失败的时候，也有完善的流控策略和容错策略。
三、原理
1.RPC原理
首先需要搞清楚常见RPC框架必须的组件，常见RPC需要实现的组件有：
- 序列化和反序列化：进行远程通信的数据需要进行序列化后才进行传输，他们的序列号方式一般有二进制编码和文本编码格式，二进制的编码包括protobuf格式，文本编码格式中最常见的是json格式；
- 网络通信：服务消费者和服务提供者进行数据通信的协议，一般有Netty和或者JDK原生的NIO等协议；
- 动态代理：一般通过动态代理的方式实现，比如最简单通过JDK原生的动态代理实现；
2.架构设计
dubbo的官方架构图：
| 节点 | 角色说明 |
|---|---|
| Provider | 暴露服务的服务提供方 |
| Consumer | 调用远程服务的服务消费方 |
| Registry | 服务注册与发现的注册中心 |
| Monitor | 统计服务的调用次数和调用时间的监控中心 |
| Container | 服务运行容器 |
dubbo的整体架构也是生产者/消费者模式，只是在此基础上新增了注册中心和监控中心的角色。整个流程如下：
- 服务提供者启动服务，会将服务信息注册到注册中心去；
- 服务消费者启动服务，会订阅注册中心的服务列表，服务有更新，则同步更新本地的服务列表；
- 当服务消费者需要调用远程的服务提供者时，就会从服务列表中获取远程的服务信息，通过远程通信的方式调用对端服务，对端的服务实例通过动态代理的方式生成服务实例，再返回响应；
- 这样的一次远程服务调用会记录在监控中心中；
分布式系统中随着服务的增多，服务间的访问愈发负载，所以需要一个中心化的注册中心来管理服务，Dubbo就有这样的特性，拥有一个中心化的服务注册中心，服务提供方将服务注册到注册中心，服务消费方从注册中心获取服务信息，再进行远程调用；每次进行远程调用都会记录在监控中心中。
3.重要组件
Dubbo中服务端最核心的对象有四个：
- ApplicationConfig：配置当前应用信息
- ProtocolConfig：配置提供服务的协议信息
- RegistryConfig：配置注册相关信息
- ServiceConfig：配置暴露的服务信息
Dubbo客户端中核心的对象有两个：
- ApplicationConfig：配置当前应用信息
- ReferenceConfig：配置引用的服务信息
4.负载均衡
dubbo实现的是客户端负载均衡，消费者拉取了服务提供方列表，通过负载均衡算法进行负载。
| 负载均衡模式 | 说明 | 使用方法 |
| Random LoadBalance | 随机 按权重设置随机概率 | <dubbo:service loadbalance="xxx"/> xxx：负载均衡方法 |
| RoundRobin LoadBalance | 轮询 按公约后的权重设置轮询比率。 | |
| 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。 | |
| 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。 |
5.容错机制
dubbo 也是支持集群容错的，同时也有很多可选的方案，其中，默认的方案是 failover，也就是重试机制。
| 集群模式 | 说明 | 使用方法 |
| 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。可通过 retries="2" 来设置重试次数(不含第一次)。 | cluster="xxx" xxx：集群模式名称 ，例如cluster="failover" |
| 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。 | |
| 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。 |
四、总结
1.dubbo和spring cloud的比较
核心区别是在网络通信协议选择方面，Spring Cloud的服务调用是选择基于HTTP的网络通信模式，而Dubbo选择的是自定义的基于TCP模式的网络通信模式，相对来说，后者定制化程度更高，性能更好。
2.dubbo和gRPC的比较
dubbo和gRPC都是非常优秀的RPC框架，他们的区别在于：
- gRPC支持更多语言的服务调用，目前dubbo在后端领域主要还是支持Java生态；
- Dubbo具有更丰富的服务治理能力，包括负载均衡和流控等策略，都是gRPC欠缺的；
- 针对序列化的方案，目前gRPC只支持protobuf，dubbo支持更丰富的序列号方案；
参考文献
Dubbo两小时快速上手教程（直接代码、Spring、SpringBoot）：https://juejin.cn/post/6949558189733969951#heading-6 （介绍了3中dubbo的使用方式）
Dubbo 一篇文章就够了：从入门到实战：https://segmentfault.com/a/1190000019896723 （重点关注负载均衡和容错机制）
RPC框架的组成：https://blog.csdn.net/hdughy/article/details/119995403 （解释了RPC的通用架构）
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