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1、说一下dubbo的调用过程

调用过程图：

1.Proxy持有一个Invoker对象，使用Invoker调用2.之后通过Cluster进行负载容错，失败重试3.调用Directory获取远程服务的Invoker列表4.负载均衡用户配置了路由规则，则根据路由规则过滤获取到的Invoker列表用户没有配置路由规则或配置路由后还有很多节点，则使用LoadBalance方法做负载均衡，选用一个可以调用的Invoker5.经过一个一个过滤器链，通常是处理上下文、限流、计数等。6.会使用Client做数据传输7.私有化协议的构造(Codec)8.进行序列化9.服务端收到这个Request请求，将其分配到ThreadPool中进行处理10.Server来处理这些Request11.根据请求查找对应的Exporter12.之后经过一个服务提供者端的过滤器链13.然后找到接口实现并真正的调用，将请求结果返回**

2、dubbo的工作原理

1、服务容器负责启动，加载，运行服务提供者。 2、服务提供者在启动时，向注册中心注册自己提供的服务。 3、服务消费者在启动时，向注册中心订阅自己所需的服务。 4、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。 5、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。 6、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。

3，Dubbo支持哪些协议？

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

4，注册中心挂了，consumer还能不能调用provider？

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。provider才调用不通

5，怎么实现动态感知服务下线的呢？

服务订阅通常有 pull 和 push 两种方式：

pull 模式需要客户端定时向注册中心拉取配置；

push 模式采用注册中心主动推送数据给客户端；

DubboZookeeper注册中心采用是事件通知与客户端拉取方式。服务第一次订阅的时候将会拉取对应目录下全量数据，然后在订阅的节点注册一个 watcher。一旦目录节点下发生任何数据变化，Zookeeper将会通过 watcher 通知客户端。客户端接到通知，将会重新拉取该目录下全量数据，并重新注册 watcher。利用这个模式，Dubbo服务就可以就做到服务的动态发现。

注意：Zookeeper提供了“心跳检测”功能，它会定时向各个服务提供者发送一个请求（实际上建立的是一个 socket 长连接），如果长期没有响应，服务中心就认为该服务提供者已经“挂了”，并将其剔除。

6，说说Dubbo与Spring Cloud的区别？

通信方式：Dubbo使用的是RPC通信，Spring Cloud使用的是HTTP RestFul方式

注册中心：Dubbo使用Zookeeper（官方推荐），还有Redis、Multicast、Simple注册中心，但不推荐，

Spring Cloud使用的是Spring Cloud Netflix Eureka

监控：Dubbo使用的是Dubbo-monitor，Spring Cloud使用的是Spring Boot admin

断路器：Dubbo在断路器这方面还不完善，Spring Cloud使用的是Spring Cloud Netflix Hystrix

分布式配置、网关服务、服务跟踪、消息总线、批量任务等

7、dubbo负载均衡怎么实现？

客户端使用MockClusterInvoker对象调用远程服务。默认情况下，MockClusterInvoker对象将调用远程服务的任务委托给FailoverClusterInvoker。FailoverClusterInvoker通过select方法选择合适的服务。select方法的入参包括负载均衡对象，InvokerWrapper对象集合等，其中每个服务对应一个InvokerWrapper对象，InvokerWrapper对象是对远程调用服务的包装类。

8、dobbo泛化调用过程原理？

9、dubbo超时时间怎么设置？

dubbo服务超时时间有xml和注解两种方式进行实现配置超时功能。在配置范围上分为全部超时配置、接口类上超时配置、以及接口方法上超时配置。同类型上的配置消费端优先提供着端，靠近原则方法配置优先于接口类全局配置优先级最低。所以dubbo的超时时间优先级为：消费者Method>提供者method>消费者Reference>提供者Service>消费者全局配置provider>提供者全局配置consumer。

10、服务调用是阻塞的吗？

默认是阻塞的，可以异步调用，没有返回值的可以这么做。

11、dubbo安全机制方面如何解决？

dubbo 通过 token 令牌防止用户绕过注册中心直连，然后在注册中心管理授权，dubbo 提供了黑白名单，控制服务所允许的调用方。

12、Dubbo SPI 和 Java SPI 区别？

JDK 标准的 SPI 会一次性加载所有的扩展实现，如果有的扩展很耗时，但也没用上，很浪费资源。所以只希望加载某个的实现，就不现实了

DUBBO SPI：

1、 对 Dubbo 进行扩展，不需要改动 Dubbo 的源码

2、 延迟加载，可以一次只加载自己想要加载的扩展实现。

3、 增加了对扩展点 IOC 和 AOP 的支持，一个扩展点可以直接 setter 注入其它扩展点。

4、 Dubbo 的扩展机制能很好的支持第三方 IoC 容器，默认支持 Spring Bean。

13、Dubbo 的整体架构设计有哪些分层?

接口服务层（Service）：该层与业务逻辑相关，根据 provider 和 consumer 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 服务端的 Skeleton，以 ServiceProxy 为中心，扩展接口为 ProxyFactory

服务注册层（Registry）：封装服务地址的注册和发现，以服务 URL 为中心，扩展接口为 RegistryFactory、Registry、RegistryService

路由层（Cluster）：封装多个提供者的路由和负载均衡，并桥接注册中心，以Invoker 为中心，扩展接口为 Cluster、Directory、Router和LoadBlancce

监控层（Monitor）：RPC调用次数和调用时间监控，以 Statistics 为中心，扩展接口为 MonitorFactory、Monitor和MonitorService

远程调用层（Protocal）：封装 RPC 调用，以 Invocation 和 Result 为中心，扩展接口为 Protocal、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，扩展接口为 Exchanger、ExchangeChannel、ExchangeClient和ExchangeServer

网络传输层（Transport）：抽象 mina 和 netty 为统一接口，以 Message 为中心，扩展接口为Channel、Transporter、Client、Server和Codec

数据序列化层（Serialize）：可复用的一些工具，扩展接口为Serialization、 ObjectInput、ObjectOutput和ThreadPool

14、Dubbo 的使用场景有哪些？

1、 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。

2、 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。

3、 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。

15、Dubbo服务降级，失败重试怎么做？

可以通过dubbo:reference 中设置mock="return null"。mock的值也可以修改为true，然后在跟接口同一个路径下实现一个Mock类，命名规则是"接口名称+Mock"后缀。然后在Mock类里实现自己的降级逻辑。

16、dubbo支持哪些系列化方式？

1. hessian2：跨语言的高效二进制序列化方式。但这里实际不是原生的hessian2序列化，而是阿里修改过的，它是dubbo RPC默认启用的序列化方式。
2. avro：将数据结构或对象转化成便于存储或传输的格式。Avro设计之初就用来支持数据密集型应用，适合于远程或本地大规模数据的存储和交换。

3. fastjson：一个Java语言编写的高性能功能完善的JSON库。它采用一种“假定有序快速匹配”的算法，把JSON Parse的性能提升到极致，是目前Java语言中最快的JSON库。Fastjson接口简单易用，已经被广泛使用在缓存序列化、协议交互、Web输出、Android客户端等多种应用场景。

4. fst：重新实现的 Java 快速对象序列化的开发包。序列化速度更快（2-10倍）、体积更小，而且兼容 JDK 原生的序列化。
5. gson：一个简单的基于Java的库，用于将Java对象序列化为JSON，反之亦然。 它是由Google开发的一个开源库。

6. jdk：JDK自带序列化。
7. kryo：一个快速高效的Java对象图形序列化框架，主要特点是性能、高效和易用。该项目用来序列化对象到文件、数据库或者网络。
8. protobuf： Google 的语言中立、平台中立、可扩展的结构化数据序列化机制。
9. protostuff：一个 java 序列化库，内置支持向前向后兼容性（模式演变）和验证。

来自：https://blog.csdn.net/qq_43437874/article/details/120178606

17、dubbo注册发现流程？

1、首先服务的提供者启动服务到注册中心注册，包括各种ip端口信息，Dubbo会同时注册该项目提供的远程调用的方法

2、服务的消费者(使用者)注册到注册中心，订阅发现

3、当有新的远程调用方法注册到注册中心时，注册中心会通知服务的消费者有哪些新的方法，如何调用

4、RPC调用：服务的调用者就无需知道ip和端口号，只需要服务名称就可以调用到服务提供者的方法

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