dubbo实现原理学习总结
1、什么是dubbo？
Dubbo是阿里巴巴公司开源的一个高性能优秀的服务框架，使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能，可以和Spring框架无缝集成。
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。
2、框架分层架构中，各个层次的设计要点：
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，可以直接new配置类，也可以通过spring解析配置生成配置类。
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，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与发现，以服务URL为中心，扩展接口为RegistryFactory、Registry和RegistryService。可能没有服务注册中心，此时服务提供方直接暴露服务。
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，扩展接口为Cluster、Directory、Router和LoadBalance。将多个服务提供方组合为一个服务提供方，实现对服务消费方来透明，只需要与一个服务提供方进行交互。
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（Protocol）：封将RPC调用，以Invocation和Result为中心，扩展接口为Protocol、Invoker和Exporter。Protocol是服务域，它是Invoker暴露和引用的主功能入口，它负责Invoker的生命周期管理。Invoker是实体域，它是Dubbo的核心模型，其它模型都向它靠扰，或转换成它，它代表一个可执行体，可向它发起invoke调用，它有可能是一个本地的实现，也可能是一个远程的实现，也可能一个集群实现。
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。
3、Dubbo以包结构来组织各个模块：
dubbo-common 公共逻辑模块，包括Util类和通用模型。
dubbo-remoting 远程通讯模块，相当于Dubbo协议的实现，如果RPC用RMI协议则不需要使用此包。
dubbo-rpc 远程调用模块，抽象各种协议，以及动态代理，只包含一对一的调用，不关心集群的管理。
dubbo-cluster 集群模块，将多个服务提供方伪装为一个提供方，包括：负载均衡、容错、路由等，集群的地址列表可以是静态配置的，也可以是由注册中心下发。
dubbo-registry 注册中心模块，基于注册中心下发地址的集群方式，以及对各种注册中心的抽象。
dubbo-monitor 监控模块，统计服务调用次数，调用时间的，调用链跟踪的服务。
dubbo-config 配置模块，是Dubbo对外的API，用户通过Config使用Dubbo，隐藏Dubbo所有细节。
dubbo-container 容器模块，是一个Standalone的容器，以简单的Main加载Spring启动，因为服务通常不需要Tomcat/JBoss等Web容器的特性，没必要用Web容器去加载服务。
4、服务接口的流程
a、服务方定义接口
b、服务方实现接口
c、服务方用spring配置暴露接口（provider.xml中配置bean）
在 Provider 端配置的 Provider 端属性有：
threads：服务线程池大小
executes：一个服务提供者并行执行请求上限，即当 Provider 对一个服务的并发调用达到上限后，新调用会阻塞，此时 Consumer 可能会超时。在方法上配置 dubbo:method 则针对该方法进行并发限制，在接口上配置 dubbo:service，则针对该服务进行并发限制
d、服务方的项目启动时是要加载provider.xml配置
e、消费者通过 Spring 配置引用远程服务（consumer.xml引入bean配置）
在 Provider 端配置的 Consumer 端属性有：
timeout：方法调用的超时时间
retries：失败重试次数，缺省是 2 [2]
loadbalance：负载均衡算法 [3]，缺省是随机 random。还可以配置轮询 roundrobin、最不活跃优先 [4] leastactive 和一致性哈希 consistenthash 等
actives：消费者端的最大并发调用限制，即当 Consumer 对一个服务的并发调用到上限后，新调用会阻塞直到超时，在方法上配置 dubbo:method 则针对该方法进行并发限制，在接口上配置 dubbo:service，则针对该服务进行并发限制
f、消费方加载Spring配置，并调用远程服务
5、Dubbo支持的协议：
Dubbo协议 Hessian协议
HTTP协议 RMI协议
WebService协议
Thrift协议 Memcached协议 Redis协议
在通信过程中，不同的服务等级一般对应着不同的服务质量，那么选择合适的协议便是一件非常重要的事情。你可以根据你应用的创建来选择。例如，使用RMI协议，一般会受到防火墙的限制，所以对于外部与内部进行通信的场景，就不要使用RMI协议，而是基于HTTP协议或者Hessian协议。
注意：dubbo默认协议是dubbo协议
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
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，尽量不要使用dubbo协议传输大文件或超大字符串
使用场景：常规远程服务方法调用
6、Dubbo服务运行的三种方式如下:
1、使用Servlet容器运行（Tomcat、Jetty等） -不可用
缺点：增加复杂性（端口、管理）
浪费资源（内存）
需要占用多个端口和内存，这种方式是不可取的
2、自己建立Main方法类运行（Srping容器）
缺点：Dobbo本省提供的高级特性没用上，自己的启动类可能有缺陷
3、使用Dubbo框架提供的Main方法类来运行（Spring 容器） 建议使用
优点：框架本身提供（com.alibaba.dubbo.container.Main），可是现优雅关机（ShutdownHook）。
这个不存在缓存，生产者开启或者关闭之后dubbo-admin可以马上感知到。
7、 集群容错模式：
Failover Cluster
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)。
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。(2.1.0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、dubbo负载均衡策略：
在集群负载均衡时，Dubbo提供了多种均衡策略，缺省为random随机调用。
RandomLoadBalance
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。
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。
ConsistentHashLoadBalance
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。
--------------------------------生如蝼蚁，却有鸿鹄之志；命如纸薄，但有不屈之心；乾坤未定，你我皆是黑马；祝你我早日飞黄腾达！