《面试八股文》之Dubbo17卷
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前言
虽然金三银四过了，但是金九银十马上就要到了，还不快快准备起来？
今天就开启《面试八股文》系列的第一版-RPC王者Dubbo，moon 在后续的《面试八股文》系列还将继续推出mysql，spring，并发，redis，kafka，zookeeper等一系列文章。
当然大家有什么好的建议也可以通过公众号或者个人微信和我交流。
每天一个知识点
- 不要背，要理解，大家不要夸我内卷了
目录
[TOC]
1.Dubbo是什么？RPC又是什么？
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。RPC协议假定某些传输协议的存在，如TCP或UDP，为通信程序之间携带信息数据。在OSI网络>通信模型中，RPC跨越了传输层和应用层。RPC使得开发包括网络分布式多程序在内的应用程序更加容易。
RPC采用客户机/服务器模式。请求程序就是一个客户机，而服务提供程序就是一个服务器。首先，客户机调用进程发>送一个有进程参数的调用信息到服务进程，然后等待应答信息。在服务器端，进程保持睡眠状态直到调用信息到达为>止。当一个调用信息到达，服务器获得进程参数，计算结果，发送答复信息，然后等待下一个调用信息，最后，客户>端调用进程接收答复信息，获得进程结果，然后调用执行继续进行。
有多种 RPC模式和执行。
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我们用一种通俗易懂的语言解释它，远程调用就是本地机器调用远程机器的一个方法，远程机器返回结果的过程。
为什么要这么做？
主要原因是由于单台服务的性能已经无法满足我们了，在这个流量剧增的时代，只有多台服务器才能支撑起来现有的用户体系，
而在这种体系下，服务越来越多，逐渐演化出了现在这种微服务化的RPC框架。
2. Dubbo能做什么？
Dubbo的核心功能主要包含:
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- 远程通讯:dubbo-remoting模块， 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装，包括多种线程模型，序列化，以及“请求-响应”模式的信息交换方式。
- 集群容错: 提供基于接口方法的透明远程过程调用，包括多协议支持，以及软负载均衡，失败容错，地址路由，动态配置等集群支持。
- 自动发现: 基于注册中心目录服务，使服务消费方能动态的查找服务提供方，使地址透明，使服务提供方可以平滑增加或减少机器。
3.能说下Dubbo的总体的调用过程吗？
调用过程图：
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- 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Invoker
- 5.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Request
- 11.根据请求查找对应的Exporter
- 12.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
4.说说Dubbo 支持哪些协议，每种协议的应用场景和优缺点
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1.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
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2.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
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3.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；
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4.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
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5.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；
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6.memcache 基于 memcached 实现的 RPC 协议
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7.redis 基于 redis 实现的 RPC 协议
5.Dubbo中都用到哪些设计模式？
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责任链模式:
责任链模式在Dubbo中发挥的作用举足轻重，就像是Dubbo框架的骨架。Dubbo的调用链组织是用责任链模式串连起来的。责任链中的每个节点实现Filter接口，然后由ProtocolFilterWrapper，将所有Filter串连起来。Dubbo的许多功能都是通过Filter扩展实现的，比如监控、日志、缓存、安全、telnet以及RPC本身都是。
观察者模式:
Dubbo中使用观察者模式最典型的例子是RegistryService。消费者在初始化的时候回调用subscribe方法，注册一个观察者，如果观察者引用的服务地址列表发生改变，就会通过NotifyListener通知消费者。此外，Dubbo的InvokerListener、ExporterListener 也实现了观察者模式，只要实现该接口，并注册，就可以接收到consumer端调用refer和provider端调用export的通知。
修饰器模式:
Dubbo中还大量用到了修饰器模式。比如ProtocolFilterWrapper类是对Protocol类的修饰。在export和refer方法中，配合责任链模式，把Filter组装成责任链，实现对Protocol功能的修饰。其他还有ProtocolListenerWrapper、 ListenerInvokerWrapper、InvokerWrapper等。
工厂方法模式:
CacheFactory的实现采用的是工厂方法模式。CacheFactory接口定义getCache方法，然后定义一个AbstractCacheFactory抽象类实现CacheFactory，并将实际创建cache的createCache方法分离出来，并设置为抽象方法。这样具体cache的创建工作就留给具体的子类去完成。
抽象工厂模式:
ProxyFactory及其子类是Dubbo中使用抽象工厂模式的典型例子。ProxyFactory提供两个方法，分别用来生产Proxy和Invoker（这两个方法签名看起来有些矛盾，因为getProxy方法需要传入一个Invoker对象，而getInvoker方法需要传入一个Proxy对象，看起来会形成循环依赖，但其实两个方式使用的场景不一样）。AbstractProxyFactory实现了ProxyFactory接口，作为具体实现类的抽象父类。然后定义了JdkProxyFactory和JavassistProxyFactory两个具体类，分别用来生产基于jdk代理机制和基于javassist代理机制的Proxy和Invoker。
适配器模式:
为了让用户根据自己的需求选择日志组件，Dubbo自定义了自己的Logger接口，并为常见的日志组件（包括jcl, jdk, log4j, slf4j）提供相应的适配器。并且利用简单工厂模式提供一个LoggerFactory，客户可以创建抽象的Dubbo自定义Logger，而无需关心实际使用的日志组件类型。在LoggerFactory初始化时，客户通过设置系统变量的方式选择自己所用的日志组件，这样提供了很大的灵活性。
代理模式:
Dubbo consumer使用Proxy类创建远程服务的本地代理，本地代理实现和远程服务一样的接口，并且屏蔽了网络通信的细节，使得用户在使用本地代理的时候，感觉和使用本地服务一样。
6.如果Dubbo中provider提供的服务由多个版本怎么办？
可以直接通过Dubbo配置中的version版本来控制多个版本即可。
比如：
<dubbo:service interface="com.xxxx.rent.service.IDemoService" ref="iDemoServiceFirst" version="1.0.0"/>
<dubbo:service interface="com.xxxx.rent.service.IDemoService" ref="iDemoServiceSecond" version="1.0.1"/>
老版本 version=1.0.0,
新版本version=1.0.1
7.服务暴露的流程是怎么样的？
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1.通过ServiceConfig解析标签，创建dubbo标签解析器来解析dubbo的标签，容器创建完成之后，触发ContextRefreshEvent事件回调开始暴露服务
2.通过proxyFactory.getInvoker方法，并利用javassist或DdkProxyFactory来进行动态代理，将服务暴露接口封装成invoker对象，里面包含了需要执行的方法的对象信息和具体的URL地址。
3.再通过DubboProtocol的实现把包装后的invoker转换成exporter，
4.然后启动服务器server，监听端口
5.最后RegistryProtocol保存URL地址和invoker的映射关系，同时注册到服务中心
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8.服务引用的流程是怎么样的？
1.首先客户端根据config文件信息从注册中心订阅服务，首次会全量缓存到本地，后续的更新会监听动态更新到本地。
2.之后DubboProtocol根据provider的地址和接口信息连接到服务端server，开启客户端client，然后创建invoker
3.之后通过invoker为服务接口生成代理对象，这个代理对象用于远程调用provider，至此完成了服务引用
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9.Dubbo的注册中心有哪些？
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Zookeeper、Redis、Multicast、Simple 等都可以作为Dubbo的注册中心
10.聊聊Dubbo SPI机制？
SPI(Service Provider Interface)，是一种服务发现机制，其实就是将结构的实现类写入配置当中，在服务加载的时候将配置文件独处，加载实现类，这样就可以在运行的时候，动态的帮助接口替换实现类。
Dubbo的SPI其实是对java的SPI进行了一种增强,可以按需加载实现类之外，增加了 IOC 和 AOP 的特性，还有自适应扩展机制。
SPI在dubbo应用很多，包括协议扩展、集群扩展、路由扩展、序列化扩展等等。
Dubbo对于文件目录的配置分为了三类。
- 1.META-INF/services/ 目录：该目录下的 SPI 配置文件是为了用来兼容 Java SPI 。
- 2.META-INF/dubbo/ 目录：该目录存放用户自定义的 SPI 配置文件。
key=com.xxx.xxx
- 3.META-INF/dubbo/internal/ 目录：该目录存放 Dubbo 内部使用的 SPI 配置文件。
11.Dubbo的SPi和JAVA的SPI有什么区别？
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Java Spi
- Java SPI 在查找扩展实现类的时候遍历 SPI 的配置文件并且将实现类全部实例化
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。
12.有哪些负载均衡策略？
1.加权随机：比如我们有三台服务器[A, B, C]，给他们设置权重为[4, 5, 6]，然后讲这三个数平铺在水平线上,和为15。
然后在15以内生成一个随机数，0～4是服务器A，4～9是服务器B，9～15是服务器C
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2.最小活跃数：每个服务提供者对应一个活跃数 active，初始情况下，所有服务提供者活跃数均为0。每收到一个请求，活跃数加1，完成请求后则将活跃数减1。在服务运行一段时间后，性能好的服务提供者处理请求的速度更快，因此活跃数下降的也越快，此时这样的服务提供者能够优先获取到新的服务请求。
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3.一致性hash：
- 首先求出memcached服务器（节点）的哈希值，并将其配置到0～232的圆（continuum）上。
- 然后采用同样的方法求出存储数据的键的哈希值，并映射到相同的圆上。
- 然后从数据映射到的位置开始顺时针查找，将数据保存到找到的第一个服务器上。如果超过232仍然找不到服务器，就会保存到第一台memcached服务器上。
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4.加权轮询：比如我们有三台服务器[A, B, C]，给他们设置权重为[4, 5, 6]，那么假如总共有15次请求，那么会有4次落在A服务器，5次落在B服务器，6次落在C服务器。
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13.集群容错方式有哪些？
1.Failover Cluster失败自动切换：dubbo的默认容错方案，当调用失败时自动切换到其他可用的节点，具体的重试次数和间隔时间可用通过引用服务的时候配置，默认重试次数为1是只调用一次。
2.Failback Cluster失败自动恢复：在调用失败，记录日志和调用信息，然后返回空结果给consumer，并且通过定时任务每隔5秒对失败的调用进行重试
3.Failfast Cluster快速失败：只会调用一次，失败后立刻抛出异常
4.Failsafe Cluster失败安全：调用出现异常，记录日志不抛出，返回空结果
5.Forking Cluster并行调用多个服务提供者：通过线程池创建多个线程，并发调用多个provider，结果保存到阻塞队列，只要有一个provider成功返回了结果，就会立刻返回结果
6.Broadcast Cluster广播模式：逐个调用每个provider，如果其中一台报错，在循环调用结束后，抛出异常。
14.说说Dubbo的分层？
分层图：
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从大的范围来说，dubbo分为三层
- business业务逻辑层由我们自己来提供接口和实现还有一些配置信息
- RPC层就是真正的RPC调用的核心层，封装整个RPC的调用过程、负载均衡、集群容错、代理
- remoting则是对网络传输协议和数据转换的封装。
Service和Config两层可以认为是API层，主要提供给API使用者，使用者只需要配置和完成业务代码就可以了。
后面所有的层级是SPI层，主
要提供给扩展者使用主要是用来做Dubbo的二次开发扩展功能。
再划分到更细的层面，就是图中的10层模式。
15.服务提供者能实现失效踢出是什么原理？
服务失效踢出基于Zookeeper的临时节点原理。
Zookeeper中节点是有生命周期的，具体的生命周期取决于节点的类型，节点主要分为持久节点(Persistent)和临时节点(Ephemeral) 。
16.为什么要通过代理对象通信？？
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其实主要就是为了将调用细节封装起来，将调用远程方法变得和调用本地方法一样简单，还可以做一些其他方面的增强，比如负载均衡，容错机制，过滤操作，调用数据的统计。
17.怎么设计一个RPC框架？
关于这个问题，其实核心考察点就是你对于RPC框架的理解，一个成熟的RPC框架可以完成哪些功能，其实当我们看过一两个RPC框架后，就可以对这个问题回答个七七八八了，我们来举个例子。
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1.首先我们得需要一个注册中心，去管理消费者和提供者的节点信息，这样才会有消费者和提供才可以去订阅服务，注册服务。
2.当有了注册中心后，可能会有很多个provider节点，那么我们肯定会有一个负载均衡模块来负责节点的调用，至于用户指定路由规则可以使一个额外的优化点。
3.具体的调用肯定会需要牵扯到通信协议，所以需要一个模块来对通信协议进行封装，网络传输还要考虑序列化。
4.当调用失败后怎么去处理？所以我们还需要一个容错模块，来负责失败情况的处理。
5.其实做完这些一个基础的模型就已经搭建好了，我们还可以有更多的优化点，比如一些请求数据的监控，配置信息的处理，日志信息的处理等等。
这其实就是一个比较基本的RPC框架的大体思路，大家有没有get到？
