大家好，關于dubbo監控中心很多朋友都還不太明白，不過沒關系，因為今天小編就來為大家分享關于dubbo遠程調用原理的知識點，相信應該可以解決大家的一些困惑和問題，如果碰巧可以解決您的問題，還望關注下本站哦，希望對各位有所幫助！

dubbo原理深度解析

dubbo原理和機制：

Dubbo是一個高性能優秀的服務框架，它使得應用可通過高性能的RPC實現服務的輸出和輸入功能，可以和Spring框架無縫集成。

Dubbo是一款高性能、輕量級的開源JavaRPC框架。

它提供了三大核心能力：

1、面向接口的遠程方法調用；

2、智能容錯和負載均衡；

3、服務自動注冊和發現。

注冊中心負責服務地址的注冊與查找，相當于目錄服務，服務提供者和消費者只在啟動時與注冊中心交互，注冊中心不轉發請求，壓力較小。

監控中心負責統計各服務調用次數，調用時間等，統計先在內存匯總后每分鐘一次發送到監控中心服務器，并以報表展示。

服務提供者向注冊中心注冊其提供的服務，并匯報調用時間到監控中心，此時間不包含網絡開銷。

服務消費者向注冊中心獲取服務提供者地址列表，并根據負載算法直接調用提供者，同時匯報調用時間到監控中心，此時間包含網絡開銷。

dubbo怎么做限流和降級

您好，Dubbo可以通過以下方式實現限流和降級：

1.限流

（1）通過配置文件來進行限流，可以設置每個服務的最大并發數和每個IP的最大請求數。

（2）通過調整線程池大小來限制并發數。

（3）通過設置超時時間來限制請求處理時間。

（4）通過設置令牌桶算法或漏桶算法來限制請求速率。

2.降級

（1）通過配置文件來設置服務的降級策略，例如直接返回空，返回默認值，或者調用備用服務。

（2）通過設置Mock對象來模擬服務返回，以便在服務出現故障時進行降級。

（3）通過設置熔斷器來監控服務的狀態，當服務出現故障時自動切換到備用服務。

（4）通過設置失敗重試次數和重試間隔時間來嘗試重新調用服務。

微服務框架spring cloud和dubbo有什么區別

首先，從嚴格意義上來說，Dubbo和SpringCloud的定位是不一樣的。Dubbo是一個高性能的、基于java的開源RPC框架，注意它的定位是是高性能和RPC框架。SpringCloud提供了一系列通用工具來幫助開發者在分布式系統里快速構建一些常見模式，比如分布式配置管理、服務發現、熔斷降級、智能路由、微代理、控制總線、一次性令牌、全局鎖、分布式選主、分布式session等一些列解決方案，它的設計目標是提供一整套服務治理能力，它具有一套完整的微服務解決方案體系。

dubbo只是一個分布式的RPC框架，如果一定要按照分布式系統架構里的功能來定義的話，只是解決了服務發現、服務路由、服務降級和負載均衡方面的能力，新版本里也提供了動態配置中心和服務治理相關的能力，但相比SpringCloud而言，還是差了相當一部分的能力。

從功能支持上來說，dubbo的角色定位可能更像是另外一個大名鼎鼎的框架，那就是gRPC，而且兩者在使用的方式以及工作原理上都非常相似，都是基于序列化協議來解決分布式系統中的遠程調用問題，在使用上可以通過約定接口或者通過proto文件生成代碼文件來“提升用戶的使用”。

如果你在系統設計之初就已經考慮到了后續可能會涉及到各種服務治理能力，比如分布式配置、全局鎖、分布式session等常見需求，那么使用SpringCloud將會減少你很多的工作，因為這些基本上都是"套件"，相互配合使用會非常順暢。如果你想要的只是解決分布式架構后的遠程調用問題，那么Dubbo是一個不錯的選擇。

SpringCloud和Dubbo的基本差異大概就是如上所述，如果你不知道該如何做選擇，這里再補充幾個比較關鍵的差異點，希望能幫助你更好的結合自身業務做出選擇：

能力支持方面

上文也提到，SpringCloud提供了一整套微服務治理的功能組件，很多組件基本上都是"開箱即用"的，并且相互之間能很好的兼容，舉個例子，如果要在SpringCloud里實現服務發現、負載均衡和熔斷降級，你只需要引用SpringCloud的依賴組件即可，直接通過注解便可使用，基本上零配置；而dubbo框架，除了上述提到的能力支持之外，如果想要使用熔斷降級，那你可能需要額外引用hystrix或者resilience4j來實現；溫馨提示，hystrix官方目前也已經宣布不再更新，并且推薦使用resilience4j。

協議兼容方面

SpringCloud里并沒有限制服務之間的通信協議，但是主流的一些客戶端比如restTemple、feign等都是直接支持使用Ribbon來做服務注冊發現和智能路由的，其底層通信的協議都是HTTP；而dubbo框架缺省是基于NIO異步傳輸使用TCP長連接并采用Hessian二進制序列化方式通信的；

這會涉及后續系統在擴展上的兼容性問題，比如需要調用一個三方系統或者是被第三方系統調用，相比而言HTTP協議可能更加通用。

模型定義方面

dubbo在模型設計上將一個接口定義為一個服務，而SpringCloud里則是將一個應用定義為一個服務，這兩者在模型上是存在很大差異的，你也許會奇怪，這個對使用會有影響嗎？從現有使用方面來說是沒有什么影響的，但是你如果有關注ServiceMesh最新微服務技術的話，目前對Dubbo協議這塊可能支持暫時還不完善，其中很大一部分原因就是因為在服務模型上與K8S的服務模型有差異；

調用性能方面

如果分布式系統中比較關注遠程調用的性能，那Dubbo可能是一個較好的選擇，基于NIO和TCP長連接的通信傳輸方式，在性能上相比HTTP協議是有絕對優勢的；當然基于SpringCloud你也可以使用gRPC協議來解決性能問題，那就是另外一個問題了。

dubbo序列化優缺點

Dubbo序列化有其優點和缺點。1.優點：Dubbo支持多種序列化方式，如Hessian、JSON等。使用序列化可以將Java對象轉換成字節流或者其他格式，實現對象的傳輸和存儲。序列化能夠方便地在分布式系統中進行數據傳遞，使得系統之間的通信更加高效和靈活。2.缺點：在使用序列化的過程中，可能存在以下一些缺點。首先，序列化和反序列化的過程會引入一定的性能損耗。其次，不同的序列化框架可能有不同的兼容性和版本問題，需要進行適配和處理。另外，某些序列化方式可能對數據的體積有一定的膨脹，增加了網絡傳輸的開銷。總體來說，Dubbo序列化提供了靈活和高效的數據傳輸方式，但在具體應用時需要綜合考慮其性能和兼容性等因素。

說一下Dubbo的工作原理注冊中心掛了可以繼續通信嗎

Dubbo分布式的RPC，微服務框架，

包括三個關鍵功能：基于接口的遠程調用，容錯與負載均衡，服務自動注冊與發現。

Dubbo使得調用遠程服務就像調用本地java服務一樣簡單。

參考Dubbo官方文檔：包括實現細節，遠程調用細節，服務提供者暴露服務。

主要流程。

1、provider向注冊中心去注冊

2、consumer從注冊中心訂閱服務，注冊中心會通知consumer注冊好的服務

3、consumer調用provider

4、consumer和provider都異步的通知監控中心

基于zk作為注冊中心：

【提供者】在【啟動】時，向注冊中心zk【注冊】自己提供的服務。

【消費者】在【啟動】時，向注冊中心zk【訂閱】自己所需的服務。

所以是可以的，消費者在啟動時，消費者會從zk拉取注冊的生產者的地址接口等數據，緩存在本地。每次調用時，按照本地存儲的地址進行調用，消費者本地有一個生產者的列表，他會按照列表繼續工作，倒是無法從注冊中心去同步最新的服務列表，短期的注冊中心掛掉是不要緊的，但一定要盡快修復，掛掉是不要緊的，但前提是你沒有增加新的服務，如果你要調用新的服務，則是不能辦到的

dubbo組件有哪些

Dubbo主要有5個核心組件：服務提供者，消費者，注冊中心，容器，監控中心

容器：負責啟動、加載、運行服務提供者

提供者：啟動時，向注冊中心提供服務

消費者：從注冊中心訂閱服務

注冊中心：返回服務提供者列表給消費者。

注冊中心只負責地址的注冊和查找，不參數數據傳輸和請求的轉發，壓力較小，注冊中心會部署集群，當任意一臺宕機后，將自動切換另一臺，不會影響提供者和消費者的交互，

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