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1.Dubbo 面试题
2.Dubbo 面试题答案解析
1、为什么要用 Dubbo?
2、Dubbo 的整体架构设计有哪些分层?
3、默认使用的是什么通信框架,还有别的选择吗?
4、服务调用是阻塞的吗?
5、一般使用什么注册中心?还有别的选择吗?
6、默认使用什么序列化框架,你知道的还有哪些?
7、服务提供者能实现失效踢出是什么原理?
8、服务上线怎么不影响旧版本?
9、如何解决服务调用链过长的问题?
10、说说核心的配置有哪些?
11、Dubbo 推荐用什么协议?
12、同一个服务多个注册的情况下可以直连某一个服务吗?
13、画一画服务注册与发现的流程图?
14、Dubbo 集群容错有几种方案?
15、Dubbo 服务降级,失败重试怎么做?
16、Dubbo 使用过程中都遇到了些什么问题?
17、Dubbo Monitor 实现原理?
18、Dubbo 用到哪些设计模式?
19、Dubbo 配置文件是如何加载到 Spring 中的?
20、Dubbo SPI 和 Java SPI 区别?
21、Dubbo 支持分布式事务吗?
22、Dubbo 可以对结果进行缓存吗?
23、服务上线怎么兼容旧版本?
24、Dubbo 必须依赖的包有哪些?
25、Dubbo telnet 命令能做什么?
26、Dubbo 支持服务降级吗?
27、Dubbo 如何优雅停机?
28、Dubbo 和 Dubbox 之间的区别?
29、Dubbo 和 Spring Cloud 的区别?
30、你还了解别的分布式框架吗?
3.Spring Cloud 与 Dubbo 区别
4.另一种微服务框架SpringCloud
SpringCloud组件原理:Eureka,Feign,Ribbon,Hystrix,Zuul
1、为什么要用 Dubbo?
2、Dubbo 的整体架构设计有哪些分层?
3、默认使用的是什么通信框架,还有别的选择吗?
4、服务调用是阻塞的吗?
5、一般使用什么注册中心?还有别的选择吗?
6、默认使用什么序列化框架,你知道的还有哪些?
7、服务提供者能实现失效踢出是什么原理?
8、服务上线怎么不影响旧版本?
9、如何解决服务调用链过长的问题?
10、说说核心的配置有哪些?
11、Dubbo 推荐用什么协议?
12、同一个服务多个注册的情况下可以直连某一个服务吗?
13、画一画服务注册与发现的流程图?
14、Dubbo 集群容错有几种方案?
15、Dubbo 服务降级,失败重试怎么做?
16、Dubbo 使用过程中都遇到了些什么问题?
17、Dubbo Monitor 实现原理?
18、Dubbo 用到哪些设计模式?
19、Dubbo 配置文件是如何加载到 Spring 中的?
20、Dubbo SPI 和 Java SPI 区别?
21、Dubbo 支持分布式事务吗?
22、Dubbo 可以对结果进行缓存吗?
23、服务上线怎么兼容旧版本?
24、Dubbo 必须依赖的包有哪些?
25、Dubbo telnet 命令能做什么?
26、Dubbo 支持服务降级吗?
27、Dubbo 如何优雅停机?
28、Dubbo 和 Dubbox 之间的区别?
29、Dubbo 和 Spring Cloud 的区别?
30、你还了解别的分布式框架吗?
随着服务化的进一步发展,服务越来越多,服务之间的调用和依赖关系也越来越复杂,诞生了面向服务的架构体系(SOA),也因此衍生出了一系列相应的技术,如对服务提供、服务调用、连接处理、通信协议、序列化方式、服务发现、服务路由、日志输出等行为进行封装的服务框架。就这样为分布式系统的服务治理框架就出现了,Dubbo 也就这样产生了。
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
默认也推荐使用 netty 框架,还有 mina。
默认是阻塞的,可以异步调用,没有返回值的可以这么做。Dubbo 是基于 NIO 的非阻塞实现并行调用,客户端不需要启动多线程即可完成并行调用多个远程服务,相对多线程开销较小,异步调用会返回一个 Future 对象。
推荐使用 Zookeeper 作为注册中心,还有 Redis、Multicast、Simple 注册中心,但不推荐。
推荐使用 Hessian 序列化,还有 Duddo、FastJson、Java 自带序列化。
服务失效踢出基于 zookeeper 的临时节点原理。
采用多版本开发,不影响旧版本。
可以结合 zipkin 实现分布式服务追踪。
可以点对点直连,修改配置即可,也可以通过 telnet 直接某个服务。
(更多相关面试题推荐:java面试题及答案)
可以通过 dubbo:reference 中设置 mock="return null"。mock 的值也可以修改为 true,然后再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
在注册中心找不到对应的服务,检查 service 实现类是否添加了@service 注解无法连接到注册中心,检查配置文件中的对应的测试 ip 是否正确
Consumer 端在发起调用之前会先走 filter 链;provider 端在接收到请求时也是先走 filter 链,然后才进行真正的业务逻辑处理。默认情况下,在 consumer 和 provider 的 filter 链中都会有 Monitorfilter。
1、MonitorFilter 向 DubboMonitor 发送数据
2、DubboMonitor 将数据进行聚合后(默认聚合 1min 中的统计数据)暂存到ConcurrentMap<Statistics, AtomicReference> statisticsMap,然后使用一个含有 3 个线程(线程名字:DubboMonitorSendTimer)的线程池每隔 1min 钟,调用 SimpleMonitorService 遍历发送 statisticsMap 中的统计数据,每发送完毕一个,就重置当前的 Statistics 的 AtomicReference
3、SimpleMonitorService 将这些聚合数据塞入 BlockingQueue queue 中(队列大写为 100000)
4、SimpleMonitorService 使用一个后台线程(线程名为:DubboMonitorAsyncWriteLogThread)将 queue 中的数据写入文件(该线程以死循环的形式来写)
5、SimpleMonitorService 还会使用一个含有 1 个线程(线程名字:DubboMonitorTimer)的线程池每隔 5min 钟,将文件中的统计数据画成图表
Dubbo 框架在初始化和通信过程中使用了多种设计模式,可灵活控制类加载、权限控制等功能。
工厂模式
Provider 在 export 服务时,会调用 ServiceConfig 的 export 方法。ServiceConfig中有个字段:
private static final Protocol protocol = ExtensionLoader.getExtensionLoader(Protocol.class).getAdaptiveExtensi on();
Dubbo 里有很多这种代码。这也是一种工厂模式,只是实现类的获取采用了 JDKSPI 的机制。这么实现的优点是可扩展性强,想要扩展实现,只需要在 classpath下增加个文件就可以了,代码零侵入。另外,像上面的 Adaptive 实现,可以做到调用时动态决定调用哪个实现,但是由于这种实现采用了动态代理,会造成代码调试比较麻烦,需要分析出实际调用的实现类。
装饰器模式
Dubbo 在启动和调用阶段都大量使用了装饰器模式。以 Provider 提供的调用链为例,具体的调用链代码是在 ProtocolFilterWrapper 的 buildInvokerChain 完成的,具体是将注解中含有 group=provider 的 Filter 实现,按照 order 排序,最后的调用顺序是:
EchoFilter -> ClassLoaderFilter -> GenericFilter -> ContextFilter -> ExecuteLimitFilter -> TraceFilter -> TimeoutFilter -> MonitorFilter -> ExceptionFilter
更确切地说,这里是装饰器和责任链模式的混合使用。例如,EchoFilter 的作用是判断是否是回声测试请求,是的话直接返回内容,这是一种责任链的体现。而像ClassLoaderFilter 则只是在主功能上添加了功能,更改当前线程的 ClassLoader,这是典型的装饰器模式。
观察者模式
Dubbo 的 Provider 启动时,需要与注册中心交互,先注册自己的服务,再订阅自己的服务,订阅时,采用了观察者模式,开启一个 listener。注册中心会每 5 秒定时检查是否有服务更新,如果有更新,向该服务的提供者发送一个 notify 消息,provider 接受到 notify 消息后,运行 NotifyListener 的 notify 方法,执行监听器方法。
动态代理模式
Dubbo 扩展 JDK SPI 的类 ExtensionLoader 的 Adaptive 实现是典型的动态代理实现。Dubbo 需要灵活地控制实现类,即在调用阶段动态地根据参数决定调用哪个实现类,所以采用先生成代理类的方法,能够做到灵活的调用。生成代理类的代码是 ExtensionLoader 的 createAdaptiveExtensionClassCode 方法。代理类主要逻辑是,获取 URL 参数中指定参数的值作为获取实现类的 key。
Spring 容器在启动的时候,会读取到 Spring 默认的一些 schema 以及 Dubbo 自定义的 schema,每个 schema 都会对应一个自己的 NamespaceHandler,NamespaceHandler 里面通过 BeanDefinitionParser 来解析配置信息并转化为需要加载的 bean 对象!
JDK SPI:
JDK 标准的 SPI 会一次性加载所有的扩展实现,如果有的扩展吃实话很耗时,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。
目前暂时不支持,可与通过 tcc-transaction 框架实现
介绍:tcc-transaction 是开源的 TCC 补偿性分布式事务框架
TCC-Transaction 通过 Dubbo 隐式传参的功能,避免自己对业务代码的入侵。
为了提高数据访问的速度。Dubbo 提供了声明式缓存,以减少用户加缓存的工作量<dubbo:reference cache="true" />
其实比普通的配置文件就多了一个标签 cache="true"
可以用版本号(version)过渡,多个不同版本的服务注册到注册中心,版本号不同的服务相互间不引用。这个和服务分组的概念有一点类似。
Dubbo 必须依赖 JDK,其他为可选。
dubbo 服务发布之后,我们可以利用 telnet 命令进行调试、管理。Dubbo2.0.5 以上版本服务提供端口支持 telnet 命令
连接服务
telnet localhost 20880 //键入回车进入 Dubbo 命令模式。
查看服务列表
dubbo>ls com.test.TestService dubbo>ls com.test.TestService create delete query
· ls (list services and methods)
· ls : 显示服务列表。
· ls -l : 显示服务详细信息列表。
· ls XxxService:显示服务的方法列表。
· ls -l XxxService:显示服务的方法详细信息列表。
以通过 dubbo:reference 中设置 mock="return null"。mock 的值也可以修改为 true,然后再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
Dubbo 是通过 JDK 的 ShutdownHook 来完成优雅停机的,所以如果使用kill -9 PID 等强制关闭指令,是不会执行优雅停机的,只有通过 kill PID 时,才会执行。
Dubbox 是继 Dubbo 停止维护后,当当网基于 Dubbo 做的一个扩展项目,如加了服务可 Restful 调用,更新了开源组件等。
根据微服务架构在各方面的要素,看看 Spring Cloud 和 Dubbo 都提供了哪些支持。
使用 Dubbo 构建的微服务架构就像组装电脑,各环节我们的选择自由度很高,但是最终结果很有可能因为一条内存质量不行就点不亮了,总是让人不怎么放心,但是如果你是一名高手,那这些都不是问题;而 Spring Cloud 就像品牌机,在Spring Source 的整合下,做了大量的兼容性测试,保证了机器拥有更高的稳定性,但是如果要在使用非原装组件外的东西,就需要对其基础有足够的了解。
别的还有 spring 的 spring cloud,facebook 的 thrift,twitter 的 finagle 等
| Dubbo | Spring Cloud |
服务注册中心 | Zookeeper | Spring Cloud Netflix Eureka |
服务调用方式 | RPC | REST API |
服务监控 | Dubbo-monitor | Spring Boot Admin |
断路器 | 不完善 | Spring Cloud Netflix Hystrix |
服务网关 | 无 | Spring Cloud Netflix Zuul |
分布式配置 | 无 | Spring Cloud Config |
服务跟踪 | 无 | Spring Cloud Sleuth |
消息总线 | 无 | Spring Cloud Bus |
数据流 | 无 | Spring Cloud Stream |
批量任务 | 无 | Spring Cloud Task |
...... | ...... | ...... |
最大的区别:Spring Cloud抛弃了Dubbo 的RPC通信,采用的是基于HTTP的REST方式。 严格来说,这两种方式各有优劣。虽然在一定程度上来说,后者牺牲了服务调用的性能,但也避免了上面提到的原生RPC带来的问题。而且REST相比RPC更为灵活,服务提供方和调用方的依赖只依靠一纸契约,不存在代码级别的强依赖,这在强调快速演化的微服务环境下,显得更为合适。
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