目錄：

一 重要的概念
1.1 什么是 Dubbo?
1.2 什么是 RPC?RPC原理是什么?
1.3 為什么要用 Dubbo?
1.4 什么是分布式?
1.5 為什么要分布式?
二 Dubbo 的架構(gòu)
2.1 Dubbo 的架構(gòu)圖解
2.2 Dubbo 工作原理
三 Dubbo 的負(fù)載均衡策略
3.1 先來(lái)解釋一下什么是負(fù)載均衡
3.2 再來(lái)看看 Dubbo 提供的負(fù)載均衡策略
3.2.1 Random LoadBalance(默認(rèn)，基于權(quán)重的隨機(jī)負(fù)載均衡機(jī)制)
3.2.2 RoundRobin LoadBalance(不推薦，基于權(quán)重的輪詢負(fù)載均衡機(jī)制)
3.2.3 LeastActive LoadBalance
3.2.4 ConsistentHash LoadBalance
3.3 配置方式
四 zookeeper宕機(jī)與dubbo直連的情況
一 重要的概念

1.1 什么是 Dubbo?

Apache Dubbo (incubating) |?d?b??| 是一款高性能、輕量級(jí)的開(kāi)源Java RPC 框架，它提供了三大核心能力：面向接口的遠(yuǎn)程方法調(diào)用，智能容錯(cuò)和負(fù)載均衡，以及服務(wù)自動(dòng)注冊(cè)和發(fā)現(xiàn)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō) Dubbo 是一個(gè)分布式服務(wù)框架，致力于提供高性能和透明化的RPC遠(yuǎn)程服務(wù)調(diào)用方案，以及SOA服務(wù)治理方案。

Dubbo 目前已經(jīng)有接近 23k 的 Star ，Dubbo的Github 地址：https://github.com/apache/incubator-dubbo。另外，在開(kāi)源中國(guó)舉行的2018年度最受歡迎中國(guó)開(kāi)源軟件這個(gè)活動(dòng)的評(píng)選中，Dubbo 更是憑借其超高人氣僅次于 vue.js 和 ECharts 獲得第三名的好成績(jī)。

Dubbo 是由阿里開(kāi)源，后來(lái)加入了 Apache 。正式由于 Dubbo 的出現(xiàn)，才使得越來(lái)越多的公司開(kāi)始使用以及接受分布式架構(gòu)。

除此之外，Apache Dubbo Ecosystem 是圍繞 Apache Dubbo 打造的微服務(wù)生態(tài)，是經(jīng)過(guò)生產(chǎn)驗(yàn)證的微服務(wù)的最佳實(shí)踐組合。在阿里巴巴的微服務(wù)解決方案中，Dubbo、Nacos 和 Sentinel，以及后續(xù)將開(kāi)源的微服務(wù)組件，都是 Dubbo EcoSystem 的一部分。阿里后續(xù)也會(huì)將 Dubbo EcoSystem 集成到 Spring Cloud 的生態(tài)中。

我們上面說(shuō)了 Dubbo 實(shí)際上是 RPC 框架，那么什么是 RPC呢？

1.2 什么是 RPC?RPC原理是什么?

什么是 RPC？

RPC(Remote Procedure Call)—遠(yuǎn)程過(guò)程調(diào)用，它是一種通過(guò)網(wǎng)絡(luò)從遠(yuǎn)程計(jì)算機(jī)程序上請(qǐng)求服務(wù)，而不需要了解底層網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的協(xié)議。比如兩個(gè)不同的服務(wù)A,B部署在兩臺(tái)不同的機(jī)器上，那么服務(wù) A 如果想要調(diào)用服務(wù) B 中的某個(gè)方法該怎么辦呢？使用 HTTP請(qǐng)求 當(dāng)然可以，但是可能會(huì)比較慢而且一些優(yōu)化做的并不好。RPC 的出現(xiàn)就是為了解決這個(gè)問(wèn)題。

RPC原理是什么？

我這里這是簡(jiǎn)單的提一下。詳細(xì)內(nèi)容可以查看下面這篇文章：

http://www.importnew.com/22003.html

服務(wù)消費(fèi)方(client)調(diào)用以本地調(diào)用方式調(diào)用服務(wù)；
client stub接收到調(diào)用后負(fù)責(zé)將方法、參數(shù)等組裝成能夠進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)南Ⅲw；
client stub找到服務(wù)地址，并將消息發(fā)送到服務(wù)端；
server stub收到消息后進(jìn)行解碼；
server stub根據(jù)解碼結(jié)果調(diào)用本地的服務(wù)；
本地服務(wù)執(zhí)行并將結(jié)果返回給server stub；
server stub將返回結(jié)果打包成消息并發(fā)送至消費(fèi)方；
client stub接收到消息，并進(jìn)行解碼；
服務(wù)消費(fèi)方得到最終結(jié)果。
下面再貼一個(gè)網(wǎng)上的時(shí)序圖：

說(shuō)了這么多，我們?yōu)槭裁匆?Dubbo 呢？

1.3 為什么要用 Dubbo?

Dubbo 的誕生和 SOA 分布式架構(gòu)的流行有著莫大的關(guān)系。SOA 面向服務(wù)的架構(gòu)(Service Oriented Architecture)，也就是把工程按照業(yè)務(wù)邏輯拆分成服務(wù)層、表現(xiàn)層兩個(gè)工程。服務(wù)層中包含業(yè)務(wù)邏輯，只需要對(duì)外提供服務(wù)即可。表現(xiàn)層只需要處理和頁(yè)面的交互，業(yè)務(wù)邏輯都是調(diào)用服務(wù)層的服務(wù)來(lái)實(shí)現(xiàn)。SOA架構(gòu)中有兩個(gè)主要角色：服務(wù)提供者(Provider)和服務(wù)使用者(Consumer)。

如果你要開(kāi)發(fā)分布式程序，你也可以直接基于 HTTP 接口進(jìn)行通信，但是為什么要用 Dubbo呢？

我覺(jué)得主要可以從 Dubbo 提供的下面四點(diǎn)特性來(lái)說(shuō)為什么要用 Dubbo：

負(fù)載均衡——同一個(gè)服務(wù)部署在不同的機(jī)器時(shí)該調(diào)用那一臺(tái)機(jī)器上的服務(wù)
服務(wù)調(diào)用鏈路生成——隨著系統(tǒng)的發(fā)展，服務(wù)越來(lái)越多，服務(wù)間依賴關(guān)系變得錯(cuò)蹤復(fù)雜，甚至分不清哪個(gè)應(yīng)用要在哪個(gè)應(yīng)用之前啟動(dòng)，架構(gòu)師都不能完整的描述應(yīng)用的架構(gòu)關(guān)系。Dubbo 可以為我們解決服務(wù)之間互相是如何調(diào)用的。
服務(wù)訪問(wèn)壓力以及時(shí)長(zhǎng)統(tǒng)計(jì)、資源調(diào)度和治理——基于訪問(wèn)壓力實(shí)時(shí)管理集群容量，提高集群利用率。
服務(wù)降級(jí)——某個(gè)服務(wù)掛掉之后調(diào)用備用服務(wù)
另外，Dubbo 除了能夠應(yīng)用在分布式系統(tǒng)中，也可以應(yīng)用在現(xiàn)在比較火的微服務(wù)系統(tǒng)中。不過(guò)，由于 Spring Cloud 在微服務(wù)中應(yīng)用更加廣泛，所以，我覺(jué)得一般我們提 Dubbo 的話，大部分是分布式系統(tǒng)的情況。

我們剛剛提到了分布式這個(gè)概念，下面再給大家介紹一下什么是分布式？為什么要分布式？

1.4 什么是分布式?

分布式或者說(shuō) SOA 分布式重要的就是面向服務(wù)，說(shuō)簡(jiǎn)單的分布式就是我們把整個(gè)系統(tǒng)拆分成不同的服務(wù)然后將這些服務(wù)放在不同的服務(wù)器上減輕單體服務(wù)的壓力提高并發(fā)量和性能。比如電商系統(tǒng)可以簡(jiǎn)單地拆分成訂單系統(tǒng)、商品系統(tǒng)、登錄系統(tǒng)等等，拆分之后的每個(gè)服務(wù)可以部署在不同的機(jī)器上，如果某一個(gè)服務(wù)的訪問(wèn)量比較大的話也可以將這個(gè)服務(wù)同時(shí)部署在多臺(tái)機(jī)器上。

1.5 為什么要分布式?

從開(kāi)發(fā)角度來(lái)講單體應(yīng)用的代碼都集中在一起，而分布式系統(tǒng)的代碼根據(jù)業(yè)務(wù)被拆分。所以，每個(gè)團(tuán)隊(duì)可以負(fù)責(zé)一個(gè)服務(wù)的開(kāi)發(fā)，這樣提升了開(kāi)發(fā)效率。另外，代碼根據(jù)業(yè)務(wù)拆分之后更加便于維護(hù)和擴(kuò)展。

另外，我覺(jué)得將系統(tǒng)拆分成分布式之后不光便于系統(tǒng)擴(kuò)展和維護(hù)，更能提高整個(gè)系統(tǒng)的性能。你想一想嘛?把整個(gè)系統(tǒng)拆分成不同的服務(wù)/系統(tǒng)，然后每個(gè)服務(wù)/系統(tǒng) 單獨(dú)部署在一臺(tái)服務(wù)器上，是不是很大程度上提高了系統(tǒng)性能呢？

二 Dubbo 的架構(gòu)

2.1 Dubbo 的架構(gòu)圖解

上述節(jié)點(diǎn)簡(jiǎn)單說(shuō)明：

Provider： 暴露服務(wù)的服務(wù)提供方
Consumer： 調(diào)用遠(yuǎn)程服務(wù)的服務(wù)消費(fèi)方
Registry： 服務(wù)注冊(cè)與發(fā)現(xiàn)的注冊(cè)中心
Monitor： 統(tǒng)計(jì)服務(wù)的調(diào)用次數(shù)和調(diào)用時(shí)間的監(jiān)控中心
Container： 服務(wù)運(yùn)行容器
調(diào)用關(guān)系說(shuō)明：

服務(wù)容器負(fù)責(zé)啟動(dòng)，加載，運(yùn)行服務(wù)提供者。
服務(wù)提供者在啟動(dòng)時(shí)，向注冊(cè)中心注冊(cè)自己提供的服務(wù)。
服務(wù)消費(fèi)者在啟動(dòng)時(shí)，向注冊(cè)中心訂閱自己所需的服務(wù)。
注冊(cè)中心返回服務(wù)提供者地址列表給消費(fèi)者，如果有變更，注冊(cè)中心將基于長(zhǎng)連接推送變更數(shù)據(jù)給消費(fèi)者。
服務(wù)消費(fèi)者，從提供者地址列表中，基于軟負(fù)載均衡算法，選一臺(tái)提供者進(jìn)行調(diào)用，如果調(diào)用失敗，再選另一臺(tái)調(diào)用。
服務(wù)消費(fèi)者和提供者，在內(nèi)存中累計(jì)調(diào)用次數(shù)和調(diào)用時(shí)間，定時(shí)每分鐘發(fā)送一次統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)到監(jiān)控中心。
重要知識(shí)點(diǎn)總結(jié)：

注冊(cè)中心負(fù)責(zé)服務(wù)地址的注冊(cè)與查找，相當(dāng)于目錄服務(wù)，服務(wù)提供者和消費(fèi)者只在啟動(dòng)時(shí)與注冊(cè)中心交互，注冊(cè)中心不轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)求，壓力較小
監(jiān)控中心負(fù)責(zé)統(tǒng)計(jì)各服務(wù)調(diào)用次數(shù)，調(diào)用時(shí)間等，統(tǒng)計(jì)先在內(nèi)存匯總后每分鐘一次發(fā)送到監(jiān)控中心服務(wù)器，并以報(bào)表展示
注冊(cè)中心，服務(wù)提供者，服務(wù)消費(fèi)者三者之間均為長(zhǎng)連接，監(jiān)控中心除外
注冊(cè)中心通過(guò)長(zhǎng)連接感知服務(wù)提供者的存在，服務(wù)提供者宕機(jī)，注冊(cè)中心將立即推送事件通知消費(fèi)者
注冊(cè)中心和監(jiān)控中心全部宕機(jī)，不影響已運(yùn)行的提供者和消費(fèi)者，消費(fèi)者在本地緩存了提供者列表
注冊(cè)中心和監(jiān)控中心都是可選的，服務(wù)消費(fèi)者可以直連服務(wù)提供者
服務(wù)提供者無(wú)狀態(tài)，任意一臺(tái)宕掉后，不影響使用
服務(wù)提供者全部宕掉后，服務(wù)消費(fèi)者應(yīng)用將無(wú)法使用，并無(wú)限次重連等待服務(wù)提供者恢復(fù)
2.2 Dubbo 工作原理

圖中從下至上分為十層，各層均為單向依賴，右邊的黑色箭頭代表層之間的依賴關(guān)系，每一層都可以剝離上層被復(fù)用，其中，Service 和 Config 層為 API，其它各層均為 SPI。

各層說(shuō)明：

第一層：service層，接口層，給服務(wù)提供者和消費(fèi)者來(lái)實(shí)現(xiàn)的
第二層：config層，配置層，主要是對(duì)dubbo進(jìn)行各種配置的
第三層：proxy層，服務(wù)接口透明代理，生成服務(wù)的客戶端 Stub 和服務(wù)器端 Skeleton
第四層：registry層，服務(wù)注冊(cè)層，負(fù)責(zé)服務(wù)的注冊(cè)與發(fā)現(xiàn)
第五層：cluster層，集群層，封裝多個(gè)服務(wù)提供者的路由以及負(fù)載均衡，將多個(gè)實(shí)例組合成一個(gè)服務(wù)
第六層：monitor層，監(jiān)控層，對(duì)rpc接口的調(diào)用次數(shù)和調(diào)用時(shí)間進(jìn)行監(jiān)控
第七層：protocol層，遠(yuǎn)程調(diào)用層，封裝rpc調(diào)用
第八層：exchange層，信息交換層，封裝請(qǐng)求響應(yīng)模式，同步轉(zhuǎn)異步
第九層：transport層，網(wǎng)絡(luò)傳輸層，抽象mina和netty為統(tǒng)一接口
第十層：serialize層，數(shù)據(jù)序列化層。網(wǎng)絡(luò)傳輸需要。
三 Dubbo 的負(fù)載均衡策略

3.1 先來(lái)解釋一下什么是負(fù)載均衡

先來(lái)個(gè)官方的解釋。

維基百科對(duì)負(fù)載均衡的定義：負(fù)載均衡改善了跨多個(gè)計(jì)算資源(例如計(jì)算機(jī)，計(jì)算機(jī)集群，網(wǎng)絡(luò)鏈接，中央處理單元或磁盤驅(qū)動(dòng)的的工作負(fù)載分布。負(fù)載平衡旨在優(yōu)化資源使用，最大化吞吐量，最小化響應(yīng)時(shí)間，并避免任何單個(gè)資源的過(guò)載。使用具有負(fù)載平衡而不是單個(gè)組件的多個(gè)組件可以通過(guò)冗余提高可靠性和可用性。負(fù)載平衡通常涉及專用軟件或硬件

上面講的大家可能不太好理解，再用通俗的話給大家說(shuō)一下。

比如我們的系統(tǒng)中的某個(gè)服務(wù)的訪問(wèn)量特別大，我們將這個(gè)服務(wù)部署在了多臺(tái)服務(wù)器上，當(dāng)客戶端發(fā)起請(qǐng)求的時(shí)候，多臺(tái)服務(wù)器都可以處理這個(gè)請(qǐng)求。那么，如何正確選擇處理該請(qǐng)求的服務(wù)器就很關(guān)鍵。假如，你就要一臺(tái)服務(wù)器來(lái)處理該服務(wù)的請(qǐng)求，那該服務(wù)部署在多臺(tái)服務(wù)器的意義就不復(fù)存在了。負(fù)載均衡就是為了避免單個(gè)服務(wù)器響應(yīng)同一請(qǐng)求，容易造成服務(wù)器宕機(jī)、崩潰等問(wèn)題，我們從負(fù)載均衡的這四個(gè)字就能明顯感受到它的意義。

3.2 再來(lái)看看 Dubbo 提供的負(fù)載均衡策略

在集群負(fù)載均衡時(shí)，Dubbo 提供了多種均衡策略，默認(rèn)為 random 隨機(jī)調(diào)用?？梢宰孕袛U(kuò)展負(fù)載均衡策略，參見(jiàn)：負(fù)載均衡擴(kuò)展。

備注:下面的圖片來(lái)自于：尚硅谷2018Dubbo 視頻。

3.2.1 Random LoadBalance(默認(rèn)，基于權(quán)重的隨機(jī)負(fù)載均衡機(jī)制)

隨機(jī)，按權(quán)重設(shè)置隨機(jī)概率。
在一個(gè)截面上碰撞的概率高，但調(diào)用量越大分布越均勻，而且按概率使用權(quán)重后也比較均勻，有利于動(dòng)態(tài)調(diào)整提供者權(quán)重。

3.2.2 RoundRobin LoadBalance(不推薦，基于權(quán)重的輪詢負(fù)載均衡機(jī)制)

輪循，按公約后的權(quán)重設(shè)置輪循比率。
存在慢的提供者累積請(qǐng)求的問(wèn)題，比如：第二臺(tái)機(jī)器很慢，但沒(méi)掛，當(dāng)請(qǐng)求調(diào)到第二臺(tái)時(shí)就卡在那，久而久之，所有請(qǐng)求都卡在調(diào)到第二臺(tái)上。

3.2.3 LeastActive LoadBalance

最少活躍調(diào)用數(shù)，相同活躍數(shù)的隨機(jī)，活躍數(shù)指調(diào)用前后計(jì)數(shù)差。
使慢的提供者收到更少請(qǐng)求，因?yàn)樵铰奶峁┱叩恼{(diào)用前后計(jì)數(shù)差會(huì)越大。
3.2.4 ConsistentHash LoadBalance

一致性 Hash，相同參數(shù)的請(qǐng)求總是發(fā)到同一提供者。(如果你需要的不是隨機(jī)負(fù)載均衡，是要一類請(qǐng)求都到一個(gè)節(jié)點(diǎn)，那就走這個(gè)一致性hash策略。)
當(dāng)某一臺(tái)提供者掛時(shí)，原本發(fā)往該提供者的請(qǐng)求，基于虛擬節(jié)點(diǎn)，平攤到其它提供者，不會(huì)引起劇烈變動(dòng)。
算法參見(jiàn)：http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing
缺省只對(duì)第一個(gè)參數(shù) Hash，如果要修改，請(qǐng)配置
缺省用 160 份虛擬節(jié)點(diǎn)，如果要修改，請(qǐng)配置
3.3 配置方式

xml 配置方式

服務(wù)端服務(wù)級(jí)別

客戶端服務(wù)級(jí)別

服務(wù)端方法級(jí)別

客戶端方法級(jí)別

注解配置方式：

消費(fèi)方基于基于注解的服務(wù)級(jí)別配置方式：

@Reference(loadbalance = "roundrobin")HelloService helloService;
四 zookeeper宕機(jī)與dubbo直連的情況

zookeeper宕機(jī)與dubbo直連的情況在面試中可能會(huì)被經(jīng)常問(wèn)到，所以要引起重視。

在實(shí)際生產(chǎn)中，假如zookeeper注冊(cè)中心宕掉，一段時(shí)間內(nèi)服務(wù)消費(fèi)方還是能夠調(diào)用提供方的服務(wù)的，實(shí)際上它使用的本地緩存進(jìn)行通訊，這只是dubbo健壯性的一種提現(xiàn)。

dubbo的健壯性表現(xiàn)：

監(jiān)控中心宕掉不影響使用，只是丟失部分采樣數(shù)據(jù)
數(shù)據(jù)庫(kù)宕掉后，注冊(cè)中心仍能通過(guò)緩存提供服務(wù)列表查詢，但不能注冊(cè)新服務(wù)
注冊(cè)中心對(duì)等集群，任意一臺(tái)宕掉后，將自動(dòng)切換到另一臺(tái)
注冊(cè)中心全部宕掉后，服務(wù)提供者和服務(wù)消費(fèi)者仍能通過(guò)本地緩存通訊
服務(wù)提供者無(wú)狀態(tài)，任意一臺(tái)宕掉后，不影響使用
服務(wù)提供者全部宕掉后，服務(wù)消費(fèi)者應(yīng)用將無(wú)法使用，并無(wú)限次重連等待服務(wù)提供者恢復(fù)
我們前面提到過(guò)：注冊(cè)中心負(fù)責(zé)服務(wù)地址的注冊(cè)與查找，相當(dāng)于目錄服務(wù)，服務(wù)提供者和消費(fèi)者只在啟動(dòng)時(shí)與注冊(cè)中心交互，注冊(cè)中心不轉(zhuǎn)發(fā)請(qǐng)求，壓力較小。所以，我們可以完全可以繞過(guò)注冊(cè)中心——采用 dubbo 直連 ，即在服務(wù)消費(fèi)方配置服務(wù)提供方的位置信息。

xml配置方式：

注解方式：

?@Reference(url = "127.0.0.1:20880") ?HelloService helloService;
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總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的dubbo 内存溢出怎么处理_关于 Dubbo 的重要入门知识点总结的全部?jī)?nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問(wèn)題。

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