dubbo监控中心？dubbo远程调用原理

大家好，关于dubbo监控中心很多朋友都还不太明白，不过没关系，因为今天小编就来为大家分享关于dubbo远程调用原理的知识点，相信应该可以解决大家的一些困惑和问题，如果碰巧可以解决您的问题，还望关注下本站哦，希望对各位有所帮助！

dubbo原理深度解析

dubbo原理和机制：

Dubbo是一个高性能优秀的服务框架，它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JavaRPC框架。

它提供了三大核心能力：

1、面向接口的远程方法调用；

2、智能容错和负载均衡；

3、服务自动注册和发现。

注册中心负责服务地址的注册与查找，相当于目录服务，服务提供者和消费者只在启动时与注册中心交互，注册中心不转发请求，压力较小。

监控中心负责统计各服务调用次数，调用时间等，统计先在内存汇总后每分钟一次发送到监控中心服务器，并以报表展示。

服务提供者向注册中心注册其提供的服务，并汇报调用时间到监控中心，此时间不包含网络开销。

服务消费者向注册中心获取服务提供者地址列表，并根据负载算法直接调用提供者，同时汇报调用时间到监控中心，此时间包含网络开销。

dubbo怎么做限流和降级

您好，Dubbo可以通过以下方式实现限流和降级：

1.限流

（1）通过配置文件来进行限流，可以设置每个服务的最大并发数和每个IP的最大请求数。

（2）通过调整线程池大小来限制并发数。

（3）通过设置超时时间来限制请求处理时间。

（4）通过设置令牌桶算法或漏桶算法来限制请求速率。

2.降级

（1）通过配置文件来设置服务的降级策略，例如直接返回空，返回默认值，或者调用备用服务。

（2）通过设置Mock对象来模拟服务返回，以便在服务出现故障时进行降级。

（3）通过设置熔断器来监控服务的状态，当服务出现故障时自动切换到备用服务。

（4）通过设置失败重试次数和重试间隔时间来尝试重新调用服务。

微服务框架spring cloud和dubbo有什么区别

首先，从严格意义上来说，Dubbo和SpringCloud的定位是不一样的。Dubbo是一个高性能的、基于java的开源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来帮助开发者在分布式系统里快速构建一些常见模式，比如分布式配置管理、服务发现、熔断降级、智能路由、微代理、控制总线、一次性令牌、全局锁、分布式选主、分布式session等一些列解决方案，它的设计目标是提供一整套服务治理能力，它具有一套完整的微服务解决方案体系。

dubbo只是一个分布式的RPC框架，如果一定要按照分布式系统架构里的功能来定义的话，只是解决了服务发现、服务路由、服务降级和负载均衡方面的能力，新版本里也提供了动态配置中心和服务治理相关的能力，但相比SpringCloud而言，还是差了相当一部分的能力。

从功能支持上来说，dubbo的角色定位可能更像是另外一个大名鼎鼎的框架，那就是gRPC，而且两者在使用的方式以及工作原理上都非常相似，都是基于序列化协议来解决分布式系统中的远程调用问题，在使用上可以通过约定接口或者通过proto文件生成代码文件来“提升用户的使用”。

如果你在系统设计之初就已经考虑到了后续可能会涉及到各种服务治理能力，比如分布式配置、全局锁、分布式session等常见需求，那么使用SpringCloud将会减少你很多的工作，因为这些基本上都是"套件"，相互配合使用会非常顺畅。如果你想要的只是解决分布式架构后的远程调用问题，那么Dubbo是一个不错的选择。

SpringCloud和Dubbo的基本差异大概就是如上所述，如果你不知道该如何做选择，这里再补充几个比较关键的差异点，希望能帮助你更好的结合自身业务做出选择：

能力支持方面

上文也提到，SpringCloud提供了一整套微服务治理的功能组件，很多组件基本上都是"开箱即用"的，并且相互之间能很好的兼容，举个例子，如果要在SpringCloud里实现服务发现、负载均衡和熔断降级，你只需要引用SpringCloud的依赖组件即可，直接通过注解便可使用，基本上零配置；而dubbo框架，除了上述提到的能力支持之外，如果想要使用熔断降级，那你可能需要额外引用hystrix或者resilience4j来实现；温馨提示，hystrix官方目前也已经宣布不再更新，并且推荐使用resilience4j。

协议兼容方面

SpringCloud里并没有限制服务之间的通信协议，但是主流的一些客户端比如restTemple、feign等都是直接支持使用Ribbon来做服务注册发现和智能路由的，其底层通信的协议都是HTTP；而dubbo框架缺省是基于NIO异步传输使用TCP长连接并采用Hessian二进制序列化方式通信的；

这会涉及后续系统在扩展上的兼容性问题，比如需要调用一个三方系统或者是被第三方系统调用，相比而言HTTP协议可能更加通用。

模型定义方面

dubbo在模型设计上将一个接口定义为一个服务，而SpringCloud里则是将一个应用定义为一个服务，这两者在模型上是存在很大差异的，你也许会奇怪，这个对使用会有影响吗？从现有使用方面来说是没有什么影响的，但是你如果有关注ServiceMesh最新微服务技术的话，目前对Dubbo协议这块可能支持暂时还不完善，其中很大一部分原因就是因为在服务模型上与K8S的服务模型有差异；

调用性能方面

如果分布式系统中比较关注远程调用的性能，那Dubbo可能是一个较好的选择，基于NIO和TCP长连接的通信传输方式，在性能上相比HTTP协议是有绝对优势的；当然基于SpringCloud你也可以使用gRPC协议来解决性能问题，那就是另外一个问题了。

dubbo序列化优缺点

Dubbo序列化有其优点和缺点。1.优点：Dubbo支持多种序列化方式，如Hessian、JSON等。使用序列化可以将Java对象转换成字节流或者其他格式，实现对象的传输和存储。序列化能够方便地在分布式系统中进行数据传递，使得系统之间的通信更加高效和灵活。2.缺点：在使用序列化的过程中，可能存在以下一些缺点。首先，序列化和反序列化的过程会引入一定的性能损耗。其次，不同的序列化框架可能有不同的兼容性和版本问题，需要进行适配和处理。另外，某些序列化方式可能对数据的体积有一定的膨胀，增加了网络传输的开销。总体来说，Dubbo序列化提供了灵活和高效的数据传输方式，但在具体应用时需要综合考虑其性能和兼容性等因素。

说一下Dubbo的工作原理注册中心挂了可以继续通信吗

Dubbo分布式的RPC，微服务框架，

包括三个关键功能：基于接口的远程调用，容错与负载均衡，服务自动注册与发现。

Dubbo使得调用远程服务就像调用本地java服务一样简单。

参考Dubbo官方文档：包括实现细节，远程调用细节，服务提供者暴露服务。

主要流程。

1、provider向注册中心去注册

2、consumer从注册中心订阅服务，注册中心会通知consumer注册好的服务

3、consumer调用provider

4、consumer和provider都异步的通知监控中心

基于zk作为注册中心：

【提供者】在【启动】时，向注册中心zk【注册】自己提供的服务。

【消费者】在【启动】时，向注册中心zk【订阅】自己所需的服务。

所以是可以的，消费者在启动时，消费者会从zk拉取注册的生产者的地址接口等数据，缓存在本地。每次调用时，按照本地存储的地址进行调用，消费者本地有一个生产者的列表，他会按照列表继续工作，倒是无法从注册中心去同步最新的服务列表，短期的注册中心挂掉是不要紧的，但一定要尽快修复，挂掉是不要紧的，但前提是你没有增加新的服务，如果你要调用新的服务，则是不能办到的

dubbo组件有哪些

Dubbo主要有5个核心组件：服务提供者，消费者，注册中心，容器，监控中心

容器：负责启动、加载、运行服务提供者

提供者：启动时，向注册中心提供服务

消费者：从注册中心订阅服务

注册中心：返回服务提供者列表给消费者。

注册中心只负责地址的注册和查找，不参数数据传输和请求的转发，压力较小，注册中心会部署集群，当任意一台宕机后，将自动切换另一台，不会影响提供者和消费者的交互，

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