dubbo接口是什么，dubbo啥时候出来的

老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于dubbo接口是什么和dubbo啥时候出来的的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享dubbo接口是什么以及dubbo啥时候出来的的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

xPL接口有什么用

xpL接口原理上利用了Dubbo的泛化调用的特性，这个特性可以让客户没有API接口及模型类元的情况下调用服务端。

大数据开发、大数据分析、大数据运维主要工作各是什么哪个好

在大数据领域大概有四个大的工作方向，除了大数据平台应用及开发、大数据分析与应用和大数据平台集成与运维之外，还有大数据平台架构与研发，除了以上四个大的工作方向之外，还有一个工作方向是大数据技术推广和培训，这部分工作目前也有不少人在从事。

大数据平台架构与研发主要的工作内容是研发底层的大数据平台，这部分工作的难度较高，从事这部分工作的研发级岗位也并不多。现在不少技术研发团队都以Hadoop、Spark平台为基础进行研发，这样能够节省大量的时间，也更容易做出市场接受度比较高的大数据平台（商用较多）。

大数据平台应用开发是目前一个就业的热门方向，一方面是大数据开发的场景众多，另一方面是难度并不高，能够接纳的从业人数也非常多。大数据开发主要是满足企业在大数据平台上的应用开发，与场景有密切的关系。大数据开发是在大数据平台基础之上的开发，充分利用大数据平台提供的功能来满足企业的实际需求。

大数据分析是大数据应用的一个重点，甚至可以说是大数据的核心内容。大数据分析是基于大数据平台提供的功能进行具体的数据分析，数据分析与场景有密切的关系，比如出行大数据分析、营销大数据分析、金融大数据分析等等。目前采用机器学习的方式进行大数据分析是一个趋势，机器学习的步骤包括数据收集、算法设计、训练算法、验证算法和使用算法，所以算法在数据分析中起到了重要的作用，做数据分析工作要有一定的算法基础。

大数据运维主要从事大数据平台的软硬件集成和运维工作，主要的工作内容是完成大数据平台的部署和调试等相关工作，这部分工作岗位也比较多，企业往往需要有一个专门的运维团队来保障大数据平台的平稳运行。相对来说，这部分工作的难度小一些，但是需要掌握的内容也比较多，包括网络、服务器等软硬件知识。

大数据是我的主要研究方向之一，目前我也在带大数据方向的研究生，我会陆续在头条写一些关于大数据方面的文章，感兴趣的朋友可以关注我的头条号，相信一定会有所收获。

如果有大数据方面的问题，也可以咨询我，谢谢！

外部接口如何统一api地址

一个非常好的问题。可以试试如下方法：

Nginx配置路由转发时，重新拼接路径和参数。

1）路径中包含参数，比如url/{name}，Java开发时可以使用@PathVariable读取

2）请求体参数中包含路由信息，解析得到后，实现判断逻辑

dubbo和feign哪个用得多

dubbo用的多。

ApacheDubbo(incubating)|?d?b??|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：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册和发现。

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、服务治理方案。

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。

好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的dubbo接口是什么和dubbo啥时候出来的问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！