Dubbo是阿里巴巴在2012年开源的分布式服务治理框架，不仅是阿里巴巴在开源领域最出名的项目，也应该算称得上是国内影响力最大的开源大作。可是大家有所不知，阿里内部实际上都在使用另一个RPC框架叫HSF，这里面的恩怨情仇会在最后一个小节介绍（Dubbo和HSF的开发团队是同一拨人马，造轮子狂热症患者），Dubbo这些年浮浮沉沉，也曾经一度停止了更新，而随着18年Dubbo3.0的强势推进，相信这个大版本中Dubbo会充分借鉴HSF在超高并发场景下积累的经验。
在服务治理领域的泰山北斗是RPC和HTTP两派，据我观察，国内公司更偏爱基于RPC的微服务解决方案，国外公司则是偏爱Spring Cloud全家桶，不光是在服务治理的技术选型上有这种国内、国外的差别，很多开源组件的选型上都有这种地域色彩（拿持久层框架来说，国内偏爱使用iBatis/MyBatis，国外更偏爱ORM框架）
我个人偏向来说是建议使用Spring Cloud，并不是说SC在服务治理领域做得比Dubbo更好，而是更看好SC的体系构建能力。毕竟不是所有公司都有阿里这样的技术背景，可以为了追求极致造各种轮子，大部分公司需要的其实是Spring Cloud这样的微服务全套解决方案。就像盖房子一样，SC作为一家供应商，提供了应有尽有的各种建筑原材料，不用再为每个环节去费心选材。
Dubbo是一款轻量级+高性能的RPC框架，所谓天下武学殊途同归，Dubbo的很多理念和Spring Cloud中的组件都差不多。我们就来看一下Dubbo的几个核心特性，顺带和Spring Cloud中的组件关联对比一下
（1）基于接口 + 动态代理的远程方法调用
Dubbo对开发者屏蔽了底层的调用细节，在实际代码中调用远程服务就像调用一个本地接口类一样方便。这个功能和Feign很类似，但是Dubbo用起来比Feign还要简单很多，Feign有时还要独立声明一个新接口，而Dubbo真的就是拿到公共接口类后直接就能用。后面的Demo小节将带大家体验一把
（2）负载均衡
Dubbo内置多种负载均衡策略，智能感知下游节点健康状况，显著减少调用延迟，提高系统吞吐量。这部分功能和Ribbon十分接近，但是Dubbo的负载均衡策略不如Ribbon的多，而且Dubbo的负载均衡能力只能供自己享用，而Ribbon可以赋能给Spring Cloud里的各个组件
（3）集群容错
Dubbo提供了一个Cluster组件专门用来做集群容错，它其实并不是Hystrix这类降级组件，而是一种“异常重试”组件，后面我们也有一个专门的小节来介绍这部分的内容
（4）服务治理
支持多种注册中心服务，服务实例上下线实时感知。这里面的功能相信大家都能猜个八九不离十，就是服务注册、服务发现、服务下线之类的流程，这些功能和Eureka里的概念是一样一样的，只是实现方式却大有不同。比如Dubbo在服务下线后会主动将可用服务列表下发到各个服务节点，送货上门服务周到，而Eureka每次都等着服务节点自己上注册中心来拿数据，不给包邮的。
除了上面几个核心特性以外，还有诸如运行期流量调度（灰度、路由规则等）和可视化服务治理（运维工具，数据统计）等功能，我们就不一一介绍了。
可以这么说，Dubbo的技能加点比较专一，全点在了服务治理系，单就服务治理来看的话确实做得比Eureka要细致一些的。但是要论体系的话，还是不可能和Spring Cloud相提并论的。
我们先来认识下Dubbo中的五个基础组件，下面图里的紫色线条代表了组件初始化的路径，蓝色虚线是异步通知流程，蓝色实线则是同步阻塞调用。
上图中出现的五个组件分别对应如下功能
| 组件名称 | 说明 | |
|---|---|---|
| Registry | 注册中心 | |
| Provider | 服务提供方 | |
| Consumer | 向Provider发起远程调用的消费者 | |
| Monitor | 监控中心，用来统计服务调用的频率和响应时间 | |
| Container | 运行服务的容器 |
我们弄清楚了谁是谁之后，来捋一捋RPC调用的来龙去脉。我们就顺着图中的步骤标号，从0到5挨个说一下：
- Start 服务容器启动后初始化服务提供者
- Register 服务提供者在启动的过程中，向注册中心发起注册，这个步骤和Eureka的流程很像
- Subscribe 服务消费者在启动的同时，向注册中心订阅所需的服务。这一个流程就和Eureka就大不相同了，Eureka是Consumer主动到服务中心去拉取数据，而Dubbo采用了一种Pub/Sub模式，也就是发布订阅模型
- Notify 注册中心将Provier地址列表发送给消费者，对于服务下线之类的变更，注册中心会主动推送变更数据到Consumer（建立在长连接之上）
- Invoke 服务消费者发起远程调用，这个过程会使用负载均衡算法挑选目标服务器
- Count Consumer和Provider每隔一段时间将统计信息发送到监控中心，平时这些信息就暂存于内存当中
Dubbo和Eureka中服务发现的不同
服务发现应该是Dubbo和Eureka最大的一个不同之处。
Dubbo里的注册中心、Provider和Consumer三者之间都是长连接，借助于Zookeeper的高吞吐量，实现基于服务端的服务发现机制。因此Dubbo利用Zookeeper+发布订阅模型可以很快将服务节点的上线和下线同步到Consumer集群。如果服务提供者宕机，那么注册中心的长连接会立马感知到这个事件，并且立即推送通知到消费者。
在服务发现的做法上Dubbo和Eureka有很大的不同，Eureka使用客户端的服务发现机制，因此对服务列表的变动响应会稍慢，比如在某台机器下线以后，在一段时间内可能还会陆续有服务请求发过来，当然这些请求会收到Service Unavailable的异常，需要借助Ribbon或Hystrix实现重试或者降级措施。
对于注册中心宕机的情况，Dubbo和Eureka的处理方式相同，这两个框架的服务节点都在本地缓存了服务提供者的列表，因此仍然可以发起调用，但服务提供者列表无法被更新，因此可能导致本地缓存的服务状态与实际情况有别。
这一小节我们了解了Dubbo的核心组件，下一小节我们去看下Dubbo的几个重要工作流。
想说一些大胡（实）话： 我们知道Spring Cloud里很多组件都来自于Netflix的贡献，我是蛮佩服这家公司的，作为一家影视公司，竟然可以将微服务领域的一整套架构开源出来，还被吸纳进Spring Cloud项目，放在国内是完全无法想象的。
所以同学们不要以为国内的BAT技术能力有多么逆天，其实我们和国外的巨头公司还是存在很大的差距的。这种差距不仅体现在硬实力上，更在于真正的软实力和价值观上，比如企业的奉献精神，诚信，还有对待用户的态度，以及对自己员工的尊重。相比较而言，国内所谓的巨头的价值观普遍过于功利（996，一切向钱看）。
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