1.dubbo服务管理工具dubbo-admin环境搭建
2.Java教程：dubbo源码解析-网络通信
3.Dubbo源码解析：网络通信
4.我找到了Dubbo源码的源码BUG，同事纷纷说我有点东西
5.dubbo知识点之管理工具dubbo-admin分享
6.Dubbo源码：跟着Demo学习基本使用
dubbo服务管理工具dubbo-admin环境搭建
<dubbo-admin作为dubbo服务的分享可视化管理工具，它允许我们配置路由、源码均衡和权重等服务参数。分享在使用它之前，源码确保你具备了JDK8和Zookeeper环境。分享chrome devtool源码前端开发需要node和npm，源码后端则需要maven和springroot运行环境。分享
首先，源码你可以直接下载预编译的分享dubbo-admin-0.6.0.jar，其中包含了必要的源码配置文件application.properties。在下载的分享压缩文件中找到这个文件，修改其中的源码服务中心信息，例如Zookeeper的分享地址。链接：pan.baidu.com/s/Dp_...，源码提取码：3np5。
如果你希望从源代码自建，首先从Apache GitHub仓库获取dubbo-admin源代码：pm源并重新安装。对于启动时的InetSocketAddress错误，可能需要降级到Java 8版本来解决。
Java教程：dubbo源码解析-网络通信
在之前的内容中，我们探讨了消费者端服务发现与提供者端服务暴露的相关内容，同时了解到消费者端通过内置的负载均衡算法获取合适的调用invoker进行远程调用。接下来，我们聚焦于远程调用过程，即网络通信的细节。
网络通信位于Remoting模块中，支持多种通信协议，包括但不限于：dubbo协议、rmi协议、hessian协议、ty进行网络通讯，NettyClient.doOpen()方法中可以看到Netty的相关类。序列化接口包括但不限于：Serialization接口、Hessian2Serialization接口、Kryo接口、FST接口等。
序列化方式如Kryo和FST，性能往往优于hessian2，kong源码在哪里能够显著提高序列化性能。这些高效Java序列化方式的引入，可以优化Dubbo的序列化过程。
在配置Dubbo RPC时，引入Kryo和FST非常简单，只需在RPC的XML配置中添加相应的属性即可。
关于服务消费方发送请求，Dubbo框架定义了私有的RPC协议，消息头和消息体分别用于存储元信息和具体调用消息。消息头包括魔数、数据包类型、消息体长度等。消息体包含调用消息，如方法名称、参数列表等。请求编码和解码过程涉及编解码器的使用，编码过程包括消息头的写入、序列化数据的存储以及长度的写入。解码过程则涉及消息头的读取、序列化数据的解析以及调用方法名、参数等信息的提取。
提供方接收请求后，服务调用过程包含请求解码、调用服务以及返回结果。解码过程在NettyHandler中完成，通过ChannelEventRunnable和DecodeHandler进一步处理请求。服务调用完成后，通过Invoker的invoke方法调用服务逻辑。响应数据的编码与请求数据编码过程类似，涉及数据包的构造与发送。
服务消费方接收调用结果后，首先进行响应数据解码，获得Response对象，并传递给下一个处理器NettyHandler。处理后，响应数据被派发到线程池中，此过程与服务提供方接收请求的过程类似。
在异步通信场景中，泰州自助建站源码Dubbo在通信层面为异步操作，通信线程不会等待结果返回。默认情况下，RPC调用被视为同步操作。Dubbo通过CompletableFuture实现了异步转同步操作，通过设置异步返回结果并使用CompletableFuture的get()方法等待完成。
对于异步多线程数据一致性问题，Dubbo使用编号将响应对象与Future对象关联，确保每个响应对象被正确传递到相应的Future对象。通过在创建Future时传入Request对象，可以获取调用编号并建立映射关系。线程池中的线程根据Response对象中的调用编号找到对应的Future对象，将响应结果设置到Future对象中，供用户线程获取。
为了检测Client端与Server端的连通性，Dubbo采用双向心跳机制。HeaderExchangeClient初始化时，开启两个定时任务：发送心跳请求和处理重连与断连。心跳检测定时任务HeartbeatTimerTask确保连接空闲时向对端发送心跳包，而ReconnectTimerTask则负责检测连接状态，当判定为超时后，客户端选择重连，服务端采取断开连接的措施。
Dubbo源码解析：网络通信
<dubbo源码解析：深入理解网络通信
在之前的章节中，我们已经了解了消费者如何通过服务发现和负载均衡机制找到提供者并进行远程调用。本章将重点解析网络通信的实现细节。
网络通信主要在Dubbo的Remoting模块中进行，涉及多种通信协议，包括dubbo协议、RMI、Hessian、HTTP、WebService、Thrift、REST、gRPC、Memcached和Redis等。每个协议都有其特定的blog源码是什么优缺点，如Dubbo协议适用于高并发场景，而RMI则使用标准JDK序列化。
Dubbo的序列化机制支持多种方式，如Hessian2、Kryo、FST等。近年来，高效序列化技术如Kryo和FST的出现，可提升性能，只需在配置中简单添加即可优化。
关于数据格式和粘包拆包问题，Dubbo采用私有RPC协议，消息头存储元信息，如魔法数和数据类型，消息体则包含调用信息。消费者发送请求时，会通过MockClusterInvoker封装服务降级逻辑，然后通过序列化转换为网络可传输的数据格式。
服务提供方接收请求时，首先对数据包进行解码，确认其格式正确性，然后调用服务逻辑。提供方返回调用结果时，同样经过序列化和编码，最后通过NettyChannel发送给消费者。
在心跳检测方面，Dubbo采用双向心跳机制，客户端和服务端定期发送心跳请求以维持连接。此外，还通过定时任务处理重连和断连，确保连接的稳定性和可靠性。
总的来说，Dubbo的网络通信模块精细且灵活，通过多种协议和优化技术确保服务调用的高效和可靠性。
我找到了Dubbo源码的BUG，同事纷纷说我有点东西
某天，运营反馈称，执行一次保存操作后，qnx如何编译源码后台出现3条数据，我立刻怀疑可能存在代码问题。为了确保不会误判，我要求暂停操作，保留现场，以便我进行排查。
查看新增代码，发现是同事三歪进行的改动，他将原有的dubbo XML配置方式改为了注解方式。我询问其改动详情，得知他是更改了模块的配置方式。于是，我决定深入研究，找出问题所在。
dubbo配置方式多样，最常见的为XML配置与注解配置。我已初步推测原因，接下来将进行详细的调试过程。
我使用dubbo版本2.6.2进行调试。首先，针对采用@Reference注解条件下的重试次数配置，我发现调用接口时，会跳转到InvokerInvocationHandler的invoke方法。继续跟踪，最终定位到FailoverClusterInvoker的doInvoke方法。在该方法中，我关注到获取配置的retries值，发现其默认值为null，导致最终计算出的重试次数为3。
采用dubbo:reference标签配置重试次数时，同样在获取属性值后，发现其默认值为0，与注解配置一致，最终计算出的重试次数为1。对比两种配置方式，我总结了以下原因：
在@Reference注解形式下，dubbo会在注入代理对象时，通过自定义驱动器ReferenceAnnotationBeanPostProcessor来注入属性。在标签形式下，虽然也使用了Autowired注解，但dubbo会使用自定义名称空间解析器DubboNamespaceHandler进行解析。
在注解形式下，当配置retries为0时，属性值在注入过程中并未被解析为null，但进入buildReferenceBean时，因nullSafeEquals方法的处理，导致默认值和实际值不一致，最终未保存到map中。而标签形式下，解析器能够正确解析出retries的值为0，避免了后续的问题。
总结发现，采用@Reference注解配置重试次数时，dubbo在注入属性过程中存在逻辑处理上的问题，导致默认值与实际值不一致。此为dubbo的一个逻辑bug。建议在不需要重试时，设置retries为-1，以确保接口的幂等性。需要重试时，设置为1或更大值。
问题解决后，我优化了文件操作，将其改为异步处理，从而缩短了主流程的时间。最终，数据出现3条的状况得以解决。
此问题已得到解决，并在后续dubbo版本2.7.3中修复，确保了在注解配置方式下，nullSafeEquals方法能够正确处理默认值与实际值一致的情况。
dubbo知识点之管理工具dubbo-admin分享
在dubbo的应用体系中，一直有一款图形化的rpc管理工具，通过这款管理工具，我们可以对我们的rpc服务进行各种管理操作，包括负载均衡、权重调整、服务监测等，今天我们就先来简单看下这一款管理工具。
dubbo的管理服务，现在也是一个独立的应用，我们可以将它独立部署。项目地址如下：
根据官方介绍，目前的管理控制台已经发布0.1版本，结构上采取了前后端分离的方式，前端使用 Vue和 Vuetify分别作为 Javascript框架和UI框架，后端采用 Spring Boot 框架。既可以按照标准的 Maven 方式进行打包，部署，也可以采用前后端分离的部署方式，方便开发，功能上，目前具备了服务查询，服务治理(包括 Dubbo 2.7中新增的治理规则)以及服务测试三部分内容。
下面，我们看下如何在本地安装部署dubbo的管理控制台。
首先，我们要下载dubbo-admin的源码包或者部署包，如果下载源码包的话，需要你自己打包，由于又是前后端分离的项目，所以这里我就偷个懒，直接下载部署包：
下载完成后，直接解压，然后进入bin\config文件夹，这里有dubbo-admin的配置文件。因为后端是spring boot项目，所以这里的application.properties文件就是我们spring boot的配置文件，默认情况下，整个配置文件只有一些简单配置项：
因为没有项目的端口配置，所以默认情况下，dubbo-admin的访问端口是，当然你也可以自行修改；
配置文件中，首先是注册中心、配置中心、元数据中心的配置，今天我们演示的注册中心是zk，所以这里就不修改了；
紧接着是管理平台的登录用户名和密码，默认都是root，你也可以根据自己的需要修改；
最后面是压缩的相关配置，这里应该是请求响应内容的压缩配置，主要是针对css/js以及页面等内容。
完成以上内容配置，我们就可以启动测序下了。首先，我们要先启动zk，然后启动我们的管理平台，直接访问我们dubbo-admin的服务地址即可，我配置的端口是，所以我访问的地址是http://localhost:，然后会自动跳转到登录页面：
输入我们配置的用户名和密码，即可登录成功：
这个页面和我们之前分享的k8s的官方管理控制台很像。左侧是菜单栏，右侧是操作区域。
控制台启动成功后，我们启动本地的dubbo项目，进行一些简单操作。
在服务查询菜单下，我们可以看到我们刚刚启动好的服务，我们可以对这些服务进行测试、查看详情以及其他操作。
这里我们就只演示下测试，因为路由、黑白名单、负载均衡、权重这些，我们目前还没深入了解过。
输入请求参数，点击执行，即可显示调用结果，这对我们平时觉得rpc不好测试的小伙伴简直就是福音，我们再也不用为rpc的测试而发愁了：
接口文档这块需要引入dubbo-api-docs-annotations和dubbo-api-docs-core的相关引用，同时要在我们的接口上添加相应的注解，今天由于时间的关系，我们暂时就不演示了，后面我们会专门分享。
写过单元测试的小伙伴应该对mock不陌生，这里应该也是一样的，主要是对服务的一些模拟调用，但是现在好像还不支持。
服务统计这里包括两块功能，一个是服务统计，可以展示服务的提供者、消费者、线程等信息
当然，除了dubbo-admin这样的官方管理平台之外，dubbo还可以集成skywalking这样的第三方运维监控平台。skywalking的用法我们直接已经分享过了，和dubbo集成应该也很容易，后面有机会的话，我们可以捎带分享下，关于skywalking的内容，可以点击下面的链接回顾：
dubbo-admin作为dubbo应用的控制管理平台，有着其强大的功能，特别是对rpc服务的监测、监控、以及相关配置的管理，更是一枝独秀。当然，我们今天分享的内容很简单，但是通过今天的内容，我也意识到对于dubbo应用的探索和学习，我觉得自己才刚刚起步，对于负载均衡、路由等相关知识，确实存在很多认知缺陷，但找到前进的方向有何尝不是一件值得庆幸的事呢？
Dubbo源码：跟着Demo学习基本使用
Dubbo 是一款由阿里开源的高性能轻量级RPC框架，因其在各大企业如阿里、京东、小米、携程等的广泛应用而备受瞩目。本文将通过一个基础Demo，带你了解Dubbo的基本使用步骤。
首先，你需要设置一个ZooKeeper服务器作为服务注册中心。ZooKeeper是Dubbo生产环境中的常见选择。下载并解压zookeeper-3.4..tar.gz包，然后修改conf/zoo.cfg配置，启动ZooKeeper服务。
接下来，定义业务接口，即Dubbo Provider和Consumer之间的约定，如dubbo-demo-interface模块中的DemoService接口。它包含sayHello()和sayHelloAsync()方法。
在dubbo-demo-xml模块中，提供了基于Spring XML的Provider和Consumer实现。在Provider端的dubbo-provider.xml中，配置DemoServiceImpl为Spring Bean，并暴露到ZooKeeper。在Consumer端的dubbo-consumer.xml中，配置ZooKeeper地址，并使用dubbo:reference引入DemoService，以便远程调用其提供的服务。
启动Consumer端的Application，通过ClassPathXmlApplicationContext加载配置文件，即可实现服务的调用。如果你有任何问题或需求，欢迎留言互动，共同探讨。
本文摘自公众号“勾勾的Java宇宙”，关注的朋友们可以分享你的学习需求和建议。
