1.一次C10K场景下的监监控线上Dubbo问题排查及优化
2.Apache Dubbo 云原生可观测性的探索与实践
3.Dubbo搭建分布式的流程
4.精进云原生 - Dubbo 3.2 正式发布
5.dubbo和eureka的区别
6.dubbo是什么

一次C10K场景下的线上Dubbo问题排查及优化

       在构建分布式服务架构时，Dubbo框架因其轻量级和稳定性，控源成为了许多企业的原理首选。然而，监监控在服务提供方和消费方数量庞大，控源如提供方达到数千个乃至上万个消费方时，原理王国纪元源码架设CK问题便成为了一个挑战。监监控CK问题指的控源是在处理大量客户端连接时，服务端程序效率低下或完全崩溃的原理情况。本文将深入探讨如何在CK场景下排查及优化Dubbo服务，监监控以应对复杂的控源服务调用场景。

       为了验证Dubbo服务在CK场景下的原理性能，我们首先搭建了大规模连接环境。监监控使用Dubbo2.5.9版本编写服务提供方和消费方代码，控源其中提供方服务方法仅包含延时操作，原理而消费方配置服务超时时间5秒，每分钟调用一次服务。在一台配置为8CG的服务器上部署一个提供方服务，同时以容器化方式部署了个具有相同配置的消费方服务。启动Dubbo监控中心，用于监控服务调用情况。

       在准备完成后，我们进行了验证，并发现CK场景下Dubbo服务调用存在大量交易失败的情况。在服务调用过程中，从消费方到提供方全链路节点长时间占用线程池资源，导致性能损耗。当服务调用并发突增时，很容易引起全链路堵塞，影响其他服务调用，进而导致整个服务集群性能下降甚至不可用。针对这一问题，我们进行了详细分析。

       首先，知识付费源码破解我们怀疑问题出在服务提供方或消费方自身进程卡顿或网络延迟。通过开启进程gc日志、打印jstack及网络抓包，我们发现gc日志、jstack中无明显异常，排除了gc触发导致的超时问题。网络抓包结果显示，消费方发起服务调用请求后，提供方迅速接收到请求报文，但在处理交易耗时长，导致交易总耗时超过5秒，超出服务调用超时时间，从而抛出超时异常。这说明问题出在提供方而非消费方。进一步分析发现，提供方在重启后大量交易超时，且在提供方重启后的1-2分钟内，大量RST报文发送，这表明存在单边连接问题。

       通过对两种异常场景的深入分析，我们确定了CK场景下Dubbo服务调用超时的主要原因。对于提供方实际交易前后均耗时长的问题，我们通过收集运行状态和性能指标发现，心跳机制导致netty线程繁忙，进而影响交易请求处理。对于单边连接导致的交易超时问题，我们发现全连接队列容量不足，导致大量单边连接产生，影响首笔交易的成功率。

       针对以上问题，我们进行了优化。对于心跳密集导致的线程忙碌问题，我们考虑优化心跳机制，红帆oa源码减少不必要的报文发送；针对全连接队列容量不足的问题，我们需要调整系统参数或优化服务调用策略。通过综合优化，我们有效提升了服务调用效率，降低了交易超时率，提升了系统稳定性。在实际应用中，中国工商银行已成功落地了这些优化措施，确保了在提供方连接上万个消费方场景下的服务调用顺利进行，满足了复杂业务场景下的需求。

Apache Dubbo 云原生可观测性的探索与实践

       Dubbo3 在云原生可观测性方面实现了重大升级。通过引入 dubbo-spring-boot-observability-starter 依赖，微服务集群自动具备以下能力：可视化查看集群、单机流量指标与健康状态，以及全链路追踪。

       在云原生可观测性的探索中，面临大规模快速迭代带来的挑战，包括频繁变更和系统运行的稳定性问题。借助可观测系统能够及时感知问题、高效分析异常并快速恢复系统。建设一个完善的可观测平台对于发现已知和未知异常，提升系统的稳定性至关重要。

       Dubbo 的可观测建设目标在于提供更多的基础监控数据，为企业的可观测系统建设提供支持。通过提供多维度指标，包括应用、主机等标签信息关联到链路系统，实现服务请求级别的链路性能与异常问题分析。Dubbo 通过提供链路门面来对接全链路厂商，使链路分析后能够追踪到详细日志。同时，Dubbo 提供丰富的专家建议与错误码，帮助开发与运维同学快速诊断与定位问题。iapp代码雨源码

       在多维度指标体系中，Dubbo 从纵向和横向两个角度构建。纵向包括简易接入的门面外观、内存指标容器、指标聚合与导出到不同的指标系统。横向则覆盖了 RPC 请求链路、三大中心交互与线程资源使用情况等场景。Dubbo 收集的关键指标包括延迟、流量、错误以及饱和度等。多维度指标体系的接入和导出到 QOS 依赖引入后，默认情况下关键指标被打开，通过命令行访问服务端口和 metrics 路径即可获取指标数据。

       通过 Prometheus 查询指标数据，实现时序化的向量数据采集和存储。使用 Grafana 展示指标，提供多维度筛选和基于指标方法论的分析维度。Dubbo 链路追踪门面建设通过适配各大全链路系统，提供更简单接入体验，支持 OpenTelemetry 标准规范和 Micrometer 观测门面。Dubbo 链路追踪接入简单，只需引入对应链路追踪的 starter 集成包并进行配置。

       Dubbo 日志管理方面，新版本打印出的问题帮助手册能提供异常日志时的专家建议，借助观测平台进行稳定性实践，包括主动观测监控大盘、设置告警机制、聚合与非聚合的服务信息定位异常位置、追踪链路信息并分析详细日志，最终通过策略恢复系统并详细分析异常与规律。

Dubbo搭建分布式的流程

       本文详细介绍Dubbo搭建分布式系统的流程，包括架构理解、配置注册中心与监控中心、python 源码保护技术创建服务提供者与消费者模块、服务注册与订阅、以及SpringBoot工程整合Dubbo等关键步骤。

       Dubbo架构由两个核心模块组成：通讯和序列化。所有远程对象传输需实现序列化接口。

       在搭建过程中，首先配置Zookeeper作为注册中心与监控中心，通过命令启动相关服务。监控中心可视服务注册、调用情况。

       然后创建服务提供者（如user-service-provider）与消费者（如order-service-consumer）模块，将接口、实体类抽取至公共模块（如gmall-interface）实现互通。在模块pom.xml中引入公共模块坐标。

       服务提供者注册至注册中心，配置服务名称、注册中心位置、协议、端口等信息。创建IOC容器启动服务，注册至中心，供消费者调用。

       服务消费者订阅服务提供者，配置注册中心位置、监控中心，指定接口调用。启动容器，调用注册中心服务，监控中心显示服务。

       在SpringBoot工程中，创建服务提供者（如boot-user-service-provider）和消费者（如boot-order-service-consumer）模块，引入公共模块坐标。提供者注册中心配置，使用@Service注解暴露服务。消费者订阅服务，使用@Reference注解调用。

       整合其他Dubbo功能，如使用xml配置、配置类简化配置，设置超时、重试次数、多版本控制、本地存根、负载均衡、服务降级等。在服务提供者中使用Hystrix实现容错。

       接口作为提供者与消费者的连接标识，需确保每个接口对应单一功能实现。配置Dubbo功能时，需区分不同注解用途，如@EnableDubbo、@Reference等。

       总结，Dubbo搭建分布式系统涉及架构理解、模块配置、服务注册订阅、SpringBoot整合等步骤，需正确配置相关参数，理解接口与注解的使用，以实现高效、稳定的服务调用。

精进云原生 - Dubbo 3.2 正式发布

       Dubbo 3.2 的发布标志着云原生化进程中的一次重大飞跃。作为一款经典的RPC服务开发框架，Dubbo 旨在简化微服务架构下的服务治理与通信，支持多种编程语言如Java和Golang。新版本引入了Rest协议，以增强灵活性和与不同系统集成的能力，特别是对于移动互联网时代日益普遍的应用集成需求。

       Dubbo 3.2的Rest支持通过Spring Web的注解域实现，无需外部组件，简化了服务发布过程。对于使用Spring Boot或Spring Cloud的开发者，迁移到Dubbo变得更为便捷，能够迅速利用Dubbo的强大功能，而无需额外成本。

       未来，Dubbo将聚焦于可观测性体系的建设，包括更强大的日志记录、分析和可视化，以及自动化测试，以提升系统的可靠性与稳定性。在3.2版本中，Metrics和Tracing得到了加强，提供更全面的监控和性能洞察。同时，Dubbo与Native Image的兼容性也得到了提升，简化了Native Image的使用，并开始支持JDK 和Spring Boot 3。

       在性能优化方面，Dubbo 3.2对RPC调用进行了改进，旨在提高整体性能。升级到3.2版本的步骤包括更新Maven依赖和配置序列化校验，以及默认序列化的切换。尽管存在一些配置调整，但总体升级过程平滑，有助于提升应用安全性。

       总结来说，Dubbo 3.2的发布不仅增添了新特性，也提升了用户体验，是Dubbo发展史上的重要里程碑。社区的持续支持和贡献使得Dubbo在云原生化道路上不断前行，期待用户们尽快体验到这一版本带来的改进和优势。

dubbo和eureka的区别

       dubbo和spring cloud区别是：

       1、初始定位不同：

        SpringCloud定位为微服务架构下的一站式解决方案；Dubbo 是 SOA 时代的产物，它的关注点主要在于服务的调用和治理。

       2、生态环境不同：

        SpringCloud依托于Spring平台，具备更加完善的生态体系；而Dubbo一开始只是做RPC远程调用，生态相对匮乏，现在逐渐丰富起来。

       3、调用方式： 

       SpringCloud是采用Http协议做远程调用，接口一般是Rest风格，比较灵活；Dubbo是采用Dubbo协议，接口一般是Java的Service接口，格式固定。但调用时采用Netty的NIO方式，性能较好。

       4、组件差异：

       ä¾‹å¦‚SpringCloud注册中心一般用Eureka，而Dubbo用的Zookeeper，SpringCloud生态丰富，功能完善，更像是品牌机，Dubbo则相对灵活，可定制性强，更像是组装机。

       5、SpringCloud：

       Spring公司开源的微服务框架，SpirngCloud 定位为微服务架构下的一站式解决方案。

       6、Dubbo：

       é˜¿é‡Œå·´å·´å¼€æºçš„RPC框架，Dubbo 是 SOA 时代的产物，它的关注点主要在于服务的调用，流量分发、流量监控和熔断。

两者的生态对比：

       1、Spring Cloud 的功能很明显比 Dubbo 更加强大，涵盖面更广，而且作为 Spring 的旗舰项目，它也能够与 Spring Framework、Spring Boot、Spring Data、Spring Batch 等其他 Spring 项目完美融合，这些对于微服务而言是至关重要的。

       2、使用 Dubbo 构建的微服务架构就像组装电脑，各环节选择自由度很高，但是最终结果很有可能因为一条内存质量不行就点不亮了，总是让人不怎么放心。

       3、而 Spring Cloud 就像品牌机，在 Spring Source 的整合下，做了大量的兼容性测试，保证了机器拥有更高的稳定性，但是如果要在使用非原装组件外的东西，就需要对其基础原理有足够的了解。

dubbo是什么

       Dubbo是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架，用于服务治理和服务之间的远程调用。

       Dubbo基于Java语言开发，提供了包括服务注册与发现、负载均衡、容错处理、路由控制等核心功能。在服务治理方面，Dubbo能够实现服务的自动注册和发现，提高服务的可维护性和扩展性。此外，Dubbo还支持多种服务通信协议，可以根据不同的业务需求选择合适的协议进行通信。同时，Dubbo在服务调用过程中采用了异步通信机制，提高了系统的并发处理能力。这些特性使得Dubbo在构建大规模分布式系统时表现出色。

       具体来说，Dubbo的主要特点包括：

       服务注册与发现：Dubbo支持服务的自动注册与发现机制，使得服务提供者能够自动发布服务信息，服务消费者能够自动查找并调用所需的服务。这一特性简化了服务的部署和配置过程，提高了系统的可扩展性和可维护性。

       高性能远程调用：Dubbo通过优化网络传输和序列化机制，实现了高性能的远程调用。它支持多种通信协议，可以根据业务需求选择合适的协议进行通信，从而提高系统的整体性能。

       负载均衡与容错处理：Dubbo内置了多种负载均衡策略，如随机负载均衡、最小活跃调用数负载均衡等，能够根据系统的实时负载情况自动调整资源分配。同时，Dubbo还提供了容错处理机制，如失败自动切换、失败安全等策略，保证了系统在出现故障时能够自动恢复。

       路由控制与监控：Dubbo支持灵活的服务路由控制，可以根据业务需求实现服务的路由规则配置。同时，它还提供了完善的监控机制，可以实时监控系统状态和服务调用情况，帮助开发者及时发现并解决问题。

       总之，Dubbo是一款强大的Java RPC框架，适用于构建大规模分布式系统。它通过服务治理、高性能远程调用、负载均衡与容错处理以及路由控制与监控等功能，为开发者提供了便捷的服务管理和系统维护手段。

一个简单的 dubbo demo 服务

       本文将介绍如何创建一个简单的 Dubbo 服务。首先需要准备 Dubbo 的注册中心和监控系统。

       图示说明，完成注册中心和监控系统后，接下来需要编写服务提供方和服务消费方的代码。以一个简单的提供服务为例，包括定义接口、步骤和协议分类。

       本文将实现获取权限数组的功能，具体包括直接返回字符串数组和返回 Java 对象的序列化结果。Dubbo 默认使用协议，建议优先使用 Dubbo 协议，它具有较好的性能，但在大文件传输时可能受限。除此之外，Dubbox 支持 HTTP Rest 接口。

       实现步骤分为创建项目、定义接口、实现接口、配置服务、启动服务和验证。在 Dubbo 协议简例中，通过编写代码实现服务并启动。为简化步骤，创建三个模块：API、提供者和服务消费者。

       API 模块包含定义接口的类，如 PermissionService。提供者模块创建实现接口的类（如 PermissionServiceImpl）和配置文件（如 spring 配置），同时启动服务。服务消费者模块类似，实现接口调用和配置。

       在 Dubbo rest 接口示例中，定义和实现 rest 接口，配置文件和启动服务。在服务消费者中调用提供者实现，与本地调用类似，提供者对消费者透明。

       打包服务为 .tar.gz 文件，配置启动脚本并进行远程调试。需要注意 Java 远程调试、Dubbo 打包要求、依赖版本兼容性以及网络访问问题。

谈谈对Dubbo的理解

                  èµ·åˆæ˜¯é˜¿é‡Œå·´å·´å¼€æºé¡¹ç›®ï¼Œä¸­é—´æœ‰ä¸€æ®µæ—¶é—´ä¸ç»´æŠ¤äº†ï¼ŒåŽæ¥è¢«å½“当网给捡起来维护了，最后阿里把Dubbo捐给了Apache。

                    Dubbo是一款优秀的服务治理中间件，一款优秀RPC（远程调用）框架，类似于webservice。

                    1、容器 （spring容器）

                    2、服务生产者

                    3、注册中心 （zookeeper 、redis （发布订阅 -频道））

                    4、服务消费者

                    5、监控中心（可以查看哪个方法的使用次数）

                    å®¹å™¨å¯åŠ¨ï¼ŒæœåŠ¡ç”Ÿäº§è€…会把自己的服务的接口地址报告给注册中心。服务消费者订阅它需要的服务，他去查询注册中心，大哥有地址吗？有就返回服务地址。消费者拿到地址就可以去调用服务。监控中心：监控生产者和消费者的健康状况。

                    注册中心挂了会产生什么影响？答：对服务的调用没有任何影响，因为本地缓存了服务端的地址。

                    为什么使用Dubbo？答：1、Dubbo提供了丰富的协议选择：Dubbo协议（服务调用），注册服务：zookeeper协议，tcp协议，http协议等。协议越底层，传输效率越高。     2、io的选择：异步的nio。