大家好，我是小羽。
Dubbo 起源于阿里巴巴，对于我们做电商开发的人来说，基本是首选的技术，那么为何一个区区 soa 服务治理框架，会受到这么多人的青睐呢？
今天就跟着小羽一起看看这个微服务框架之一的 Dubbo 的详细解读吧。
前言
互联网的不断发展，网站应用的规模不断扩大，常规的垂直应用架构已无法应对。
服务化的进一步发展，服务越来越多，服务之间的调用和依赖关系也越来越复杂，诞生了面向服务的架构体系(SOA)，
也因此衍生出了一系列相应的技术，如对服务提供、服务调用、连接处理、通信协议、序列化方式、服务发现、服务路由、日志输出等行为进行封装的服务框架。
就这样分布式系统的服务治理框架就出现了，Dubbo也就这样产生了。
概念
Dubbo 是一款高性能、轻量级的开源 RPC 框架、提供服务自动注册、自动发现等高效治理方案，可以和 Spring 框架无缝集成。
简单的说，dubbo就是个分布式服务框架，在有分布式需要的时候可以使用 dubbo 的框架，使用 dubbo 的好处：
_1、_透明化的远程方法调用
_2、_软负载均衡及容错机制
_3、_服务自动注册与发现
_4、_提供了完善的服务接口管理与监控功能
架构图
RPC
简介
RPC 全称为 remote procedure call，即远程过程调用。比如两台服务器 A 和 B，A 服务器上部署一个应用，B 服务器上部署一个应用，A 服务器上的应用想调用 B 服务器上的应用提供的方法，由于两个应用不在一个内存空间，不能直接调用，所以需要通过网络来表达调用的语义和传达调用的数据。
RPC 并不是一个具体的技术，而是指整个网络远程调用过程。
RPC 是一个泛化的概念，严格来说一切远程过程调用手段都属于 RP C范畴。各种开发语言都有自己的 RPC 框架。Java 中的 RPC 框架比较多，广泛使用的有 RMI、Hessian、Dubbo 等。
原理
服务消费方（client）调用以本地调用方式调用服务。客户端存根（client stub）接收到调用后负责将方法、参数等编码成能在网络中传输的消息体。然后，客户端存根找到服务地址后，将消息发送给服务端。
服务提供方（server）收到序列化后的消息，就按照解码该消息。然后，根据解码结果调用本地服务，执行完毕后，将结果打包发送给消费方。
服务消费方收到执行结果后，也是进行解码后得到结果。
原理
使用场景
RPC 分布式服务，拆分应用进行服务化，提高开发效率，调优性能，节省竞争资源
_配置管理，_解决服务的地址信息剧增，配置困难的问题
_服务依赖，_解决服务间依赖关系错踪复杂的问题
_服务扩容，_解决随着访问量的不断增大，动态扩展服务提供方的机器的问题
核心功能
Remoting：远程通讯，提供对多种 NIO 框架抽象封装，包括“同步转异步”和“请求-响应”模式的信息交换方式。
Cluster：服务框架，提供基于接口方法的透明远程过程调用，包括多协议支持，以及软负载均衡，失败容错，地址路由，动态配置等集群支持。
Registry：服务注册中心，服务自动发现: 基于注册中心目录服务，使服务消费方能动态的查找服务提供方，使地址透明，使服务提供方可以平滑增加或减少机器。
核心组件
_Provider：_服务的提供方
_Consumer：_调用远程服务的服务消费方
_Registry：_服务注册和发现的注册中心
_Monitor：_统计服务调用次数和调用时间的监控中心
_Container：_服务运行容器
组件
服务注册与发现
流程如下：
_1、_Provider(提供者)绑定指定端口并启动服务
_2、_供者连接注册中心，并发本机 IP、端口、应用信息和提供服务信息发送至注册中心存储
_3、_Consumer(消费者），连接注册中心 ，并发送应用信息、所求服务信息至注册中心
_4、_注册中心根据消费者所求服务信息匹配对应的提供者列表发送至Consumer 应用缓存。
_5、_Consumer 在发起远程调用时基于缓存的消费者列表择其一发起调用。
_6、_Provider 状态变更会实时通知注册中心、在由注册中心实时推送至Consumer设计的原因：
Consumer 与 Provider 解偶，双方都可以横向增减节点数。注册中心对本身可做对等集群，可动态增减节点，并且任意一台宕掉后，将自动切换到另一台
_7、_去中心化，双方不直接依懒注册中心，即使注册中心全部宕机短时间内也不会影响服务的调用
_8、_服务提供者无状态，任意一台宕掉后，不影响使用
流程
服务治理
治理原因
Dubbo的服务治理主要原因：
_1、_过多的服务 URL 配置困难。
_2、_负载均衡分配节点压力过大的情况下也需要部署集群。
_3、_服务依赖混乱，启动顺序不清晰。
_4、_过多服务导致性能指标分析难度较大，需要监控。
主要特性
_透明远程调用：_就像调用本地方法一样调用远程方法；只需简单配置，没有任何 API 侵入
_负载均衡机制：_Client 端 LB，可在内网替代 F5 等硬件负载均衡器
_容错重试机制：_服务 Mock 数据，重试次数、超时机制等
_自动注册发现：_注册中心基于接口名查询服务提 供者的 IP 地址，并且能够平滑添加或删除服务提供者
_性能日志监控：_Monitor 统计服务的调用次调和调用时间的监控中心
_服务治理中心：_路由规则，动态配置，服务降级，访问控制，权重调整，负载均衡，等手动配置
_自动治理中心：_无，比如：熔断限流机制、自动权重调整等（因此可以搭配SpringCloud的熔断机制等进行开发）
服务治理
架构设计
整体架构
先看下 Dubbo 的整体架构图：
图例说明：
整体架构
图中左边淡蓝背景的为服务消费方使用的接口，右边淡绿色背景的为服务提供方使用的接口，位于中轴线上的为双方都用到的接口。
图中从下至上分为十层，各层均为单向依赖，右边的黑色箭头代表层之间的依赖关系，每一层都可以剥离上层被复用，其中，Service 和 Config 层为 API，其它各层均为 SPI。
图中绿色小块的为扩展接口，蓝色小块为实现类，图中只显示用于关联各层的实现类。
图中蓝色虚线为初始化过程，即启动时组装链，红色实线为方法调用过程，即运行时调时链，紫色三角箭头为继承，可以把子类看作父类的同一个节点，线上的文字为调用的方法。
各层说明
_config 配置层：_对外配置接口，以 ServiceConfig, ReferenceConfig 为中心，可以直接初始化配置类，也可以通过 spring 解析配置生成配置类
_proxy 服务代理层：_服务接口透明代理，生成服务的客户端 Stub 和服务器端 Skeleton,以ServiceProxy 为中心，扩展接口为 ProxyFactory
_registry 注册中心层：_封装服务地址的注册与发现，以服务 URL 为中心，扩展接口为RegistryFactory, Registry, RegistryService
_cluster 路由层：_封装多个提供者的路由及负载均衡，并桥接注册中心，以 Invoker 为中心，扩展接口为 Cluster, Directory, Router, LoadBalance
_monitor 监控层：_RPC 调用次数和调用时间监控，以 Statistics 为中心，扩展接口为MonitorFactory, Monitor, MonitorService
_protocol 远程调用层：_封装 RPC 调用，以 Invocation, Result 为中心，扩展接口为 Protocol, Invoker, Exporter
_exchange 信息交换层：_封装请求响应模式，同步转异步，以 Request, Response 为中心，扩展接口为 Exchanger, ExchangeChannel, ExchangeClient, ExchangeServer
_transport 网络传输层：_抽象 mina 和 netty 为统一接口，以 Message 为中心，扩展接口为 Channel, Transporter, Client, Server, Codec
_serialize 数据序列化层：_可复用的一些工具，扩展接口为 Serialization, ObjectInput, ObjectOutput, ThreadPool
主要模块
dubbo-common 公共逻辑模块，包括 Util 类和通用模型。
dubbo-remoting 远程通讯模块，相当于 Dubbo 协议的实现，如果 RPC 用 RMI 协议则不需要使用此包。
dubbo-rpc 远程调用模块，抽象各种协议，以及动态代理，只包含一对一的调用，不关心集群的管理。
dubbo-cluster 集群模块，将多个服务提供方伪装为一个提供方，包括：负载均衡、容错、路由等，集群的地址列表可以是静态配置的，也可以是由注册中心下发。
dubbo-registry 注册中心模块，基于注册中心下发地址的集群方式，以及对各种注册中心的抽象。
dubbo-monitor 监控模块，统计服务调用次数，调用时间的，调用链跟踪的服务。
dubbo-config 配置模块，是 Dubbo 对外的 API ，用户通过 Config 使用 Dubbo ，隐藏 Dubbo 所有细节。
dubbo-container 容器模块，是一个 Standalone 的容器，以简单的 Main 加载 Spring 启动，因为服务通常不需要 Tomcat/JBoss 等 Web 容器的特性，没必要用 Web 容器去加载服务。
主要模块
调用方式
异步调用
基于 NIO 的非阻塞实现并行调用，客户端不需要启动多线程即可完成并行调用多个远程服务，相对多线程开销较小
异步调用
本地调用
使用了Injvm协议，是一个伪协议，它不开启端口，不发起远程调用，只在JVM内直接关联，但执行Dubbo的Filter链。
Define injvm protocol:
<dubbo:protocol name="injvm" />
Set default protocol:
`<dubbo:provider protocol="injvm" />`
Set service protocol:
<dubbo:service protocol="injvm" />
Use injvm first:（服务暴露与服务引用都需要声明injvm=“true”）
`<dubbo:consumer injvm="true" .../>`
`<dubbo:provider injvm="true" .../>`
`或`
`<dubbo:reference injvm="true" .../> <dubbo:service injvm="true" .../>`
容错机制
调用流程
_1、_Cluster 将 Directory 中的多个 Invoker 伪装成一个Invoker，对上层透明，伪装过程包含了容错逻辑
_2、_Router 负责从多个 Invoker 中按路由规则选出子集，比如读写分离，应用隔离等
_3、_LoadBalance 负责从多个 Invoker 中选出具体的一个用于本次调用，选的过程包含了负载均衡算法
调用流程
容错策略
Dubbo 官网提出总共有六种容错策略
_1、_Failover Cluster
失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器。(默认)
_2、_Failfast Cluster
快速失败，只发起一次调用，失败立即报错。通常用于非幂等性的写操作，比如新增记录。
_3、_Failsafe Cluster
失败安全，出现异常时，直接忽略。通常用于写入审计日志等操作。
_4、_Failback Cluster
失败自动恢复，后台记录失败请求，定时重发。通常用于消息通知操作。
_5、_Forking Cluster
并行调用多个服务器，只要一个成功即返回。通常用于实时性要求较高的读操作，但需要浪费更多服务资源。
可通过 forks=”2”来设置最大并行数。
_6、_Broadcast Cluster
广播调用所有提供者，逐个调用，任意一台报错则报错。(2.1.0 开始支持) 通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。
总结：在实际应用中查询语句容错策略建议使用默认 Failover Cluster，而增删改建议使用 Failfast Cluster 或者使用 Failover Cluster（retries=”0”）策略，防止出现数据重复添加等等其它问题！建议在设计接口时候把查询接口方法单独做一个接口提供查询。
连接方式
Dubbo 的客户端和服务端有三种连接方式，分别是：广播、直连和使用Zookeeper注册中心。
Dubbo 广播
这种方式是dubbo官方入门程序所使用的连接方式，但是这种方式有很多问题，在企业开发中不使用广播的方式。
服务端配置：
`<!--配制dubbo-->`
`<!--提供应用信息，用于计算依赖关系-->`
`<dubbo:application name="demo-service"/>`
`<!--使用multicast广播注册暴露服务地址-->`
`<dubbo:registry address="multicast://192.168.9.4:88888" />`
`<!--使用dubbo协议在20880端口暴露服务-->`
`<dubbo:protocol name="dubbo" port="20880"/>`
`<!--声明暴露的服务接口-->`
`<dubbo:service interface="com.demo.manger.service.TestService" ref="testServiceImpl" />`
客户端配置：
`<!--配合dubbo-->`
`<!--提供应用信息，用于计算依赖关系-->`
`<dubbo:application name="demo-web"/>`
`<!--使用multicast广播注册中心暴露服务地址 -->`
`<dubbo:registry address="multicast://19.188.8.9:8888"/>`
`<!--声明需要暴露的接口-->`
`<dubbo:reference interface="com.demo.manager.service.TestService" id="testService" timeout="1000000" />`
Dubbo 直连
这种方式在企业中一般在开发中环境中使用，但是生产环境很少使用，因为服务是直接调用，没有使用注册中心，很难对服务进行管理。Dubbo 直连，首先要取消广播，然后客户端直接到指定需要的服务的 url 获取服务即可。
服务端配置：
`<!--配制dubbo-->`
`<!--提供应用信息，用于计算依赖关系-->`
`<dubbo:application name="demo-service"/>`
`<!--使用multicast广播注册暴露服务地址-->`
`<-- <dubbo:registry address="multicast://192.168.9.4:88888" /> -->`
`<dubbo:registry adress="N/A">`
`<!--使用dubbo协议在20880端口暴露服务-->`
`<dubbo:protocol name="dubbo" port="20880"/>`
`<!--声明暴露的服务接口-->`
`<dubbo:service interface="com.demo.manger.service.TestService" ref="testServiceImpl" />`
客户端配置：
`<!--配合dubbo-->`
`<!--提供应用信息，用于计算依赖关系-->`
`<dubbo:application name="demo-web"/>`
`<!--使用multicast广播注册中心暴露服务地址 -->`
`<-- <dubbo:registry address="multicast://19.188.8.9:8888"/> -->`
`<!--声明需要暴露的接口-->`
`<dubbo:reference interface="com.demo.manager.service.TestService" id="testService" timeout="1000000" url="dubbo://127.0.0.1:20880" />`
zookeeper 注册中心
Dubbo 注册中心和广播注册中心配置类似，不过需要指定注册中心类型和注册中心地址，这个时候就不是把服务信息进行广播了，而是告诉给注册中心进行管理，这个时候我们就需要有一个注册中心，官方推荐使用 zookeeper 作为注册中心。
Zookeeper 注册中心
注册中心负责服务地址的注册与查找，相当于目录服务，服务提供者在启动时与注册中心交互，消费者不断的发起请求获取服务信息，注册中心不转发请求，压力较小
服务端配置：
`<!--配制dubbo-->`
`<!--提供应用信息，用于计算依赖关系-->`
`<dubbo:application name="demo-service"/>`
`<!--使用multicast广播注册暴露服务地址-->`
`<!-- <dubbo:registry address="multicast://192.168.9.4:88888" /> -->`
`<!--<dubbo:registry adress="N/A"> -->`
`<dubbo:registry protocol="zookeeper" address="192.168.37,136:2181">`
`<!--使用dubbo协议在20880端口暴露服务-->`
`<dubbo:protocol name="dubbo" port="20880"/>`
`<!--声明暴露的服务接口-->`
`<dubbo:service interface="com.demo.manger.service.TestService" ref="testServiceImpl" />`
客户端配置：
`<!--配合dubbo-->`
`<!--提供应用信息，用于计算依赖关系-->`
`<dubbo:application name="demo-web"/>`
`<!--使用multicast广播注册中心暴露服务地址 -->`
`<-- <dubbo:registry address="multicast://19.188.8.9:8888"/> -->`
`<dubbo:registry protocol="zookeeper" address="192.168.37.1336:2181"/>`
`<!--声明需要暴露的接口-->`
`<dubbo:reference interface="com.demo.manager.service.TestService" id="testService" timeout="1000000" />`
策略
负载均衡策略
_1、_Random LoadBalance，随机（默认的负载均衡策略）
RandomLoadBalance 是加权随机算法的具体实现，可以完全随机，也可以按权重设置随机概率。
_2、_RoundRobin LoadBalance，轮循
可以轮询和加权轮询。存在响应慢的提供者会累积请求的问题，比如：第二台机器很慢，但没挂，当请求调到第二台时就卡在那，久而久之，所有请求都卡在调到第二台上。
_3、_LeastActive LoadBalance，最少活跃调用数
活跃调用数越小，表明该服务提供者效率越高，单位时间内可处理更多的请求。此时应优先将请求分配给该服务提供者。
_4、_ConsistentHash LoadBalance，一致性 Hash
一致性 Hash 算法，相同参数的请求一定分发到一个 provider 上去。provider 挂掉的时候，会基于虚拟节点均匀分配剩余的流量，抖动不会太大。
集群容错策略
_1、_failover cluster（默认）
失败自动切换，调用失败时，自动重试其他机器。通常用于读操作，但重试会带来更长延迟。
_2、_Failfast Cluster
快速失败，只发起一次调用，失败立即报错。通常用于非幂等性的写操作，比如新增记录。
_3、_Failsafe Cluster
失败安全，出现异常时，直接忽略。通常用于写入审计日志等操作。
_4、_Failback Cluster
失败自动恢复，后台记录失败请求，定时重发。通常用于消息通知操作。
_5、_Forking Cluster
并行调用多个服务器，只要一个成功即返回。通常用于实时性要求较高的读操作，但需要浪费更多服务资源。
动态代理策略
默认使用 javassist 动态字节码生成，创建代理类。也可以通过 spi 扩展机制配置自己的动态代理策略。
集群容错方案
- 配置说明，方案配置方式，优先使用消费端配置
`<!--服务端配置-->`
`<dubbo:service cluster="failover"/>`
`<!--消费端配置-->`
`<dubbo:reference cluster="failover"/>`
尽量在只在服务端进行配置
cluster类型均为小写
默认为FailoverCluster失败切换方案
集群容错方案support
FailoverCluster（默认）：失败切换
场景：调用失败后切换其他服务
配置：
`<!--`
`retries:重试次数，不包括第一次，默认2次`
`-->`
`<dubbo:service cluster="failover" retries="3"/>`
代码实现逻辑：
1. 根据负载均衡策略选出需要调用的服务实例，排除已调用的
2. 执行选出的实例，并将其保存到已调用列表中
3. 执行实例成功即返回
4. 执行实例不成功，为到最大重试次数则执行第一步，否则抛出RpcException异常
FailbackCluster：失败重试
场景：调用失败时记录失败请求，定时重发
配置：
`<!--`
`retries:重试次数，不包括第一次，默认3次`
`failbacktasks:定时器中最大挂起任务数，默认100`
`-->`
`<dubbo:service cluster="failback" retries="5" failbacktasks="200"/>`
代码实现逻辑
1. 根据负载均衡策略选出需要调用的服务实例
2. 执行选出的实例
3. 执行实例成功即返回
4. 执行异常则创建延时5秒的定时任务，并加入时间轮定时器，第一次需要进行定时器初始化，分为32个时间片，每1秒滚动一次，最大挂起任务默认100个，超出最大任务数时抛出RejectedExecutionException异常。
5. 重试执行定时任务，次数超出最大执行次数停止，并输出error日志，默认为3次。
FailfastCluster：快速失败
场景：调用失败立即报错
配置：
`<dubbo:service cluster="failfast"/>`
代码实现逻辑
1. 根据负载均衡策略选出需要调用的服务实例
2. 执行选出的实例
3. 执行实例成功即返回，失败抛出RpcException异常
FailsafeCluster：安全失败
场景：调用失败后忽略
配置：
`<dubbo:service cluster="failsafe"/>`
代码实现逻辑
1. 根据负载均衡策略选出需要调用的服务实例
2. 执行选出的实例
3. 执行实例成功即返回，失败输出error日志，并返RpcResult，视为忽略。
ForkingCluster：并发处理
场景：并发调用指定数量的服务，一个成功则返回，对实时性要求高的场景，要求快速返回，需要使用更多服务器资源。
配置：
`<!--`
`forks:最大并发数,默认2`
`timeout:并发返回超时时间，默认1000ms`
`-->`
`<dubbo:service cluster="forking" forks="3" timeout="500"/>`
代码实现逻辑
1. 根据负载均衡策略选出几个不同的服务实例
2. 并发执行选出的几个实例，并将返回结果放入堵塞队列中
3. 返回堵塞队列中的第一个值，如规定时间内未获取到队列中的值或获取到异常值则返回RPC异常。
BroadcastCluster：广播
场景：广播方式逐个调用服务提供者，有一个报错则返回错误，多用于通知服务提供者更新本地资源信息，如缓存，日志等。
配置：
`<dubbo:service cluster="broadcast"/>`
代码实现逻辑
1. 循环逐个执行所有服务实例信息
2. 保存一份返回结果和异常信息
3. 执行完全部实例后，如异常信息不为空，则抛出异常信息，否则返回最后一个实例的结果。
AvailableCluster：可用服务
场景：调用第一个可用服务
配置：
`<dubbo:service cluster="available"/>`
代码实现逻辑
1. 循环所有服务实例信息
2. 执行第一个可用的实例，并返回结果
3. 如无可用实例则返回RpcException异常
MergeableCluster：合并处理
场景：返回合并或叠加处理结果
配置：
`<!--`
`merger:合并发放名`
`timeout:调用服务超时时间，默认1000ms`
`-->`
`<dubbo:service cluster="mergeable" merger="true" timeout="500"/>`
代码实现逻辑
1. 判断merger，为空、null、0、false、N/A是执行第一个可用服务并返回结果，无可用则执行第一个实例，并返回结果。
2. 获取方法实例的返回类型
3. 异步调用所有实例，并将异步结果Result存储到结果集中，返回异常输出error日志
4. 结果集为空返回 RpcException，大小为 1时返回第一个Result
5. 当merger的第一个字符为“.”时，判断当 merger 实例返回类型不为void,且返回类型必须是结果集中第一个返回类型的父类型或相同类型时，循环执行merger实例，每一次都传入上一次的返回结果，最终返回获取最后一次结果，非上述情况时循环执行merger实例，返回结果集中的第一个结果。
6. 当merger为true或default时使用Dubbo默认合并器，否则使用自定义merger合并器，合并后返回
RegistryAwareCluster:默认标识、注册标识
场景：调用注册默认标识的服务
配置：
`<!--`
`default:默认标识`
`-->`
`<dubbo:registry address="zookeeper://xxx..." default="true"/>`
`<dubbo:service cluster="registryaware"/>`
代码实现逻辑
1.8 循环所有服务实例信息
2. 执行第一个可用的实例且default为true的实例
3. 无默认实例则执行第一个可用的实例
4. 无可用的实例则抛出RpcException异常
主要配置
配置应用信息：
`<dubbo:application name=“appName-provider” />`
配置注册中心相关信息：
`<dubbo:registryid=“zk” protocol=“zookeeper” address=“127.0.0.1:2181” />`
配置服务协议：
`<dubbo:protocol name=“dubbo” port=“20880” threadpool=“cached” threads=“80” />`
配置所有暴露服务缺省值：
`<dubbo:provider registry=“zk” protocol=“dubbo” retries=“0” version=“1.0.0” timeout=“3000” threadpool=“cached” threads=“4”/>`
配置暴露服务：
`<dubbo:service interface=“com.orgname.app.serviceX” ref=“serviceX” />`
配置所有引用服务缺省值：
`<dubbo:consumer check=“false” timeout=“1000” version=“1.0” retries=“0” async=“false” />`
注解配置：
`com.alibaba.dubbo.config.annotation.Service 配置暴露服务`
`com.alibaba.dubbo.config.annotation.Reference配置引用服务`
超时设置
Dubbo消费端
全局超时配置
`<dubbo:consumer timeout="5000" />`
指定接口以及特定方法超时配置
`<dubbo:reference interface="com.foo.BarService" timeout="2000">`
`<dubbo:method name="sayHello" timeout="3000" />`
`</dubbo:reference>`
Dubbo服务端
全局超时配置
`<dubbo:provider timeout="5000" />`
指定接口以及特定方法超时配置
`<dubbo:provider interface="com.foo.BarService" timeout="2000">`
`<dubbo:method name="sayHello" timeout="3000" />`
`</dubbo:provider>`
支持协议
_1、_Dubbo 协议(官方推荐协议)
优点：采用NIO复用单一长连接，并使用线程池并发处理请求，减少握手和加大并发效率，性能较好（推荐使用）
缺点：大文件上传时,可能出现问题(不使用 Dubbo 文件上传)
_2、_RMI(Remote Method Invocation)协议
优点:JDK 自带的能力。可与原生 RMI 互操作，基于 TCP 协议
缺点:偶尔连接失败.
_3、_Hessian协议
优点:可与原生 Hessian 互操作，基于 HTTP 协议
缺点:需 hessian.jar 支持，http 短连接的*_开销大_8
常用设计模式
Dubbo 框架在初始化和通信过程中使用了多种设计模式，可灵活控制类加载、权限控制等功能。
工厂模式
Provider 在 export 服务时，会调用 ServiceConfig 的 export 方法。ServiceConfig 中有个字段：
`private static final Protocol protocol =`
`ExtensionLoader.getExtensionLoader(Protocol.class).getAdaptiveExtension();`
Dubbo 里有很多这种代码。这也是一种工厂模式，只是实现类的获取采用了 JDK SPI 的机制。这么实现的优点是可扩展性强，想要扩展实现，只需要在 classpath下增加个文件就可以了，代码零侵入。另外，像上面的 Adaptive 实现，可以做到调用时动态决定调用哪个实现，但是由于这种实现采用了动态代理，会造成代码调试比较麻烦，需要分析出实际调用的实现类。
装饰器模式
Dubbo 在启动和调用阶段都大量使用了装饰器模式。以 Provider 提供的调用链为例，具体的调用链代码是在 ProtocolFilterWrapper 的buildInvokerChain 完成的，具体是将注解中含有 group=provider 的 Filter 实现，按照 order 排序，最后的调用顺序是：
`EchoFilter -> ClassLoaderFilter -> GenericFilter -> ContextFilter ->`
`ExecuteLimitFilter -> TraceFilter -> TimeoutFilter -> MonitorFilter ->`
`ExceptionFilter`
更确切地说，这里是装饰器和责任链模式的混合使用。例如，EchoFilter 的作用是判断是否是回声测试请求，是的话直接返回内容，这是一种责任链的体现。而像ClassLoaderFilter 则只是在主功能上添加了功能，更改当前线程的 ClassLoader，这是典型的装饰器模式。
观察者模式
Dubbo 的 Provider 启动时，需要与注册中心交互，先注册自己的服务，再订阅自己的服务，订阅时，采用了观察者模式，开启一个 listener。注册中心会每 5 秒定时检查是否有服务更新，如果有更新，向该服务的提供者发送一个 notify 消息，provider 接受到 notify 消息后，即运行 NotifyListener 的 notify 方法，执行监听器方法。
动态代理模式
Dubbo 扩展 JDK SPI 的类 ExtensionLoader 的 Adaptive 实现是典型的动态代理实现。Dubbo 需要灵活地控制实现类，即在调用阶段动态地根据参数决定调用哪个实现类，所以采用先生成代理类的方法，能够做到灵活的调用。生成代理类的代码是 ExtensionLoader 的 createAdaptiveExtensionClassCode 方法。代理类的主要逻辑是，获取 URL 参数中指定参数的值作为获取实现类的 key
工作流程
整体流程：
第一步：provider 向注册中心去注册
第二步：consumer 从注册中心订阅服务，注册中心会通知 consumer 注册好的服务
第三步：consumer 调用 provider
第四步：consumer 和 provider 都异步通知监控中心
流程图
总结
最后用一张图来形象的模拟 Dubbo 的使用：
使用
以上只是我总结的一些关于 dubbo 最基础的原理及使用介绍，至于代码编写过程的 bug 处理经验，环境搭建、项目布局等等问题，需要我们在平时开发中，将系统知识与实战经验相结合去总结，这样才能真正的去掌握这项技术点。
Dubbo 目前是我用到过的最多的分布式框架，写出来的内容也是最多的，不过由于Dubbo用的太多，而 SpringCloud 难度比 Dubbo 要小很多，现在大部分项目都即将开始转投到了 SpringCloud 上面，后面也会出更多的 SpringCloud 相关的文章。