# [Apache Dubbo](http://dubbo.apache.org)
高性能分布式RPC框架 👻 [start.dubbo.io](http://start.dubbo.io)
> 好的微服务架构师一定是业务架构师，基于业务的建瓴，微服务设计三部曲，遵循自下而上的设计原则，即原子服务、服务组合和业务编排，避免系统之间出现混乱调用。
### Test
- startup zookeeper
- mvn clean package
- cd whatsmars-dubbo-provider/target
- java -jar -Ddubbo.registry.address=zookeeper://127.0.0.1:2181 whatsmars-dubbo-provider.jar
- cd whatsmars-dubbo-consumer/target
- java -jar -Ddubbo.registry.address=zookeeper://127.0.0.1:2181 whatsmars-dubbo-consumer.jar
### User Guide
- https://github.com/javahongxi/dubbo-samples
- [Dubbo框架设计](https://github.com/javahongxi/whatsmars/wiki/Dubbo%E6%A1%86%E6%9E%B6%E8%AE%BE%E8%AE%A1)
- 配置覆盖策略：java -D > xml > properties，properties适合全局配置。本地调试时，可利用此特性在
IDEA VM options 设置 -Ddubbo.registry.register=false (有id时为-Ddubbo.registry.xx.register=false)
- 配置覆盖策略：reference method > service method > reference > service > consumer > provider
- 启动时检查：dubbo:reference check="true" Dubbo 缺省会在启动时检查依赖的服务是否可用，不可用时会抛出异常，阻止 Spring 初始化完成
- 集群容错模式：默认 cluster="failover"，其他 failfast,failsafe,failback,forking,broadcast
- 负载均衡：默认 loadbalance="random"，其他 roundrobin,leastactive,consistenthash
- 线程模型：默认
+ 如果事件处理的逻辑能迅速完成，并且不会发起新的 IO 请求，比如只是在内存中记个标识，则直接在 IO 线程上处理更快，因为减少了线程池调度。
+ 但如果事件处理逻辑较慢，或者需要发起新的 IO 请求，比如需要查询数据库，则必须派发到线程池，否则 IO 线程阻塞，将导致不能接收其它请求。
+ 如果用 IO 线程处理事件，又在事件处理过程中发起新的 IO 请求，比如在连接事件中发起登录请求，会报“可能引发死锁”异常，但不会真死锁。
+ all 所有消息都派发到线程池，包括请求，响应，连接事件，断开事件，心跳等。
+ message 只有请求响应消息派发到线程池，其它连接断开事件，心跳等消息，直接在 IO 线程上执行。
- 直连提供者：
- 只订阅(禁用注册)：
- 人工管理服务上下线：
- 多协议：
```xml
```
- 多注册中心：略
- 服务分组，同一接口不同实现
```xml
```
- 多版本，类似于服务分组
```xml
```
- 分组聚合，按组合并返回结果
```xml
```
- 结果缓存
```xml
```
- 泛化引用
```xml
```
```java
GenericService barService = (GenericService) applicationContext.getBean("barService");
Object result = barService.$invoke("sayHello", new String[] { "java.lang.String" }, new Object[] { "World" });
```
- 回声测试，所有服务自动实现 EchoService 接口，只需将任意服务引用强制转型为 EchoService，即可使用
```java
// 远程服务引用
MemberService memberService = ctx.getBean("memberService");
EchoService echoService = (EchoService) memberService; // 强制转型为EchoService
// 回声测试可用性
String status = echoService.$echo("OK");
assert(status.equals("OK"));
```
- 上下文信息
RpcContext 是一个 ThreadLocal 的临时状态记录器，当接收到 RPC 请求，或发起 RPC 请求时，
RpcContext 的状态都会变化。比如：A 调 B，B 再调 C，则 B 机器上，在 B 调 C 之前，RpcContext
记录的是 A 调 B 的信息，在 B 调 C 之后，RpcContext 记录的是 B 调 C 的信息。
- 隐式参数
```java
// 隐式传参，后面的远程调用都会隐式将这些参数发送到服务器端，类似cookie，用于框架集成，不建议常规业务使用
RpcContext.getContext().setAttachment("index", "1");
xxxService.xxx(); // 远程调用
```
- 本地伪装，通常用于降级：
如果服务的消费方经常需要 try-catch 捕获异常，请考虑改为 Mock 实现，并在 Mock 实现中 return null。
如果只是想简单的忽略异常，用mock="return null"即可
- 服务降级，向注册中心写入动态配置覆盖规则：
```java
RegistryFactory registryFactory = ExtensionLoader.getExtensionLoader(RegistryFactory.class).getAdaptiveExtension();
Registry registry = registryFactory.getRegistry(URL.valueOf("zookeeper://10.20.153.10:2181"));
// mock=force:return+null mock=fail:return+null
registry.register(URL.valueOf("override://0.0.0.0/com.foo.BarService?category=configurators&dynamic=false&application=foo&mock=fail:return+null"));
```
- 延迟暴露
```xml
```
- 并发控制，异步调用，本地调用，参数回调，事件通知 ...
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