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Dubbo通讯协议

Dubbo负载均衡策略

RPC和HTTP有什么区别？

让你设计一个RPC框架，如何考虑数据序列化问题？

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Dubbo 是一款高性能、轻量级的开源 RPC（远程过程调用）框架，主要用于构建分布式服务和微服务架构。

要说 Dubbo 运行流程就不得不先来了解一下 Dubbo 的核心组件了，因为 Dubbo 的交互流程是和核心组件息息相关的。

Dubbo 核心组件有以下几个：

• 服务提供者（Provider）：暴露服务的应用，通过 Dubbo 框架将自身的服务接口及实现注册到注册中心。

• 服务消费者（Consumer）：调用远程服务的应用，从注册中心订阅所需的服务，然后通过远程调用消费服务。

• 注册中心（Registry）：集中管理服务的地址信息，服务提供者和服务消费者均在此注册或订阅服务信息。常见的注册中心有 ZooKeeper、Nacos 等。

Dubbo 运行流程如下图所示：

它的执行流程如下：

1. 服务提供者会将实例（URL 地址）注册到注册中心，注册中心负责对数据进行聚合（健康检测）。

2. 消费者从注册中心读取地址列表并订阅变更，每当地址列表发生变化，注册中心将最新的列表通知到所有订阅的消费者实例。

3. 消费者得到服务实例之后，通过 Dubbo 内置的负载均衡策略，选择其中的一个节点，之后使用 RPC 的方式与服务提供者建立连接，并进行通讯和服务调用。

更详细的调用流程如下：

Dubbo通讯协议

Dubbo 框架提供了自定义的高性能 RPC 通信协议：基于 HTTP/2 的 Triple 协议和基于 TCP 的 Dubbo2 协议。除此之外，Dubbo 框架支持任意第三方通信协议，如官方支持的 gRPC、Thrift、REST、JsonRPC、Hessian2 等，更多协议可以通过自定义扩展实现。这对于微服务实践中经常要处理的多协议通信场景非常有用。Dubbo 框架不绑定任何通信协议，在实现上 Dubbo 对多协议的支持也非常灵活，它可以让你在一个应用内发布多个使用不同协议的服务，并且支持用同一个 port 端口对外发布所有协议。

通过 Dubbo 框架的多协议支持，你可以做到：

• 将任意通信协议无缝地接入 Dubbo 服务治理体系。Dubbo 体系下的所有通信协议，都可以享受到 Dubbo 的编程模型、服务发现、流量管控等优势。比如 gRPC over Dubbo 的模式，服务治理、编程 API 都能够零成本接入 Dubbo 体系。

• 兼容不同技术栈，业务系统混合使用不同的服务框架、RPC 框架。比如有些服务使用 gRPC 或者 Spring Cloud 开发，有些服务使用 Dubbo 框架开发，通过 Dubbo 的多协议支持可以很好的实现互通。

• 让协议迁移变的更简单。通过多协议、注册中心的协调，可以快速满足公司内协议迁移的需求。比如如从自研协议升级到 Dubbo 协议，Dubbo 协议自身升级，从 Dubbo 协议迁移到 gRPC，从 HTTP 迁移到 Dubbo 协议等。

Dubbo负载均衡策略

目前 Dubbo（3.X）内置了如下负载均衡算法如下：

1. Weighted Random LoadBalance（加权随机）：默认负载均衡算法，默认权重相同。按权重设置随机概率。缺点：存在慢的提供者累积请求的问题，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。

2. RoundRobin LoadBalance（加权轮询）：借鉴于 Nginx 的平滑加权轮询算法，默认权重相同，按公约后的权重设置轮询比率，循环调用节点。缺点：同样存在慢的提供者累积请求的问题。

3. LeastActive LoadBalance（最少活跃优先+加权随机）：背后是能者多劳的思想，活跃数越低，越优先调用，相同活跃数的进行加权随机。活跃数指调用前后计数差（针对特定提供者：请求发送数 - 响应返回数），表示特定提供者的任务堆积量，活跃数越低，代表该提供者处理能力越强。使慢的提供者收到更少请求，因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大；相对的，处理能力越强的节点，处理更多的请求。

4. Shortest-Response LoadBalance（最短响应优先+加权随机）：更加关注响应速度，在最近一个滑动窗口中，响应时间越短，越优先调用。相同响应时间的进行加权随机。使得响应时间越快的提供者，处理更多的请求。缺点：可能会造成流量过于集中于高性能节点的问题。

5. ConsistentHash LoadBalance（一致性哈希）：确定的入参，确定的提供者，适用于有状态请求。当某一台提供者挂时，原本发往该提供者的请求，基于虚拟节点，平摊到其它提供者，不会引起剧烈变动。

6. P2C LoadBalance（随机选择两个节点+连接数较小）：随机选择两个节点后，继续选择“连接数”较小的那个节点。对于每次调用，从可用的 provider 列表中做两次随机选择，选出两个节点 providerA 和 providerB，比较 providerA 和 providerB 两个节点，选择其“当前正在处理的连接数”较小的那个节点。

7. Adaptive LoadBalance（自适应负载均衡）：在 P2C 算法基础上，选择二者中 load 最小的那个节点，是一种能根据后端实例负载自动调整流量分布的算法实现，它总是尝试将请求转发到负载最小的节点。

RPC和HTTP有什么区别？

RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）和 HTTP（Hypertext Transfer Protocol，超文本传输协议）都是用于服务间通讯的，它们主要区别如下：

1. 概念和使用场景不同：

   • RPC：RPC 是一种通信模式，允许一个程序在另一个地址空间上执行远程计算过程，使得客户端调用远程服务就像调用本地方法一样。

   • HTTP：HTTP 是一个应用层协议，用于在客户端和服务器之间传输文本、图像、视频等超媒体资源，通常用于 Web 应用之间的通信。

2. 传输数据不同：

   • RPC：RPC 通常基于二进制数据传输，可以使用更高效的序列化方式（如 Protobuf、Thrift）进行数据交换。

   • HTTP：HTTP 使用文本协议，请求和响应数据通常是基于文本格式（如 JSON、XML）进行传输。

3. 传输效率与性能不同：

   • RPC：因为 RPC 通常使用更高效的二进制序列化（如 Protobuf、Thrift），减少了数据传输的体积，且由于其针对性的设计，往往在性能上更为优越，特别是在大量小数据包的传输场景。

   • HTTP：传统上使用文本格式如 JSON 进行数据交换，这可能导致更大的数据包和更多的序列化/反序列化开销，但在 HTTP/2 中引入了头部压缩和多路复用，提升了效率。

让你设计一个RPC框架，如何考虑数据序列化问题？

数据序列化需要考虑的以下问题：

1. 性能问题：选择高性能的序列化库至关重要。二进制序列化（如 Protocol Buffers, Apache Thrift, FlatBuffers）通常比文本格式（如 JSON、XML）更高效，因为它们占用的空间小，序列化和反序列化的速度更快。对于高性能要求的场景，应优先考虑这些二进制格式。

2. 安全性：在序列化过程中，应考虑数据的安全性，避免敏感信息的泄露。可以采用加密序列化内容、过滤敏感字段或使用安全的传输层协议（如 TLS/SSL）来增加安全性。

3. 兼容性：良好的版本兼容性是长期维护 RPC 框架的关键。设计时要考虑向前和向后兼容，即新老版本的序列化库应能互相理解和处理对方生成的数据格式。可以采用预留字段、版本标识符等机制来支持这一点。

4. 跨语言支持：RPC 框架往往需要支持多种编程语言，因此选择一种跨语言的序列化方案是必要的。Protocol Buffers、Apache Thrift、Avro 等都是很好的选择，它们提供了多种语言的编解码库。

5. 可扩展性：设计时应考虑到未来可能增加的数据结构和字段，序列化方案应易于扩展，支持动态字段、自定义类型等特性。

6. 可配置性：允许用户根据实际需求选择或切换序列化策略。例如，对于对性能要求极高的场景，用户可以选择最高效的序列化方式；而对于调试或日志记录，可能会偏好人类可读性更好的格式。

7. 异常处理：在序列化或反序列化过程中可能会遇到错误（如数据损坏、不兼容的版本等）。框架应能优雅地处理这些异常，并提供清晰的错误信息，帮助开发者诊断问题。