史上最强Dubbo面试28题答案详解:核心功能+服务治理+架构设计等

史上最强Dubbo面试28题答案详解:核心功能+服务治理+架构设计等


1.Dubbo是什么?

Dubbo 是一个分布式、高性能、透明化的 RPC 服务框架,提供服务自动注册、自动发现等高效服务治理方案, 可以和 Spring 框架无缝集成。

RPC 指的是远程调用协议,也就是说两个服务器交互数据。


2.Dubbo的由来?

互联网的快速发展,Web应用程序的规模不断扩大,一般会经历如下四个发展阶段。


单一应用架构

史上最强Dubbo面试28题答案详解:核心功能+服务治理+架构设计等

当网站流量很小时,只需一个应用,将所有功能都部署在一起即可。


垂直应用架构

当访问量逐渐增大,单一应用按照有业务线拆成多个应用,以提升效率。

史上最强Dubbo面试28题答案详解:核心功能+服务治理+架构设计等

此时,用于加速前端页面开发的 Web框架(MVC) 是关键。


分布式服务架构

史上最强Dubbo面试28题答案详解:核心功能+服务治理+架构设计等

当垂直应用越来越多,应用之间交互不可避免,将核心业务抽取出来,作为独立的服务,逐渐形成稳定的服务中心,使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。

此时,用于提高业务复用及整合的 分布式服务框架(RPC) 是关键。


流动计算架构

当服务越来越多,容量的评估,小服务资源的浪费等问题逐渐显现,此时需增加一个调度中心基于访问压力实时管理集群容量,提高集群利用率

此时,用于提高机器利用率的 资源调度和治理中心(SOA) 是关键。

史上最强Dubbo面试28题答案详解:核心功能+服务治理+架构设计等


3.Dubbo的主要应用场景?

透明化的远程方法调用,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。

软负载均衡及容错机制,可在内网替代F5等硬件负载均衡器,降低成本,减少单点。

服务自动注册与发现,不再需要写死服务提供方地址,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。


4.Dubbo的核心功能?

主要就是如下3个核心功能:

  • Remoting:网络通信框架,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,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。


5.Dubbo的核心组件?

史上最强Dubbo面试28题答案详解:核心功能+服务治理+架构设计等


6.Dubbo服务注册与发现的流程?

史上最强Dubbo面试28题答案详解:核心功能+服务治理+架构设计等

流程说明:

  • Provider(提供者)绑定指定端口并启动服务
  • 指供者连接注册中心,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
  • 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
  • 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。
  • 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。
  • 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
  • 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
  • 服务提供者无状态,任意一台宕掉后,不影响使用
史上最强Dubbo面试28题答案详解:核心功能+服务治理+架构设计等


7.Dubbo的架构设计?

史上最强Dubbo面试28题答案详解:核心功能+服务治理+架构设计等


Dubbo框架设计一共划分了10个层:


服务接口层(Service):该层是与实际业务逻辑相关的,根据服务提供方和服务消费方的业务设计对应的接口和实现。

配置层(Config):对外配置接口,以ServiceConfig和ReferenceConfig为中心。

服务代理层(Proxy):服务接口透明代理,生成服务的客户端Stub和服务器端Skeleton。

服务注册层(Registry):封装服务地址的注册与发现,以服务URL为中心。

集群层(Cluster):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。

监控层(Monitor):RPC调用次数和调用时间监控。

远程调用层(Protocol):封将RPC调用,以Invocation和Result为中心,扩展接口为Protocol、Invoker和Exporter。

信息交换层(Exchange):封装请求响应模式,同步转异步,以Request和Response为中心。

网络传输层(Transport):抽象mina和netty为统一接口,以Message为中心。


8.Dubbo的服务调用流程?

史上最强Dubbo面试28题答案详解:核心功能+服务治理+架构设计等


9.Dubbo支持哪些协议,每种协议的应用场景,优缺点?

  • dubbo: 单一长连接和NIO异步通讯,适合大并发小数据量的服务调用,以及消费者远大于提供者。传输协议TCP,异步,Hessian序列化;
  • rmi: 采用JDK标准的rmi协议实现,传输参数和返回参数对象需要实现Serializable接口,使用java标准序列化机制,使用阻塞式短连接,传输数据包大小混合,消费者和提供者个数差不多,可传文件,传输协议TCP。
    多个短连接,TCP协议传输,同步传输,适用常规的远程服务调用和rmi互操作。在依赖低版本的Common-Collections包,java序列化存在安全漏洞;
  • webservice: 基于WebService的远程调用协议,集成CXF实现,提供和原生WebService的互操作。多个短连接,基于HTTP传输,同步传输,适用系统集成和跨语言调用;
  • http: 基于Http表单提交的远程调用协议,使用Spring的HttpInvoke实现。多个短连接,传输协议HTTP,传入参数大小混合,提供者个数多于消费者,需要给应用程序和浏览器JS调用;
  • hessian: 集成Hessian服务,基于HTTP通讯,采用Servlet暴露服务,Dubbo内嵌Jetty作为服务器时默认实现,提供与Hession服务互操作。多个短连接,同步HTTP传输,Hessian序列化,传入参数较大,提供者大于消费者,提供者压力较大,可传文件;
  • memcache: 基于memcached实现的RPC协议
  • redis: 基于redis实现的RPC协议


10.dubbo推荐用什么协议?

默认使用dubbo协议


11.Dubbo有些哪些注册中心?

  • Multicast注册中心: Multicast注册中心不需要任何中心节点,只要广播地址,就能进行服务注册和发现。基于网络中组播传输实现;
  • Zookeeper注册中心: 基于分布式协调系统Zookeeper实现,采用Zookeeper的watch机制实现数据变更;
  • redis注册中心: 基于redis实现,采用key/Map存储,住key存储服务名和类型,Map中key存储服务URL,value服务过期时间。基于redis的发布/订阅模式通知数据变更;
  • Simple注册中心


12.Dubbo的服务治理?

史上最强Dubbo面试28题答案详解:核心功能+服务治理+架构设计等

  • 过多的服务URL配置困难
  • 负载均衡分配节点压力过大的情况下也需要部署集群
  • 服务依赖混乱,启动顺序不清晰
  • 过多服务导致性能指标分析难度较大,需要监控

13.Dubbo的注册中心集群挂掉,发布者和订阅者之间还能通信么?

可以的,启动dubbo时,消费者会从zookeeper拉取注册的生产者的地址接口等数据,缓存在本地。

每次调用时,按照本地存储的地址进行调用。



14.Dubbo与Spring的关系?

Dubbo采用全Spring配置方式,透明化接入应用,对应用没有任何API侵入,只需用Spring加载Dubbo的配置即可,Dubbo基于Spring的Schema扩展进行加载。


15.Dubbo使用的是什么通信框架?

默认使用NIO Netty框架


16.Dubbo集群提供了哪些负载均衡策略?

  • Random LoadBalance: 随机选取提供者策略,有利于动态调整提供者权重。截面碰撞率高,调用次数越多,分布越均匀;
  • RoundRobin LoadBalance: 轮循选取提供者策略,平均分布,但是存在请求累积的问题;
  • LeastActive LoadBalance: 最少活跃调用策略,解决慢提供者接收更少的请求;
  • ConstantHash LoadBalance: 一致性Hash策略,使相同参数请求总是发到同一提供者,一台机器宕机,可以基于虚拟节点,分摊至其他提供者,避免引起提供者的剧烈变动;

缺省时为Random随机调用


17.Dubbo的集群容错方案有哪些?

  • Failover Cluster
  • 失败自动切换,当出现失败,重试其它服务器。通常用于读操作,但重试会带来更长延迟。
  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • Broadcast Cluster
  • 广播调用所有提供者,逐个调用,任意一台报错则报错 。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。


18.Dubbo的默认集群容错方案?

Failover Cluster


19.Dubbo支持哪些序列化方式?

默认使用Hessian序列化,还有Duddo、FastJson、Java自带序列化。


20.Dubbo超时时间怎样设置?

Dubbo超时时间设置有两种方式:

  • 服务提供者端设置超时时间,在Dubbo的用户文档中,推荐如果能在服务端多配置就尽量多配置,因为服务提供者比消费者更清楚自己提供的服务特性。
  • 服务消费者端设置超时时间,如果在消费者端设置了超时时间,以消费者端为主,即优先级更高。因为服务调用方设置超时时间控制性更灵活。如果消费方超时,服务端线程不会定制,会产生警告。


21.服务调用超时问题怎么解决?

dubbo在调用服务不成功时,默认是会重试两次的。

22.Dubbo在安全机制方面是如何解决?

Dubbo通过Token令牌防止用户绕过注册中心直连,然后在注册中心上管理授权。Dubbo还提供服务黑白名单,来控制服务所允许的调用方。


23.dubbo 和 dubbox 之间的区别?

dubbox 基于 dubbo 上做了一些扩展,如加了服务可 restful 调用,更新了开源组件等。


24.除了Dubbo还有哪些分布式框架?

大家熟知的就是Spring cloud,当然国外也有类似的多个框架。


25.Dubbo和Spring Cloud的关系?

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。而 Spring Cloud
诞生于微服务架构时代,考虑的是微服务治理的方方面面,另外由于依托了 Spirng、Spirng Boot
的优势之上,两个框架在开始目标就不一致,Dubbo 定位服务治理、Spirng Cloud 是一个生态。


26.dubbo和spring cloud的区别?


最大的区别:Dubbo底层是使用Netty这样的NIO框架,是基于TCP协议传输的,配合以Hession序列化完成RPC通信。

而SpringCloud是基于Http协议+Rest接口调用远程过程的通信,相对来说,Http请求会有更大的报文,占的带宽也会更多。但是REST相比RPC更为灵活,服务提供方和调用方的依赖只依靠一纸契约,不存在代码级别的强依赖,这在强调快速演化的微服务环境下,显得更为合适,至于注重通信速度还是方便灵活性,具体情况具体考虑。

史上最强Dubbo面试28题答案详解:核心功能+服务治理+架构设计等


以上就是最强Dubbo面试题答案的详解,更多BAT最全面试题答案,请参考:


史上最强Dubbo面试28题答案详解:核心功能+服务治理+架构设计等

关注优知学院微信公众号(id:youzhixueyuan).回复【直通BAT】即可获取所有!


money.jpg

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/480600.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

数据缺失、混乱、重复怎么办?最全数据清洗指南让你所向披靡

一只小狐狸带你解锁 炼丹术&NLP 秘籍正文来源:机器之心前言要获得优秀的模型,首先需要清洗数据。这是一篇如何在 Python 中执行数据清洗的分步指南。在拟合机器学习或统计模型之前,我们通常需要清洗数据。用杂乱数据训练出的模型无法输出…

深度学习技术在机器阅读理解应用的研究进展

深度学习解决机器阅读理解任务的研究进展:https://blog.csdn.net/malefactor/article/details/52832134 深度学习技术在机器阅读理解应用的研究进展:https://www.imooc.com/article/30060 /* 版权声明:可以任意转载,转载时请标明文章原始出处和作者信息 …

论文浅尝 | 基于开放世界的知识图谱补全

Citation: Baoxu Shi and Tim Weninger (2017). Open-World Knowledge Graph Completion 6, AAAI 2018传统的知识库补全算法如TransE等都是基于Close world assumption 的,也是就说补全的实体必须在知识图谱内。然而事实上大规模的知识图谱是一直进化的,…

快速排序quicksort算法优化

1.基本想想 快速排序使用分治的思想 通过一趟排序将待排序列分割成两部分,其中一部分所有元素均比基准大,另一部分均比基准小 分别对这两部分元素继续进行排序,以达到整个序列有序 2.快排的步骤 1.选择基准 在待排序列中,按…

阿里P8架构师谈:Dubbo的详细介绍、设计思路、以及4大适用场景

Dubbo是什么? Dubbo是一个分布式服务框架,致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案,以及SOA服务治理方案。 简单的说,dubbo就是个服务框架,如果没有分布式的需求,其实是不需要用的,只有…

巨省显存的重计算技巧在TF、Keras中的正确打开方式

一只小狐狸带你解锁 炼丹术&NLP 秘籍作者:苏剑林(来自追一科技,人称“苏神”)前言在前不久的文章《BERT重计算:用22.5%的训练时间节省5倍的显存开销(附代码)》中介绍了一个叫做“重计算”的…

论文浅尝 | 用可微的逻辑规则学习完成知识库推理

Citation:Fan Yang,Zhilin Yang, William W. Cohen. Differentiable Learning of Logical Rules for Knowledge Base Reasoning. ICLR 2017.动机本文提出了一个可微的基于知识库的逻辑规则学习模型。现在有很多人工智能和机器学习的工作在研究如何学习一阶逻辑规则&…

一点关于cloze-style问题的简谈

一个小任务:给出一个问题和诺干个候选句子,从候选句子中选出答案,有没有好的实现方案? 一个小任务:类似于:“中国最大的内陆湖是哪个?”给出候选句子1.”中国最大的内陆湖,就是青海湖…

中文词语概念上下位图谱项目

HyponymyExtraction 项目地址:https://github.com/liuhuanyong/HyponymyExtraction HyponymyExtraction and Graph based on KB Schema, Baike-kb and online text extract, 基于知识概念体系,百科知识库,以及在线搜索结构化方式的词语上下位…

POJ 1007 DNA排序解题

题目链接 http://poj.org/problem?id1007 C代码实现 #include<string> #include<iostream> using namespace std; struct DNAdata //定义结构体 {char name[51];double sum;DNAdata(){sum 0;} }; void swapDNA(DNAdata *a, DNAdata *b) {DNAdata tempDNA;tempDN…

DeepMatch:用于推荐广告的深度召回匹配算法库

一只小狐狸带你解锁 炼丹术&NLP 秘籍前言今天介绍一下我们的一个开源项目DeepMatch&#xff0c;提供了若干主流的深度召回匹配算法的实现&#xff0c;并支持快速导出用户和物品向量进行ANN检索。非常适合同学们进行快速实验和学习&#xff0c;解放算法工程师的双手&#xf…

史上最全Spring面试71题与答案

1.什么是spring? Spring是个java企业级应用的开源开发框架。Spring主要用来开发Java应用&#xff0c;但是有些扩展是针对构建J2EE平台的web应用。Spring框架目标是简化Java企业级应用开发&#xff0c;并通过POJO为基础的编程模型促进良好的编程习惯。 2.使用Spring框架的好处…

论文浅尝 | 近期论文精选

本文转载自公众号 PaperWeekly, 对我们近期的论文浅尝进行了精选整理并附上了相应的源码链接&#xff0c;感谢 PaperWeekly&#xff01;TheWebConf 2018■ 链接 | https://www.paperweekly.site/papers/1956■ 解读 | 花云程&#xff0c;东南大学博士&#xff0c;研究方向为自然…

海马体what where记忆推理模型

Generalisation of structural knowledge in theHippocampal-Entorhinal systemhttps://www.groundai.com/project/generalisation-of-structural-knowledge-in-the-hippocampal-entorhinal-system/海马 - 内嗅系统结构知识的泛化 实体概念信息和位置及虚拟位置信息组成记忆保存…

快速排序quicksort算法细节优化(一次申请内存/无额外内存排序)

文章目录1.只申请一次内存&#xff0c;避免多次递归调用时反复的申请和释放内存&#xff0c;提高程序运行效率2.不申请内存&#xff0c;在原数组上直接排序优化比较总结对链接中快速排序进行代码优化 https://blog.csdn.net/qq_21201267/article/details/80993672#t6 1.只申请…

在深度学习顶会ICLR 2020上,Transformer模型有什么新进展?

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍大数据文摘出品来源&#xff1a;medium编译&#xff1a;一一、AndyICLR是机器学习社群最喜爱的会议平台之一。如今&#xff0c;机器学习领域的会议已成为预印本里论文质量的标志和焦点。但即使这样&#xff0c;论文的发表数量还是越来越庞…

领域应用 | 人工智能+知识图谱:如何规整海量金融大数据?

本文转载自公众号&#xff1a;恒生技术之眼。21世纪以来&#xff0c;人类社会信息资源的开发范围持续扩大&#xff0c;经济、社会信息随着经济活动加剧得到空前的开发&#xff0c;信息资源总量呈爆炸式增长&#xff0c;我们从最初的“信息匮乏”一步踏入到“信息过量”时代。个…

神经网络不应视为模型,推理过程当为机器学习问题一等公民

首发于论智关注专栏写文章神经网络不应视为模型&#xff0c;推理过程当为机器学习问题一等公民编者按&#xff1a;Microsoft Semantic Machines资深研究科学家、UC Berkeley计算机科学博士Jacob Andreas指出&#xff0c;神经网络不应视为模型&#xff0c;因为神经网络的模型和推…

2019最全BAT资深Java面试题答案合集,建议收藏~

马上进入求职招聘高峰&#xff0c;总结了一份BAT&#xff08;阿里、百度等&#xff09;资深Java相关的面试题答案合集给到大家。 该板块的各面试章节&#xff0c;后续会持续迭代更新最新一线互联网公司的面试题目&#xff0c;建议收藏该页面&#xff0c;不定期更新查看~ Java…

中国古代诗词文本挖掘项目

PoemMining 项目地址&#xff1a;https://github.com/liuhuanyong/PoemMining Chinese Classic Poem Mining Project including corpus buiding by spyder and content analysis by nlp methods, 基于爬虫与nlp的中国古代诗词文本挖掘项目 项目介绍 中国古代诗词文化无疑是…