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1、RPC
1.1 RPC 定义
互联网公司的系统有成千上万个大大小小的服务组成，服务各自部署在不同的机器上，服务间的调用需要用到网络通信，服务消费方每调用一个服务都要写一坨网络通信相关的代码，不仅复杂而且极易出错。还要考虑新服务依赖老服务时如何调用老服务，别的服务依赖新服务的时候新服务如何发布方便他人调用。如何解决这个问题呢?业界一般采用RPC远程调用的方式来实现。
RPC：
Remote Procedure Call Protocol 既 远程过程调用，一种能让我们像调用本地服务一样调用远程服务，可以让调用者对网络通信这些细节无感知，比如服务消费方在执行 helloWorldService.sayHello("sowhat") 时，实质上调用的是远端的服务。这种方式其实就是RPC，RPC思想在各大互联网公司中被广泛使用，如阿里巴巴的dubbo、当当的Dubbox 、Facebook 的 thrift、Google 的grpc、Twitter的finagle等。
1.2 RPC demo
说了那么多，还是实现一个简易版的RPC demo吧。
1.2.1 公共接口
public interface SoWhatService { String sayHello(String name); }1.2.2 服务提供者
接口类实现
public class SoWhatServiceImpl implements SoWhatService { @Override public String sayHello(String name) { return "你好啊 " + name; } }服务注册对外提供者
/** * 服务注册对外提供者 */ public class ServiceFramework { public static void export(Object service, int port) throws Exception { ServerSocket server = new ServerSocket(port); while (true) { Socket socket = server.accept(); new Thread(() -> { try { //反序列化 ObjectInputStream input = new ObjectInputStream(socket.getInputStream()); //读取方法名 String methodName =(String) input.readObject(); //参数类型 Class[] parameterTypes = (Class[]) input.readObject(); //参数 Object[] arguments = (Object[]) input.readObject(); //找到方法 Method method = service.getClass().getMethod(methodName, parameterTypes); //调用方法 Object result = method.invoke(service, arguments); // 返回结果 ObjectOutputStream output = new ObjectOutputStream(socket.getOutputStream()); output.writeObject(result); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } }).start(); } } }服务运行
public class ServerMain { public static void main(String[] args) { //服务提供者 暴露出接口 SoWhatService service = new SoWhatServiceImpl(); try { ServiceFramework.export(service, 1412); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }1.2.3 服务调用者
动态代理调用远程服务
/** * @author sowhat * 动态代理调用远程服务 */ public class RpcFunction { public static T refer(Class interfaceClass, String host, int port) throws Exception { return (T) Proxy.newProxyInstance(interfaceClass.getClassLoader(), new Class[]{interfaceClass}, new InvocationHandler() { @Override public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] arguments) throws Throwable { //指定 provider 的 ip 和端口 Socket socket = new Socket(host, port); ObjectOutputStream output = new ObjectOutputStream(socket.getOutputStream()); //传方法名 output.writeObject(method.getName()); //传参数类型 output.writeObject(method.getParameterTypes()); //传参数值 output.writeObject(arguments); ObjectInputStream input = new ObjectInputStream(socket.getInputStream()); //读取结果 Object result = input.readObject(); return result; } }); } }调用方法
public class RunMain { public static void main(String[] args) { try { //服务调用者 需要设置依赖 SoWhatService service = RpcFunction.refer(SoWhatService.class, "127.0.0.1", 1412); System.out.println(service.sayHello(" sowhat1412")); } catch (Exception e) { e.printStackTrace(); } } }2、Dubbo 框架设计
2.1 Dubbo 简介
Dubbo 是阿里巴巴研发开源工具，主要分为2.6.x 跟 2.7.x 版本。是一款分布式、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，它提供了6大核心能力：
1. 面向接口代理的高性能RPC调用
2. 智能容错和负载均衡
3. 服务自动注册和发现
4. 高度可扩展能力
5. 运行期流量调度
6. 可视化的服务治理与运维
调用过程：
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服务提供者 Provider 启动然后向 Registry 注册自己所能提供的服务。
服务消费者 Consumer 向Registry订阅所需服务，Consumer 解析Registry提供的元信息，从服务中通过负载均衡选择 Provider调用。
服务提供方 Provider 元数据变更的话Registry会把变更推送给Consumer，以此保证Consumer获得最新可用信息。
注意点：
Provider 跟 Consumer 在内存中记录调用次数跟时间，定时发送统计数据到Monitor，发送的时候是短连接。
Monitor 跟 Registry 是可选的，可直接在配置文件中写好，Provider 跟 Consumer进行直连。
Monitor 跟 Registry 挂了也没事， Consumer 本地缓存了 Provider 信息。
Consumer 直接调用 Provider 不会经过 Registry。Provider、Consumer这俩到 Registry之间是长连接。
2.2 Dubbo框架分层
如上图，总的而言 Dubbo 分为三层。
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Busines层：由用户自己来提供接口和实现还有一些配置信息。
RPC层：真正的RPC调用的核心层，封装整个RPC的调用过程、负载均衡、集群容错、代理。
Remoting层：对网络传输协议和数据转换的封装。
如果每一层再细分下去，一共有十层。
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接口服务层(Service)：该层与业务逻辑相关，根据 provider 和 consumer 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 为中心初始化配置。
服务代理层(Proxy)：服务接口透明代理，Provider跟Consumer都生成代理类，使得服务接口透明，代理层实现服务调用跟结果返回。
服务注册层(Registry)：封装服务地址的注册和发现，以服务 URL 为中心。
路由层(Cluster)：封装多个提供者的路由和负载均衡，并桥接注册中心，以Invoker 为中心，扩展接口为 Cluster、Directory、Router 和 LoadBlancce。
监控层(Monitor)：RPC 调用次数和调用时间监控，以 Statistics 为中心，扩展接口为 MonitorFactory、Monitor 和 MonitorService。
远程调用层(Protocal)：封装 RPC 调用，以 Invocation 和 Result 为中心，扩展接口为 Protocal、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，扩展接口为 Exchanger、ExchangeChannel、ExchangeClient 和 ExchangeServer。
网络传输层(Transport)：抽象 mina 和 netty 为统一接口，以 Message 为中心，扩展接口为 Channel、Transporter、Client、Server 和 Codec。
数据序列化层(Serialize)：可复用的一些工具，扩展接口为 Serialization、ObjectInput、ObjectOutput 和 ThreadPool。
他们之间的调用关系直接看下面官网图即可。
3、Dubbo SPI 机制
Dubbo 采用 微内核设计 + SPI 扩展技术来搭好核心框架，同时满足用户定制化需求。这里重点说下SPI。
3.1 微内核
操作系统层面的微内核跟宏内核：
微内核Microkernel：是一种内核的设计架构，由尽可能精简的程序所组成，以实现一个操作系统所需要的最基本功能，包括了底层的寻址空间管理、线程管理、与进程间通信。成功案例是QNX系统，比如黑莓手机跟车用市场。
宏内核Monolithic ：把 进程管理、内存管理、文件系统、进程通信等功能全部作为内核来实现，而微内核则仅保留最基础的功能，Linux 就是宏内核架构设计。
Dubbo中的广义微内核：
思想是 核心系统 + 插件，说白了就是把不变的功能抽象出来称为核心，把变动的功能作为插件来扩展，符合开闭原则，更容易扩展、维护。比如小霸王游戏机中机体本身作为核心系统，游戏片就是插件。vscode、Idea、chrome等都是微内核的产物。
微内核架构其实是一直架构思想，可以是框架层面也可以是某个模块设计，它的本质就是将变化的部分抽象成插件，使得可以快速简便地满足各种需求又不影响整体的稳定性。
3.2 SPI 含义
主流的数据库有MySQL、Oracle、DB2等，这些数据库是不同公司开发的，它们的底层协议不大一样，那怎么约束呢?一般就是定制统一接口，具体实现不管，反正面向相同的接口编程即可。等到真正使用的时候用具体的实现类就好，问题是哪里找用那个实现类呢?这时候就采用约定好的法则将实现类写到指定位置即可。
SPI 全称为 Service Provider Interface，是一种服务发现机制。它约定在ClassPath路径下的META-INF/services文件夹查找文件，自动加载文件里所定义的类。
3.3 SPI demo
接口：
package com.example.demo.spi; public interface SPIService { void execute(); }实现类1：
public class SpiImpl1 implements SPIService{ @Override public void execute() { System.out.println("SpiImpl1.execute()"); } }实现类2：
public class SpiImpl2 implements SPIService{ @Override public void execute() { System.out.println("SpiImpl2.execute()"); } }配置路径
调用加载类
package com.example.demo.spi; import sun.misc.Service; import java.util.Iterator; import java.util.ServiceLoader; public class Test { public static void main(String[] args) { Iterator providers = Service.providers(SPIService.class); ServiceLoader load = ServiceLoader.load(SPIService.class); while(providers.hasNext()) { SPIService ser = providers.next(); ser.execute(); } System.out.println("--------------------------------"); Iterator iterator = load.iterator(); while(iterator.hasNext()) { SPIService ser = iterator.next(); ser.execute(); } } }3.4 SPI源码追踪
ServiceLoader.load(SPIService.class) 底层调用大致逻辑如下：图片iterator.hasNext() 跟 iterator.next()底层调用大致如下：
3.5 Java SPI缺点
不能按需加载，Java SPI在加载扩展点的时候，会一次性加载所有可用的扩展点，很多是不需要的，会浪费系统资源。
获取某个实现类的方式不够灵活，只能通过 Iterator 形式获取，不能根据某个参数来获取对应的实现类。
不支持AOP与依赖注入，JAVA SPI可能会丢失加载扩展点异常信息，导致追踪问题很困难。
3.6 Dubbo SPI
JDK自带的不好用Dubbo 就自己实现了一个 SPI，该SPI 可以通过名字实例化指定的实现类，并且实现了 IOC 、AOP 与 自适应扩展 SPI 。
key = com.sowhat.value
Dubbo 对配置文件目录的约定，不同于 Java SPI ，Dubbo 分为了三类目录。
META-INF/services/ ：该目录下 SPI 配置文件是为了用来兼容 Java SPI 。
META-INF/dubbo/ ：该目录存放用户自定义的 SPI 配置文件。
META-INF/dubbo/internal/ ：该目录存 Dubbo 内部使用的 SPI 配置文件。
使用的话很简单 引入依赖，然后百度教程即可。
@Test void sowhat() { ExtensionLoader spiService = ExtensionLoader.getExtensionLoader(SPIService.class); //按需获取实现类对象 SPIService demo1 = spiService.getExtension("SpiImpl1"); demo1.execute(); }3.7 Dubbo SPI源码追踪
ExtensionLoader.getExtension 方法的整个思路是 查找缓存是否存在，不存在则读取SPI文件，通过反射创建类，然后设置依赖注入这些东西，有包装类就包装下，执行流程如下图所示：
说下重要的四个部分：
1.injectExtension IOC
查找 set 方法，根据参数找到依赖对象则注入。
2.WrapperClass AOP
包装类，Dubbo 帮你自动包装，只需要某个扩展类的构造函数只有一个参数，并且是扩展接口类型，就会被判定为包装类。
3.Activate
Active 有三个属性，group 表示修饰在哪个端，是 provider 还是 consumer，value 表示在 URL参数中出现才会被激活，order 表示实现类的顺序。
3.8 Adaptive 自适应扩展
需求：根据配置来进行 SPI 扩展的加载后不想在启动的时候让扩展被加载，想根据请求时候的参数来动态选择对应的扩展。实现：Dubbo用代理机制实现了自适应扩展，为用户想扩展的接口 通过JDK 或者 Javassist 编译生成一个代理类，然后通过反射创建实例。实例会根据本来方法的请求参数得知需要的扩展类，然后通过 ExtensionLoader.getExtensionLoader(type.class).getExtension(name)来获取真正的实例来调用，看个官网样例。
public interface WheelMaker { Wheel makeWheel(URL url); } // WheelMaker 接口的自适应实现类 public class AdaptiveWheelMaker implements WheelMaker { public Wheel makeWheel(URL url) { if (url == null) { throw new IllegalArgumentException("url == null"); } // 1. 调用 url 的 getXXX 方法获取参数值 String wheelMakerName = url.getParameter("Wheel.maker"); if (wheelMakerName == null) { throw new IllegalArgumentException("wheelMakerName == null"); } // 2. 调用 ExtensionLoader 的 getExtensionLoader 获取加载器 // 3. 调用 ExtensionLoader 的 getExtension 根据从url获取的参数作为类名称加载实现类 WheelMaker wheelMaker = ExtensionLoader.getExtensionLoader(WheelMaker.class).getExtension(wheelMakerName); // 4. 调用实现类的具体方法实现调用。 return wheelMaker.makeWheel(URL url); } }查看Adaptive注解源码可知该注解可用在类或方法上，Adaptive 注解在类上或者方法上有不同的实现逻辑。
7.8.1 Adaptive 注解在类上
Adaptive 注解在类上时，Dubbo 不会为该类生成代理类，Adaptive 注解在类上的情况很少，在 Dubbo 中，仅有两个类被 Adaptive 注解了，分别是 AdaptiveCompiler 和 AdaptiveExtensionFactory，表示拓展的加载逻辑由人工编码完成，这不是我们关注的重点。
7.8.2 Adaptive 注解在方法上
Adaptive 注解在方法上时，Dubbo 则会为该方法生成代理逻辑，表示拓展的加载逻辑需由框架自动生成，大致的实现机制如下：
加载标注有 @Adaptive 注解的接口，如果不存在，则不支持 Adaptive 机制;
为目标接口按照一定的模板生成子类代码，并且编译生成的代码，然后通过反射生成该类的对象;
结合生成的对象实例，通过传入的URL对象，获取指定key的配置，然后加载该key对应的类对象，最终将调用委托给该类对象进行。
@SPI("apple") public interface FruitGranter { Fruit grant(); @Adaptive String watering(URL url); } --- // 苹果种植者 public class AppleGranter implements FruitGranter { @Override public Fruit grant() { return new Apple(); } @Override public String watering(URL url) { System.out.println("watering apple"); return "watering finished"; } } --- // 香蕉种植者 public class BananaGranter implements FruitGranter { @Override public Fruit grant() { return new Banana(); } @Override public String watering(URL url) { System.out.println("watering banana"); return "watering success"; } }调用方法实现：
public class ExtensionLoaderTest { @Test public void testGetExtensionLoader() { // 首先创建一个模拟用的URL对象 URL url = URL.valueOf("dubbo://192.168.0.1:1412?fruit.granter=apple"); // 通过ExtensionLoader获取一个FruitGranter对象 FruitGranter granter = ExtensionLoader.getExtensionLoader(FruitGranter.class) .getAdaptiveExtension(); // 使用该FruitGranter调用其"自适应标注的"方法，获取调用结果 String result = granter.watering(url); System.out.println(result); } }通过如上方式生成一个内部类。大致调用流程如下：
4、Dubbo 服务暴露流程
4.1 服务暴露总览
Dubbo框架是以URL为总线的模式，运行过程中所有的状态数据信息都可以通过URL来获取，比如当前系统采用什么序列化，采用什么通信，采用什么负载均衡等信息，都是通过URL的参数来呈现的，所以在框架运行过程中，运行到某个阶段需要相应的数据，都可以通过对应的Key从URL的参数列表中获取。URL 具体的参数如下：
protocol：指的是 dubbo 中的各种协议，如：dubbo thrift http username/password：用户名/密码 host/port：主机/端口 path：接口的名称 parameters：参数键值对
protocol://username:password@host:port/path?k=v
服务暴露从代码流程看分为三部分：
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检查配置，最终组装成 URL。
暴露服务到到本地服务跟远程服务。
服务注册至注册中心。
服务暴露从对象构建转换看分为两步：
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将服务封装成Invoker。
将Invoker通过协议转换为Exporter。
4.2 服务暴露源码追踪
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容器启动，Spring IOC 刷新完毕后调用 onApplicationEvent 开启服务暴露，ServiceBean 。
export 跟 doExport 来进行拼接构建URL，为屏蔽调用的细节，统一暴露出一个可执行体，通过ProxyFactory 获取到 invoker。
调用具体 Protocol 将把包装后的 invoker 转换成 exporter，此处用到了SPI。
然后启动服务器server，监听端口，使用NettyServer创建监听服务器。
通过 RegistryProtocol 将URL注册到注册中心，使得consumer可获得provider信息。图片
5、Dubbo 服务引用流程
Dubbo中一个可执行体就是一个invoker，所以 provider 跟 consumer 都要向 invoker 靠拢。通过上面demo可知为了无感调用远程接口，底层需要有个代理类包装 invoker。
服务的引入时机有两种：
饿汉式：
通过实现 Spring 的 InitializingBean 接口中的 afterPropertiesSet 方法，容器通过调用 ReferenceBean的 afterPropertiesSet 方法时引入服务。
懒汉式(默认)：
懒汉式是只有当服务被注入到其他类中时启动引入流程。
服务引用的三种方式：
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本地引入：服务暴露时本地暴露，避免网络调用开销。
直接连接引入远程服务：不启动注册中心，直接写死远程Provider地址 进行直连。
通过注册中心引入远程服务：通过注册中心抉择如何进行负载均衡调用远程服务。
服务引用流程：
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检查配置构建map ，map 构建 URL ，通过URL上的协议利用自适应扩展机制调用对应的 protocol.refer 得到相应的 invoker ，此处
想注册中心注册自己，然后订阅注册中心相关信息，得到provider的 ip 等信息，再通过共享的netty客户端进行连接。
当有多个 URL 时，先遍历构建出 invoker 然后再由 StaticDirectory 封装一下，然后通过 cluster 进行合并，只暴露出一个 invoker 。
然后再构建代理，封装 invoker 返回服务引用，之后 Comsumer 调用的就是这个代理类。
调用方式：
oneway：不关心请求是否发送成功。
Async异步调用：Dubbo天然异步，客户端调用请求后将返回的 ResponseFuture 存到上下文中，用户可随时调用 future.get 获取结果。异步调用通过唯一ID 标识此次请求。
Sync同步调用：在 Dubbo 源码中就调用了 future.get，用户感觉方法被阻塞了，必须等结果后才返回。
6、Dubbo 调用整体流程
调用之前你可能需要考虑这些事：
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consumer 跟 provider 约定好通讯协议，dubbo支持多种协议，比如dubbo、rmi、hessian、http、webservice等。默认走dubbo协议，连接属于单一长连接，NIO异步通信。适用传输数据量很小(单次请求在100kb以内)，但是并发量很高。
约定序列化模式，大致分为两大类，一种是字符型(XML或json 人可看懂 但传输效率低)，一种是二进制流(数据紧凑，机器友好)。默认使用 hessian2作为序列化协议。
consumer 调用 provider 时提供对应接口、方法名、参数类型、参数值、版本号。
provider列表对外提供服务涉及到负载均衡选择一个provider提供服务。
consumer 跟 provider 定时向monitor 发送信息。
调用大致流程：
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客户端发起请求来调用接口，接口调用生成的代理类。代理类生成RpcInvocation 然后调用invoke方法。
ClusterInvoker获得注册中心中服务列表，通过负载均衡给出一个可用的invoker。
序列化跟反序列化网络传输数据。通过NettyServer调用网络服务。
服务端业务线程池接受解析数据，从exportMap找到invoker进行invoke。
调用真正的Impl得到结果然后返回。
调用方式：
oneway：不关心请求是否发送成功，消耗最小。
sync同步调用：在 Dubbo 源码中就调用了 future.get，用户感觉方法被阻塞了，必须等结果后才返回。
Async 异步调用：Dubbo天然异步，客户端调用请求后将返回的 ResponseFuture 存到上下文中，用户可以随时调用future.get获取结果。异步调用通过唯一ID标识此次请求。
7、Dubbo集群容错负载均衡
Dubbo 引入了Cluster、Directory、Router、LoadBalance、Invoker模块来保证Dubbo系统的稳健性，它们的关系如下图：
服务发现时会将多个多个远程调用放入Directory，然后通过Cluster封装成一个Invoker，该invoker提供容错功能。
消费者代用的时候从Directory中通过负载均衡获得一个可用invoker，最后发起调用。
你可以认为Dubbo中的Cluster对上面进行了大的封装，自带各种鲁棒性功能。
7.1 集群容错
集群容错是在消费者端通过Cluster子类实现的，Cluster接口有10个实现类，每个Cluster实现类都会创建一个对应的ClusterInvoker对象。核心思想是让用户选择性调用这个Cluster中间层，屏蔽后面具体实现细节。
| Cluster | Cluster Invoker | 作用 | | FailoverCluster | FailoverClusterInvoker | 失败自动切换功能，默认 |
| FailfastCluster | FailfastClusterInvoker | 一次调用，失败异常 |
| FailsafeCluster | FailsafeClusterInvoker | 调用出错则日志记录 |
| FailbackCluster | FailbackClusterInvoker | 失败返空，定时重试2次 |
| ForkingCluster | ForkingClusterInvoker | 一个任务并发调用，一个OK则OK |
| BroadcastCluster | BroadcastClusterInvoker | 逐个调用invoker，全可用才可用 |
| AvailableCluster | AvailableClusterInvoker | 哪个能用就用那个 |
| MergeableCluster | MergeableClusterInvoker | 按组合并返回结果 |
7.2 智能容错之负载均衡
Dubbo中一般有4种负载均衡策略。
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RandomLoadBalance：加权随机，它的算法思想简单。假设有一组服务器 servers = [A, B, C]，对应权重为 weights = [5, 3, 2]，权重总和为10。现把这些权重值平铺在一维坐标值上，[0, 5) 区间属于服务器 A，[5, 8) 区间属于服务器 B，[8, 10) 区间属于服务器 C。接下来通过随机数生成器生成一个范围在 [0, 10) 之间的随机数，然后计算这个随机数会落到哪个区间上。默认实现。
LeastActiveLoadBalance：最少活跃数负载均衡，选择现在活跃调用数最少的提供者进行调用，活跃的调用数少说明它现在很轻松，而且活跃数都是从 0 加起来的，来一个请求活跃数+1，一个请求处理完成活跃数-1，所以活跃数少也能变相的体现处理的快。
RoundRobinLoadBalance：加权轮询负载均衡，比如现在有两台服务器 A、B，轮询的调用顺序就是 A、B、A、B，如果加了权重，A 比B 的权重是2:1，那现在的调用顺序就是 A、A、B、A、A、B。
ConsistentHashLoadBalance：一致性 Hash 负载均衡，将服务器的 IP 等信息生成一个 hash 值，将hash 值投射到圆环上作为一个节点，然后当 key 来查找的时候顺时针查找第一个大于等于这个 key 的 hash 值的节点。一般而言还会引入虚拟节点，使得数据更加的分散，避免数据倾斜压垮某个节点。如下图 Dubbo 默认搞了 160 个虚拟节点。图片
7.3 智能容错之服务目录
关于 服务目录Directory 你可以理解为是相同服务Invoker的集合，核心是RegistryDirectory类。具有三个功能。
从注册中心获得invoker列表。
监控着注册中心invoker的变化，invoker的上下线。
刷新invokers列表到服务目录。
7.4 智能容错之服务路由
服务路由其实就是路由规则，它规定了服务消费者可以调用哪些服务提供者。条件路由规则由两个条件组成，分别用于对服务消费者和提供者进行匹配。比如有这样一条规则：
host = 10.20.153.14 => host = 10.20.153.12
该条规则表示 IP 为 10.20.153.14 的服务消费者只可调用 IP 为 10.20.153.12 机器上的服务，不可调用其他机器上的服务。条件路由规则的格式如下：
[服务消费者匹配条件] => [服务提供者匹配条件]
如果服务消费者匹配条件为空，表示不对服务消费者进行限制。如果服务提供者匹配条件为空，表示对某些服务消费者禁用服务。
8、设计RPC
通读下Dubbo的大致实现方式后其实就可以依葫芦画瓢了，一个RPC框架大致需要下面这些东西：
服务的注册跟发现的搞一个吧，你可以用ZooKeeper或者redis来实现。
接下来consumer发起请求的时候你的面向接口编程啊，用到动态代理来实现调用。
多个provider提供相同服务你的用到LoadBalance啊。
最终选择一个机器后你的约定好通信协议啊，如何进行序列化跟反序列化呢?
底层就用现成的高性能Netty框架 NIO模式实现呗。
服务开启后的有monitor啊。
感谢各位的阅读，以上就是“关于Dubbo的问题有哪些”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对关于Dubbo的问题有哪些这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是创新互联，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
文章标题：关于Dubbo的问题有哪些
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