什么是Dubbo
dubbo是一个分布式框架，远程服务调用的分布式框架，其核心部分包含：
集群容错：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。
远程通讯： 提供对多种基于长连接的NIO框架抽象封装，包括多种线程模型，序列化，以及“请求-响应”模式的信息交换方式。
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。
什么是RPC、如何实现RPC、RPC 的实现原理
https://blog.youkuaiyun.com/w372426096/article/details/88352833
dubbo能做什么
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。
Dubbo的工作原理？注册中心挂了可以继续通信吗？说说一次rpc请求的流程？
https://www.cnblogs.com/daiwei1981/p/9412978.html
Dubbo完整的一次调用链路介绍；
这是常有的调用方式，不同的RPC框架不过在这种调用方式上做了一些自己的特殊处理
- 客户端以本地服务方式调用服务
- client stub作为代理，然后处理调用与调用的参数
- client stub发送调用到远端的系统，通过TCP或UDP
- server stub处理client stub发过来的调用与参数
- server stub调用真正提高的服务
- server stub处理回复，然后发送给客户端
RPC调用一般会设计代理相关的内容
Dubbo支持哪些通信协议；
1）dubbo协议
dubbo://192.168.0.1:20188
默认就是走dubbo协议的，单一长连接，NIO异步通信，基于hessian作为序列化协议
适用的场景就是：传输数据量很小（每次请求在100kb以内），但是并发量很高
为了要支持高并发场景，一般是服务提供者就几台机器，但是服务消费者有上百台，可能每天调用量达到上亿次！此时用长连接是最合适的，就是跟每个服务消费者维持一个长连接就可以，可能总共就100个连接。然后后面直接基于长连接NIO异步通信，可以支撑高并发请求。
否则如果上亿次请求每次都是短连接的话，服务提供者会扛不住。
而且因为走的是单一长连接，所以传输数据量太大的话，会导致并发能力降低。所以一般建议是传输数据量很小，支撑高并发访问。
2）rmi协议
走java二进制序列化，多个短连接，适合消费者和提供者数量差不多，适用于文件的传输，一般较少用
3）hessian协议
走hessian序列化协议，多个短连接，适用于提供者数量比消费者数量还多，适用于文件的传输，一般较少用
4）http协议
走json序列化
5）webservice
走SOAP文本序列化
默认使用什么序列化框架，你知道的还有哪些？
默认使用 Hessian 序列化，还有 Duddo、FastJson、Java 自带序列化。
hessian是一个采用二进制格式传输的服务框架，相对传统soap web service，更轻量，更快速。
Hessian原理与协议简析：
http的协议约定了数据传输的方式，hessian也无法改变太多：
1) hessian中client与server的交互，基于http-post方式。
2) hessian将辅助信息，封装在http header中，比如“授权token”等，我们可以基于http-header来封装关于“安全校验”“meta数据”等。hessian提供了简单的”校验”机制。
3) 对于hessian的交互核心数据，比如“调用的方法”和参数列表信息，将通过post请求的body体直接发送，格式为字节流。
4) 对于hessian的server端响应数据，将在response中通过字节流的方式直接输出。
hessian的协议本身并不复杂，在此不再赘言；所谓协议(protocol)就是约束数据的格式，client按照协议将请求信息序列化成字节序列发送给server端，server端根据协议，将数据反序列化成“对象”，然后执行指定的方法，并将方法的返回值再次按照协议序列化成字节流，响应给client，client按照协议将字节流反序列话成”对象”。
Dubbo 集群的负载均衡有哪些策略
1）random loadbalance
默认情况下，dubbo是random load balance随机调用实现负载均衡，可以对provider不同实例设置不同的权重，会按照权重来负载均衡，权重越大分配流量越高，一般就用这个默认的就可以了。
2）roundrobin loadbalance
还有roundrobin loadbalance，这个的话默认就是均匀地将流量打到各个机器上去，但是如果各个机器的性能不一样，容易导致性能差的机器负载过高。所以此时需要调整权重，让性能差的机器承载权重小一些，流量少一些。
跟运维同学申请机器，有的时候，我们运气，正好公司资源比较充足，刚刚有一批热气腾腾，刚刚做好的一批虚拟机新鲜出炉，配置都比较高。8核+16g，机器，2台。过了一段时间，我感觉2台机器有点不太够，我去找运维同学，哥儿们，你能不能再给我1台机器，4核+8G的机器。我还是得要。
3）leastactive loadbalance
这个就是自动感知一下，如果某个机器性能越差，那么接收的请求越少，越不活跃，此时就会给不活跃的性能差的机器更少的请求
4）consistanthash loadbalance
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。如果你需要的不是随机负载均衡，是要一类请求都到一个节点，那就走这个一致性hash策略。
Dubbo集群容错怎么做？
1）failover cluster模式
失败自动切换，自动重试其他机器，默认就是这个，常见于读操作
2）failfast cluster模式
一次调用失败就立即失败，常见于写操作
3）failsafe cluster模式
出现异常时忽略掉，常用于不重要的接口调用，比如记录日志
4）failbackc cluster模式
失败了后台自动记录请求，然后定时重发，比较适合于写消息队列这种
5）forking cluster
并行调用多个provider，只要一个成功就立即返回
6）broadcacst cluster
逐个调用所有的provider
（3）dubbo动态代理策略
默认使用javassist动态字节码生成，创建代理类
但是可以通过spi扩展机制配置自己的动态代理策略
Dubbo中的SPI是什么概念
https://www.cnblogs.com/daiwei1981/p/9413031.html
如何基于dubbo进行服务治理、服务降级、失败重试以及超时重试？
（1）服务治理
1）调用链路自动生成
一个大型的分布式系统，或者说是用现在流行的微服务架构来说吧，分布式系统由大量的服务组成。那么这些服务之间互相是如何调用的？调用链路是啥？说实话，几乎到后面没人搞的清楚了，因为服务实在太多了，可能几百个甚至几千个服务。
那就需要基于dubbo做的分布式系统中，对各个服务之间的调用自动记录下来，然后自动将各个服务之间的依赖关系和调用链路生成出来，做成一张图，显示出来，大家才可以看到对吧。
服务A -> 服务B -> 服务C
-> 服务E
-> 服务D
-> 服务F
-> 服务W
2）服务访问压力以及时长统计
需要自动统计各个接口和服务之间的调用次数以及访问延时，而且要分成两个级别。一个级别是接口粒度，就是每个服务的每个接口每天被调用多少次，TP50，TP90，TP99，三个档次的请求延时分别是多少；第二个级别是从源头入口开始，一个完整的请求链路经过几十个服务之后，完成一次请求，每天全链路走多少次，全链路请求延时的TP50，TP90，TP99，分别是多少。
这些东西都搞定了之后，后面才可以来看当前系统的压力主要在哪里，如何来扩容和优化啊
3）其他的
服务分层（避免循环依赖），调用链路失败监控和报警，服务鉴权，每个服务的可用性的监控（接口调用成功率？几个9？）99.99%，99.9%，99%
（2）服务降级
比如说服务A调用服务B，结果服务B挂掉了，服务A重试几次调用服务B，还是不行，直接降级，走一个备用的逻辑，给用户返回响应
public interface HelloService {
void sayHello();
}
public class HelloServiceImpl implements HelloService {
public void sayHello() {
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