1.Dubbo源码解析：网络通信
2.我找到了Dubbo源码的BUG，同事纷纷说我有点东西
3.What？一个 Dubbo 服务启动要两个小时！
4.深度剖析：Dubbo使用Nacos注册中心的坑
5.Java教程：dubbo源码解析-网络通信
6.Dubbo源码：跟着Demo学习基本使用

Dubbo源码解析：网络通信

       <dubbo源码解析：深入理解网络通信

       在之前的章节中，我们已经了解了消费者如何通过服务发现和负载均衡机制找到提供者并进行远程调用。本章将重点解析网络通信的实现细节。

       网络通信主要在Dubbo的燕窝溯源码掉包Remoting模块中进行，涉及多种通信协议，包括dubbo协议、RMI、Hessian、HTTP、WebService、Thrift、REST、gRPC、Memcached和Redis等。每个协议都有其特定的优缺点，如Dubbo协议适用于高并发场景，而RMI则使用标准JDK序列化。

       Dubbo的序列化机制支持多种方式，如Hessian2、Kryo、FST等。近年来，高效序列化技术如Kryo和FST的出现，可提升性能，只需在配置中简单添加即可优化。

       关于数据格式和粘包拆包问题，Dubbo采用私有RPC协议，消息头存储元信息，如魔法数和数据类型，消息体则包含调用信息。消费者发送请求时，会通过MockClusterInvoker封装服务降级逻辑，然后通过序列化转换为网络可传输的皆大欢喜tvb源码数据格式。

       服务提供方接收请求时，首先对数据包进行解码，确认其格式正确性，然后调用服务逻辑。提供方返回调用结果时，同样经过序列化和编码，最后通过NettyChannel发送给消费者。

       在心跳检测方面，Dubbo采用双向心跳机制，客户端和服务端定期发送心跳请求以维持连接。此外，还通过定时任务处理重连和断连，确保连接的稳定性和可靠性。

       总的来说，Dubbo的网络通信模块精细且灵活，通过多种协议和优化技术确保服务调用的高效和可靠性。

我找到了Dubbo源码的BUG，同事纷纷说我有点东西

       某天，运营反馈称，执行一次保存操作后，后台出现3条数据，我立刻怀疑可能存在代码问题。为了确保不会误判，我要求暂停操作，保留现场，以便我进行排查。

       查看新增代码，发现是同事三歪进行的改动，他将原有的dubbo XML配置方式改为了注解方式。我询问其改动详情，得知他是更改了模块的配置方式。于是，我决定深入研究，找出问题所在。uniapp充电桩源码

       dubbo配置方式多样，最常见的为XML配置与注解配置。我已初步推测原因，接下来将进行详细的调试过程。

       我使用dubbo版本2.6.2进行调试。首先，针对采用@Reference注解条件下的重试次数配置，我发现调用接口时，会跳转到InvokerInvocationHandler的invoke方法。继续跟踪，最终定位到FailoverClusterInvoker的doInvoke方法。在该方法中，我关注到获取配置的retries值，发现其默认值为null，导致最终计算出的重试次数为3。

       采用dubbo:reference标签配置重试次数时，同样在获取属性值后，发现其默认值为0，与注解配置一致，最终计算出的重试次数为1。对比两种配置方式，我总结了以下原因：

       在@Reference注解形式下，dubbo会在注入代理对象时，通过自定义驱动器ReferenceAnnotationBeanPostProcessor来注入属性。在标签形式下，虽然也使用了Autowired注解，但dubbo会使用自定义名称空间解析器DubboNamespaceHandler进行解析。

       在注解形式下，当配置retries为0时，属性值在注入过程中并未被解析为null，但进入buildReferenceBean时，因nullSafeEquals方法的处理，导致默认值和实际值不一致，最终未保存到map中。注册中心源码图解而标签形式下，解析器能够正确解析出retries的值为0，避免了后续的问题。

       总结发现，采用@Reference注解配置重试次数时，dubbo在注入属性过程中存在逻辑处理上的问题，导致默认值与实际值不一致。此为dubbo的一个逻辑bug。建议在不需要重试时，设置retries为-1，以确保接口的幂等性。需要重试时，设置为1或更大值。

       问题解决后，我优化了文件操作，将其改为异步处理，从而缩短了主流程的时间。最终，数据出现3条的状况得以解决。

       此问题已得到解决，并在后续dubbo版本2.7.3中修复，确保了在注解配置方式下，nullSafeEquals方法能够正确处理默认值与实际值一致的情况。

What？一个 Dubbo 服务启动要两个小时！

       前言

       在测试环境中，遇到了 Dubbo 服务启动异常的难题。现象显示，应用在初次启动时异常缓慢，需要耗时约两个小时才能正常运行。测试人员尝试排查数据库、Zookeeper 等连接问题，但并未找到原因。最终，通过 jstack 工具获取线程快照发现，sg影院源码下载主线程卡在了 Dubbo 服务配置中的某个方法中，具体为 ServiceConfig.java 的 行代码。

       深入分析

       根据源码分析，问题根源在于主线程试图获取本机 IP 并将其注册至 Zookeeper，以便用于服务调用。在执行 Inet4AddressImpl.getLocalHostName 方法时，发现这是一个 native 方法，且调用耗时异常长。经过测试，发现本地主机名与 IP 的交互过程存在卡顿现象，且与 DNS 服务器交互速度明显较慢。

       解决策略

       分析问题后，考虑到这是一个 native 方法，与应用主体逻辑无关，进一步探究问题是否源于服务器配置。通过 ping 服务器的主机名与 IP，发现主机名的获取过程存在延迟，导致整个系统启动缓慢。为了解决问题，尝试在 /etc/hosts 配置文件中添加了主机名与 IP 的映射，使得直接 ping 主机名能够快速响应，从而解决了 Dubbo 服务启动缓慢的问题。

       总结与反思

       解决本次问题后，我们总结了以下几个关键点：首先，DNS 服务器的交互速度对应用启动时间有显著影响，应关注其响应速度。其次，Dubbo 在依赖外部资源获取时，应提高其健壮性，例如在长时间未成功获取资源时，可以抛出异常或提供更明确的错误提示，协助开发者快速定位问题。通过此次经历，我们意识到优化 DNS 配置与提升外部依赖处理逻辑的效率对于提高系统稳定性至关重要。

深度剖析：Dubbo使用Nacos注册中心的坑

       在年的一次微服务组件升级中，我遇到了Dubbo注册中心从Zookeeper切换到Nacos时出现的一些问题，近期在浏览GitHub时，发现有类似问题的讨论，于是决定对这些问题进行整理和总结。

       首先，问题的描述是这样的：在进行Dubbo注册中心的切换后，微服务启动变得异常缓慢，日志中显示了大量对Nacos的请求，同时JVM中的线程数急剧增加，达到左右。

       通过观察这些现象，我们初步判断问题可能出在Nacos上，推测是由于某种原因生成了大量Nacos线程，每个线程不断发送HTTP请求。随后，我们开始从Nacos的原理和实现开始分析。

       Nacos客户端在进行注册和订阅服务时，一般会创建四个重要线程，这些线程在Nacos源码中能找到对应的位置和执行任务，即不断地向Nacos服务器发送HTTP API请求。

       进一步分析后，我们发现问题出在Dubbo的配置上。Dubbo在初始化代理对象时引入了timestamp参数，而NacosRegistryFactory在创建注册中心缓存键时并没有截掉这个参数，导致缓存无法正常工作，从而不断创建新的线程和HTTP请求。

       回顾Dubbo的配置初始化流程，发现关键在于ReferenceConfig类中加入了timestamp参数。在NacosRegistryFactory的实现中，没有正确处理这个参数，最终导致了问题的发生。

       解决方法相对简单，即在Dubbo的NacosRegistryFactory类中截掉timestamp参数。幸运的是，这个修复在2.7.9版本中已经由其他开发者完成，并合并到了代码库中。通过将2.7.9版本的修复类替换到2.7.8版本的NacosRegistryFactory类中，问题得到了解决。

       在排查问题时，了解Dubbo和Nacos的基本原理和实现是至关重要的。这要求我们在日常工作中不断积累知识，深入理解系统内部的工作机制，这样才能在遇到问题时迅速定位和解决。

       综上所述，本文对Dubbo使用Nacos注册中心时遇到的问题进行了详细的梳理和分析，并分享了问题的排查和解决方法。通过这次经历，我们学会了如何在复杂环境中定位和解决技术难题，同时也提醒我们在日常工作中要持续学习和积累，以应对不断变化的技术挑战。

Java教程：dubbo源码解析-网络通信

       在之前的内容中，我们探讨了消费者端服务发现与提供者端服务暴露的相关内容，同时了解到消费者端通过内置的负载均衡算法获取合适的调用invoker进行远程调用。接下来，我们聚焦于远程调用过程，即网络通信的细节。

       网络通信位于Remoting模块中，支持多种通信协议，包括但不限于：dubbo协议、rmi协议、hessian协议、ty进行网络通讯，NettyClient.doOpen()方法中可以看到Netty的相关类。序列化接口包括但不限于：Serialization接口、Hessian2Serialization接口、Kryo接口、FST接口等。

       序列化方式如Kryo和FST，性能往往优于hessian2，能够显著提高序列化性能。这些高效Java序列化方式的引入，可以优化Dubbo的序列化过程。

       在配置Dubbo RPC时，引入Kryo和FST非常简单，只需在RPC的XML配置中添加相应的属性即可。

       关于服务消费方发送请求，Dubbo框架定义了私有的RPC协议，消息头和消息体分别用于存储元信息和具体调用消息。消息头包括魔数、数据包类型、消息体长度等。消息体包含调用消息，如方法名称、参数列表等。请求编码和解码过程涉及编解码器的使用，编码过程包括消息头的写入、序列化数据的存储以及长度的写入。解码过程则涉及消息头的读取、序列化数据的解析以及调用方法名、参数等信息的提取。

       提供方接收请求后，服务调用过程包含请求解码、调用服务以及返回结果。解码过程在NettyHandler中完成，通过ChannelEventRunnable和DecodeHandler进一步处理请求。服务调用完成后，通过Invoker的invoke方法调用服务逻辑。响应数据的编码与请求数据编码过程类似，涉及数据包的构造与发送。

       服务消费方接收调用结果后，首先进行响应数据解码，获得Response对象，并传递给下一个处理器NettyHandler。处理后，响应数据被派发到线程池中，此过程与服务提供方接收请求的过程类似。

       在异步通信场景中，Dubbo在通信层面为异步操作，通信线程不会等待结果返回。默认情况下，RPC调用被视为同步操作。Dubbo通过CompletableFuture实现了异步转同步操作，通过设置异步返回结果并使用CompletableFuture的get()方法等待完成。

       对于异步多线程数据一致性问题，Dubbo使用编号将响应对象与Future对象关联，确保每个响应对象被正确传递到相应的Future对象。通过在创建Future时传入Request对象，可以获取调用编号并建立映射关系。线程池中的线程根据Response对象中的调用编号找到对应的Future对象，将响应结果设置到Future对象中，供用户线程获取。

       为了检测Client端与Server端的连通性，Dubbo采用双向心跳机制。HeaderExchangeClient初始化时，开启两个定时任务：发送心跳请求和处理重连与断连。心跳检测定时任务HeartbeatTimerTask确保连接空闲时向对端发送心跳包，而ReconnectTimerTask则负责检测连接状态，当判定为超时后，客户端选择重连，服务端采取断开连接的措施。

Dubbo源码：跟着Demo学习基本使用

       Dubbo 是一款由阿里开源的高性能轻量级RPC框架，因其在各大企业如阿里、京东、小米、携程等的广泛应用而备受瞩目。本文将通过一个基础Demo，带你了解Dubbo的基本使用步骤。

       首先，你需要设置一个ZooKeeper服务器作为服务注册中心。ZooKeeper是Dubbo生产环境中的常见选择。下载并解压zookeeper-3.4..tar.gz包，然后修改conf/zoo.cfg配置，启动ZooKeeper服务。

       接下来，定义业务接口，即Dubbo Provider和Consumer之间的约定，如dubbo-demo-interface模块中的DemoService接口。它包含sayHello()和sayHelloAsync()方法。

       在dubbo-demo-xml模块中，提供了基于Spring XML的Provider和Consumer实现。在Provider端的dubbo-provider.xml中，配置DemoServiceImpl为Spring Bean，并暴露到ZooKeeper。在Consumer端的dubbo-consumer.xml中，配置ZooKeeper地址，并使用dubbo:reference引入DemoService，以便远程调用其提供的服务。

       启动Consumer端的Application，通过ClassPathXmlApplicationContext加载配置文件，即可实现服务的调用。如果你有任何问题或需求，欢迎留言互动，共同探讨。

       本文摘自公众号“勾勾的Java宇宙”，关注的朋友们可以分享你的学习需求和建议。