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Dubbo介绍

后端2024-05-04 20:37:40

1 架构

Dubbo中的五个基础组件，图中的紫色线条代表了组件初始化的路径（init），蓝色虚线是异步通知流程(async)，蓝色实线则是同步阻塞调用(sync)。

  • Registry：注册中心

  • Provider：服务提供方

  • Consumer：向Provider发起远程调用的消费者

  • Monitor：监控中心，用来统计服务调用的频率和响应时间

  • Container：运行服务的容器

Dubbo介绍,第1张

服务发现的其中一个核心组件是注册中心，Provider 注册地址到注册中心，Consumer 从注册中心读取和订阅 Provider 地址列表。那我们具体来看一下RPC调用的具体过程：

  1. start：服务容器启动后初始化服务提供者

  2. register：服务提供者在启动的过程中，向注册中心发起注册，进行地址的注册

  3. subscribe：服务消费者在启动的同时，向注册中心订阅所需的服务。采用的是Pub/Sub模式，也就是发布订阅模型

  4. notify：注册中心将Provider地址列表推送给消费者，对于服务下线之类的变更，注册中心会主动推送变更数据到Consumer(建立在长连接之上)

  5. invoke：服务消费者发起远程调用，这个过程会使用负载均衡算法挑选目标服务器

  6. count：Consumer和Provider每隔一段时间将统计信息发送到监控中心，平时这些信息就暂存于内存当中。

2 思维导图

Dubbo介绍,第2张

3 常见面试题

3.1 Dubbo 的整体架构设计有哪些分层?

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

服务代理层（Proxy）：服务接口透明代理，生成服务的客户端 Stub 和 服务端的 Skeleton，以 ServiceProxy 为中心，扩展接口为 ProxyFactory

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，扩展接口为 RegistryFactory、Registry、RegistryService

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

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。

3.2 默认使用的是什么通信框架，还有别的选择吗?

默认也推荐使用 netty 框架，还有 mina。

3.3 服务调用是阻塞的吗？

默认是同步等待结果阻塞的，支持异步调用。 Dubbo是基于NIO的非阻塞实现并行调用，客户端不需要启动多线程即可完成并行调用多个远程服务，相对多线程开销较小，异步调用会返回一个Future对象。 异步调用流程图如下：


Dubbo介绍,第3张

3.4 Dubbo默认使用什么注册中心，还有别的选择吗？

默认采用 Zookeeper

推荐使用 Nacos 作为注册中心，还有Zookeeper， Redis、Multicast、Simple 注册中心，但不推荐。Zookeeper是强一致性，会出现服务不可用的情况。

3.5 Dubbo支持的序列化协议？

Dubbo 支持 hession、Java 二进制序列化、json、SOAP 文本序列化多种序列化协议。但是 hession 是其默认的序列化协议

3.6 Dubbo支持的通信协议？Dubbo调用RPC有几种协议可以用？

  1. Dubbo 协议

    默认就是 Dubbo 协议，单一长连接，进行的是 NIO 异步通信，基于 hessian 作为序列化协议。使用的场景是：传输数据量小（每次请求在 100kb 以内），但是并发量很高。以及消费者远大于提供者。

    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。

  2. rmi 协议

    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，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。

    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的情况，适用于文件的传输，一般较少用。

  3. hessian 协议

    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的情况，适用于文件的传输，一般较少用。

    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。

  4. http 协议

    json 序列化。

    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；

  5. webservice

    SOAP 文本序列化。

    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；

  6. memcache

    基于memcached实现的RPC协议

  7. redis

    基于redis实现的RPC协议

  8. thrift 协议

    当前 Dubbo 支持的 thrift 协议是对 thrift 原生协议 [2] 的扩展，在原生协议的基础上添加了一些额外的头信息，比如 service name，magic number 等。

  9. RESTful

    基于标准的Java REST API——JAX-RS 2.0（Java API for RESTful Web Services的简写）实现的REST调用支持。

3.7 服务提供者能实现失效踢出是什么原理？

服务失效踢出基于 zookeeper 的临时节点原理。

3.8 如何解决服务调用链过长的问题？

可以结合 zipkin 实现分布式服务追踪。

3.9 说说核心的配置有哪些？

Dubbo介绍,第4张

在 Provider 上可以配置的 Consumer 端的属性有哪些？

  • timeout：方法调用超时

  • retries：失败重试次数，默认重试2次

  • loadbalance：负载均衡算法，默认随机

  • actives：消费者端，最大并发调用限制

3.10 同一个服务多个注册的情况下可以直连某一个服务吗？

可以点对点直连，修改配置即可，也可以通过 telnet 直接某个服务。

3.11 Dubbo 集群容错有几种方案？

Dubbo介绍,第5张

3.12 Dubbo 服务降级，失败重试怎么做？

  • Dubbo 2.2.0 以上版本支持。

  • Dubbo提供了mock配置，可以很好的实现Dubbo服务降级。mock只在出现非业务异常(比如超时，网络异常等)时执行。

  • mock的配置支持两种

    Mock Class降级处理：boolean值，默认的为false。如果配置为true，则缺省使用mock类名，即类名+Mock后缀；

    Mock Null降级处理：配置"return null"，可以很简单的忽略掉异常。

3.13 Dubbo Monitor 实现原理？

Consumer 端在发起调用之前会先走 filter 链；provider 端在接收到请求时也是先走 filter 链，然后才进行真正的业务逻辑处理。默认情况下，在 consumer 和 provider 的 filter 链中都会有 Monitorfilter。

  1. MonitorFilter 向 DubboMonitor 发送数据

  2. DubboMonitor 将数据进行聚合后（默认聚合 1min 中的统计数据）暂存到ConcurrentMap<Statistics, AtomicReference> statisticsMap，然后使用一个含有 3 个线程（线程名字：DubboMonitorSendTimer）的线程池每隔 1min 钟，调用 SimpleMonitorService 遍历发送 statisticsMap 中的统计数据，每发送完毕一个，就重置当前的 Statistics 的 AtomicReference

  3. SimpleMonitorService 将这些聚合数据塞入 BlockingQueue queue 中（队列大写为 100000）

  4. SimpleMonitorService 使用一个后台线程（线程名为：DubboMonitorAsyncWriteLogThread）将 queue 中的数据写入文件（该线程以死循环的形式来写）

  5. SimpleMonitorService 还会使用一个含有 1 个线程（线程名字：DubboMonitorTimer）的线程池每隔 5min 钟，将文件中的统计数据画成图表

3.14 Dubbo 用到哪些设计模式？

Dubbo 框架在初始化和通信过程中使用了多种设计模式，可灵活控制类加载、权限控制等功能。 工厂模式 Provider 在 export 服务时，会调用 ServiceConfig 的 export 方法。ServiceConfig中有个字段：

private static final Protocol protocol =
ExtensionLoader.getExtensionLoader(Protocol.class).getAdaptiveExtensi
on();

Dubbo 里有很多这种代码。这也是一种工厂模式，只是实现类的获取采用了 JDKSPI 的机制。这么实现的优点是可扩展性强，想要扩展实现，只需要在 classpath下增加个文件就可以了，代码零侵入。另外，像上面的 Adaptive 实现，可以做到调用时动态决定调用哪个实现，但是由于这种实现采用了动态代理，会造成代码调试比较麻烦，需要分析出实际调用的实现类。

装饰器模式

Dubbo 在启动和调用阶段都大量使用了装饰器模式。以 Provider 提供的调用链为例，具体的调用链代码是在 ProtocolFilterWrapper 的 buildInvokerChain 完成的，具体是将注解中含有 group=provider 的 Filter 实现，按照 order 排序，最后的调用顺序是：

EchoFilter -> ClassLoaderFilter -> GenericFilter -> ContextFilter ->
ExecuteLimitFilter -> TraceFilter -> TimeoutFilter -> MonitorFilter ->
ExceptionFilter

更确切地说，这里是装饰器和责任链模式的混合使用。例如，EchoFilter 的作用是判断是否是回声测试请求，是的话直接返回内容，这是一种责任链的体现。而像ClassLoaderFilter 则只是在主功能上添加了功能，更改当前线程的 ClassLoader，这是典型的装饰器模式。

观察者模式

Dubbo 的 Provider 启动时，需要与注册中心交互，先注册自己的服务，再订阅自己的服务，订阅时，采用了观察者模式，开启一个 listener。注册中心会每 5 秒定时检查是否有服务更新，如果有更新，向该服务的提供者发送一个 notify 消息，provider 接受到 notify 消息后，运行 NotifyListener 的 notify 方法，执行监听器方法。

动态代理模式

Dubbo 扩展 JDK SPI 的类 ExtensionLoader 的 Adaptive 实现是典型的动态代理实现。Dubbo 需要灵活地控制实现类，即在调用阶段动态地根据参数决定调用哪个实现类，所以采用先生成代理类的方法，能够做到灵活的调用。生成代理类的代码是 ExtensionLoader 的 createAdaptiveExtensionClassCode 方法。代理类主要逻辑是，获取 URL 参数中指定参数的值作为获取实现类的 key。

3.15 Dubbo 配置文件是如何加载到 Spring 中的？

Spring 容器在启动的时候，会读取到 Spring 默认的一些 schema 以及 Dubbo 自定义的 schema，每个 schema 都会对应一个自己的 NamespaceHandler，NamespaceHandler 里面通过 BeanDefinitionParser 来解析配置信息并转化为需要加载的 bean 对象！

3.16 Dubbo SPI 和 Java SPI 区别？

JDK SPI： JDK 标准的 SPI 会一次性加载所有的扩展实现，如果有的扩展吃实话很耗时，但也没用上，很浪费资源。所以只希望加载某个的实现，就不现实了

DUBBO SPI：

1、对 Dubbo 进行扩展，不需要改动 Dubbo 的源码

2、延迟加载，可以一次只加载自己想要加载的扩展实现。

3、增加了对扩展点 IOC 和 AOP 的支持，一个扩展点可以直接 setter 注入其它扩展点。

4、Dubbo 的扩展机制能很好的支持第三方 IoC 容器，默认支持 Spring Bean。

3.17 Dubbo 支持分布式事务吗？

目前暂时不支持，可与通过 tcc-transaction 框架实现

tcc-transaction 是开源的 TCC 补偿性分布式事务框架 TCC-Transaction 通过 Dubbo 隐式传参的功能，避免自己对业务代码的入侵。

3.18 Dubbo 可以对结果进行缓存吗？

为了提高数据访问的速度。Dubbo 提供了声明式缓存，以减少用户加缓存的工作量<dubbo:reference cache="true" /> 其实比普通的配置文件就多了一个标签 cache="true"

3.19 服务上线怎么兼容旧版本？

可以用版本号（version）过渡，多个不同版本的服务注册到注册中心，版本号不同的服务相互间不引用。这个和服务分组的概念有一点类似。

3.20 Dubbo 必须依赖的包有哪些？

Dubbo 必须依赖 JDK，其他为可选。

3.21 Dubbo telnet 命令能做什么？

dubbo 服务发布之后，我们可以利用 telnet 命令进行调试、管理。Dubbo2.0.5 以上版本服务提供端口支持 telnet 命令 连接服务 telnet localhost 20880 //键入回车进入 Dubbo 命令模式。 查看服务列表

dubbo>ls
com.test.TestService
dubbo>ls com.test.TestService
create
delete
query

· ls (list services and methods)
· ls : 显示服务列表。
· ls -l : 显示服务详细信息列表。
· ls XxxService：显示服务的方法列表。
· ls -l XxxService：显示服务的方法详细信息列表。

3.22 Dubbo 如何优雅停机？

Dubbo 是通过 JDK 的 ShutdownHook 来完成优雅停机的，所以如果使用kill -9 PID 等强制关闭指令，是不会执行优雅停机的，只有通过 kill PID 时，才会执行。

3.23 Dubbo 和 Dubbox 之间的区别？

Dubbox 是继 Dubbo 停止维护后，当当网基于 Dubbo 做的一个扩展项目，如加了服务可 Restful 调用，更新了开源组件等。

3.24 Dubbo和SpringCloud的区别？springcloud和Dubbo的对比？你觉得用 Dubbo 好还是 Spring Cloud 好？

1）通信方式不同

Dubbo 使用的是 RPC 通信，而 Spring Cloud 使用的是 HTTP RESTFul 方式。 由于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。 SpringCloud是基于Http协议+rest接口调用远程过程的，相对来说，Http请求会有更大的报文，占的带宽也会更多。

2）组成部分不同

Dubbo介绍,第6张

3）社区活跃度

Dubbo的更新数度慢，更新频率低 相比于 Dubbo，spring Cloud是一个正在持续维护的、社区更加火热的开源项目，这就可以保证使用它构建的系统持续地得到开源力量的支持。

3.25 Dubbo启动时如果依赖的服务不可用会怎样？

Dubbo缺省会在启动时检查依赖的服务是否可用，不可用时会抛出异常，阻止Spring初始化完成，默认check=“true”，可以通过 check=“false” 关闭检查。

3.26 Dubbo的重试机制

Dubbo在调用服务不成功时，默认会重试2次。加上初始一次，总共调用提供者3次 Dubbo的路由机制，会把超时的请求路由到其他机器上，而不是本次尝试，所以Dubbo的重试机制也能一定程度的保证服务的治理。 如果不合理的配置重试次数，当失败时会进行重试多次，这样在某个时间点出现性能问题，调用方再连续重复调用，系统请求变为正常值的retries倍，系统压力会大增，容易引起服务雪崩，需要根据业务情况规划好如何进行异常处理，何时进行重试。

<dubbo:reference id="xx" interface="xx"  retries="2" timeout="3000"/>

  1. timeout=“3000” ，服务调用的超时时间，调用服务的过程中如果达到3秒就会报超时异常，超时异常后客户端会进行尝试设定的“retries”次调用。有一个需要注意的地方，timeout只有在超时异常才有效，如果是其他异常导致dubbo服务调用抛异常，会立即进入下一次尝试。

  2. retries=“2” ，即重试两次，如果失败就抛出异常。

3.27 Dubbo有哪几种负载均衡策略，默认是哪种？Dubbo的负载均衡原理？

Random LoadBalance：随机，按权重设置随机概率。默认 RoundRobin LoadBalance：轮询，按公约后的权重设置轮询比率。 LeastActive LoadBalance：最少活跃调用数，相同活跃数的随机。 ConsistentHash LoadBalance：一致性Hash,相同参数的请求总是发到同一提供者。

3.28 底层是怎么实现的？

Dubb的底层通信是利用netty来实现的。

3.29 Dubbo的线程模型

Dubbo线程模型包括线程模型策略和Dubbo线程池策略两个方面。

线程模型策略

Dubbo默认的底层网络通信使用的是Netty，服务提供方NettyServer使用两级线程池，其中EventLoopGroup（boss）主要用来接收客户端的链接请求，并把完成TCP三次握手的连接分发给EventLoopGroup（worker）来处理，注意把boss和worker线程组称为I/O线程，前者处理IO连接事件，后者处理IO读写事件。

Dubbo中根据请求的消息类是直接被I/O线程处理还是被业务线程池处理，Dubbo提供了下面几种线程模型：

  • all（AllDispatcher类）：所有消息都派发到业务线程池，这些消息包括请求、响应、连接事件、断开事件等，响应消息会优先使用对于请求所使用的线程池。默认的策略

  • direct（DirectDispatcher类）：所有消息都不派发到业务线程池，全部在IO线程上直接执行。

  • message（MessageOnlyDispatcher类）：只有请求响应消息派发到业务线程池，其他消息如连接事件、断开事件、心跳事件等，直接在I/O线程上执行。

  • execution（ExecutionDispatcher类）：只把请求类消息派发到业务线程池处理，但是响应、连接事件、断开事件、心跳事件等消息直接在I/O线程上执行。

  • connection（ConnectionOrderedDispatcher类）：在I/O线程上将连接事件、断开事件放入队列，有序地逐个执行，其他消息派发到业务线程池处理。

Dubbo介绍,第7张

AllChannelHandler是默认的策略：

Dubbo介绍,第8张

下面以DirectDispatcher类进行分析：

public class DirectChannelHandler extends WrappedChannelHandler {

 public DirectChannelHandler(ChannelHandler handler, URL url) {
 super(handler, url);
 }

 @Override
 public void received(Channel channel, Object message) throws RemotingException {
 ExecutorService executor = getPreferredExecutorService(message);
 if (executor instanceof ThreadlessExecutor) {
 try {
 executor.execute(new ChannelEventRunnable(channel, handler, ChannelState.RECEIVED, message));
 } catch (Throwable t) {
 throw new ExecutionException(message, channel, getClass() + " error when process received event .", t);
 }
 } else {
 handler.received(channel, message);
 }
 }
}

DirectDispatcher类重写了received方法，注意 ThreadlessExecutor 被应用在调用 future.get() 之前，先调用 ThreadlessExecutor.wait()，wait 会使业务线程在一个阻塞队列上等待，直到队列中被加入元素。很明显，provider侧调用getPreferredExecutorService(message)返回的不是ThreadlessExecutor，所以会在当前IO线程执行执行。

其他事件，比如连接、异常、断开等，都是在WrappedChannelHandler中默认实现：执行在当前IO线程中执行的，代码如下：

@Override
public void connected(Channel channel) throws RemotingException {
 handler.connected(channel);
}

@Override
public void disconnected(Channel channel) throws RemotingException {
 handler.disconnected(channel);
}

@Override
public void sent(Channel channel, Object message) throws RemotingException {
 handler.sent(channel, message);
}

@Override
public void received(Channel channel, Object message) throws RemotingException {
 handler.received(channel, message);
}

@Override
public void caught(Channel channel, Throwable exception) throws RemotingException {
 handler.caught(channel, exception);
}

Dubbo线程池策略

Dubbo处理流程，为了尽量早地释放Netty的I/O线程，某些线程模型会把请求投递到线程池进行异步处理，那么这里所谓的线程池是什么样的线程池呢？

其实这里的线程池ThreadPool也是一个扩展接口SPI，Dubbo提供了该扩展接口的一些实现，具体如下：

  • FixedThreadPool：创建一个具有固定个数线程的线程池。默认的线程池策略

  • LimitedThreadPool：创建一个线程池，这个线程池中的线程个数随着需要量动态增加，但是数量不超过配置的阈值。另外，空闲线程不会被回收，会一直存在。

  • EagerThreadPool：创建一个线程池，在这个线程池中，当所有核心线程都处于忙碌状态时，将创建新的线程来执行新任务，而不是把任务放入线程池阻塞队列。

  • CachedThreadPool：创建一个自适应线程池，当线程空闲1分钟时，线程会被回收；当有新请求到来时，会创建新线程。

知道了这些线程池之后，那么是什么时候进行SPI加载对应的线程池实现呢？具体是在Dubbo 线程模型获取对应线程池时进行SPI加载的，具体逻辑在方法 org.apache.dubbo.common.threadpool.manager.DefaultExecutorRepository#createExecutor中：

private ExecutorService createExecutor(URL url) {
 return (ExecutorService) extensionAccessor.getExtensionLoader(ThreadPool.class).getAdaptiveExtension().getExecutor(url);
 }

@SPI(value = "fixed", scope = ExtensionScope.FRAMEWORK)
public interface ThreadPool {

 /**
 * Thread pool
 *
 * @param url URL contains thread parameter
 * @return thread pool
 */
 @Adaptive({THREADPOOL_KEY})
 Executor getExecutor(URL url);

}

从代码来看，默认的线程池策略是fixed模式的线程池，其coreSize默认为200，队列大小为0，其代码如下：

/**

 * Creates a thread pool that reuses a fixed number of threads
 *

 * @see java.util.concurrent.Executors#newFixedThreadPool(int)
 */
 public class FixedThreadPool implements ThreadPool {

 @Override
 public Executor getExecutor(URL url) {
 String name = url.getParameter(THREAD_NAME_KEY, (String) url.getAttribute(THREAD_NAME_KEY, DEFAULT_THREAD_NAME));
 int threads = url.getParameter(THREADS_KEY, DEFAULT_THREADS);
 int queues = url.getParameter(QUEUES_KEY, DEFAULT_QUEUES);
 return new ThreadPoolExecutor(threads, threads, 0, TimeUnit.MILLISECONDS,
 queues == 0 new SynchronousQueue<Runnable>() :
 (queues < 0 new LinkedBlockingQueue<Runnable>()
 : new LinkedBlockingQueue<Runnable>(queues)),
 new NamedInternalThreadFactory(name, true), new AbortPolicyWithReport(name, url));
 }

}

3.30 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。

3.31 RPC vs REST

服务提供方与调用方接口依赖方式太强：我们为每个微服务定义了各自的service抽象接口，并通过持续集成发布到私有仓库中，调用方应用对微服务提供的抽象接口存在强依赖关系，因此不论开发、测试、集成环境都需要严格的管理版本依赖，才不会出现服务方与调用方的不一致导致应用无法编译成功等一系列问题，以及这也会直接影响本地开发的环境要求，往往一个依赖很多服务的上层应用，每天都要更新很多代码并install之后才能进行后续的开发。若没有严格的版本管理制度或开发一些自动化工具，这样的依赖关系会成为开发团队的一大噩梦。而REST接口相比RPC更为轻量化，服务提供方和调用方的依赖只是依靠一纸契约，不存在代码级别的强依赖，当然REST接口也有痛点，因为接口定义过轻，很容易导致定义文档与实际实现不一致导致服务集成时的问题，但是该问题很好解决，只需要通过每个服务整合swagger，让每个服务的代码与文档一体化，就能解决。所以在分布式环境下，REST方式的服务依赖要比RPC方式的依赖更为灵活。

服务对平台敏感，难以简单复用：通常我们在提供对外服务时，都会以REST的方式提供出去，这样可以实现跨平台的特点，任何一个语言的调用方都可以根据接口定义来实现。那么在Dubbo中我们要提供REST接口时，不得不实现一层代理，用来将RPC接口转换成REST接口进行对外发布。若我们每个服务本身就以REST接口方式存在，当要对外提供服务时，主要在API网关中配置映射关系和权限控制就可实现服务的复用了。

Dubbo实现了服务治理的基础，但是要完成一个完备的微服务架构，还需要在各环节去扩展和完善以保证集群的健康，以减轻开发、测试以及运维各个环节上增加出来的压力，这样才能让各环节人员真正的专注于业务逻辑。而Spring Cloud依然发扬了Spring Source整合一切的作风，以标准化的姿态将一些微服务架构的成熟产品与框架揉为一体，并继承了Spring Boot简单配置、快速开发、轻松部署的特点，让原本复杂的架构工作变得相对容易上手一些。所以，如果选择Dubbo请务必在各个环节做好整套解决方案的准备，不然很可能随着服务数量的增长，整个团队都将疲于应付各种架构上不足引起的困难。而如果选择Spring Cloud，相对来说每个环节都已经有了对应的组件支持，可能有些也不一定能满足你所有的需求，但是其活跃的社区与高速的迭代进度也会是你可以依靠的强大后盾。

Dubbox： 相对于Dubbo支持了REST，估计是很多公司选择Dubbox的一个重要原因之一，但如果使用Dubbo的RPC调用方式，服务间仍然会存在API强依赖，各有利弊，懂的取舍吧。


https://www.xamrdz.com/backend/35e1941862.html

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