Dubbo 高频面试 20 问：从基础到进阶的全面解析

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Dubbo高频面试题20问

1. 什么是Dubbo？它的核心功能是什么？

Dubbo是阿里巴巴开源的一款高性能、轻量级的Java RPC框架，用于实现分布式服务之间的远程调用。其核心功能包括：

远程通信：提供多种协议（如Dubbo、HTTP、REST、gRPC等）实现跨服务调用 服务注册与发现：通过注册中心（如ZooKeeper、Nacos）实现服务地址的动态管理 负载均衡：提供多种负载均衡策略（如轮询、随机、权重等），分发请求到不同服务实例 服务治理：包括超时控制、重试机制、熔断降级、流量控制等保障服务稳定性的功能 服务监控：提供服务调用统计、性能指标监控等可视化能力

2. Dubbo的核心组件有哪些？各自的作用是什么？

Dubbo核心组件及作用：

Provider：服务提供者，暴露服务接口供其他服务调用 Consumer：服务消费者，调用Provider提供的服务 Registry：注册中心，存储服务地址信息，实现服务注册与发现 Monitor：监控中心，统计服务调用次数、响应时间等指标 Container：服务容器，负责服务的生命周期管理（启动、停止等）

组件间交互流程：

Provider启动时向Registry注册服务 Consumer启动时从Registry订阅所需服务 Consumer通过注册中心获取服务地址列表，直接调用Provider Provider和Consumer定期向Monitor上报调用统计信息

3. Dubbo支持哪些协议？各有什么特点？

Dubbo支持多种协议，常用的包括：

dubbo协议：默认协议，基于TCP协议，采用NIO异步通信，适合小数据量、高并发场景，不适合传输大数据 hessian协议：基于HTTP协议，采用Hessian序列化，适合跨语言调用和传输较大数据 http协议：基于HTTP表单提交，采用JSON序列化，适合浏览器或第三方系统调用 rest协议：基于标准RESTful风格，支持JSON/XML序列化，适合异构系统集成 grpc协议：基于HTTP/2，采用Protocol Buffers序列化，适合跨语言、高性能通信场景

选择建议：

内部服务调用优先选择dubbo协议 跨语言或需要通过防火墙时选择http/rest协议 传输大数据时考虑hessian协议

4. Dubbo的注册中心有哪些？各有什么优缺点？

Dubbo支持的注册中心及特点：

ZooKeeper：

优点：高可用、一致性强、支持动态节点监听、社区成熟 缺点：部署和维护较复杂，性能开销相对较高 适用场景：生产环境，对一致性要求高的场景

Nacos：

优点：同时支持CP和AP模式、动态配置管理、部署简单、性能优异 缺点：相对ZooKeeper生态略新 适用场景：微服务架构，需要同时实现服务发现和配置管理的场景

Eureka：

优点：AP架构，可用性高、自我保护机制完善 缺点：一致性较弱，2.x版本停止维护 适用场景：对可用性要求高于一致性的场景

Redis：

优点：性能极高、部署简单 缺点：一致性保证较弱，集群模式复杂 适用场景：轻量级服务发现，对性能要求极高的场景

5. Dubbo的负载均衡策略有哪些？如何配置？

Dubbo提供多种负载均衡策略：

Random（随机）：默认策略，按权重随机选择服务实例，权重越高被选中概率越大 RoundRobin（轮询）：按权重轮询选择，适合服务器性能相近的场景 LeastActive（最少活跃调用）：优先选择活跃调用数最少的实例，可自动调节负载 ConsistentHash（一致性哈希）：相同参数的请求总是发到同一提供者，适合有状态服务

配置方式：

<!-- 服务端配置 --> <dubbo:service interface="com.xxx.Service" loadbalance="roundrobin" /> <!-- 客户端配置 --> <dubbo:reference interface="com.xxx.Service" loadbalance="leastactive" /> <!-- 全局配置 --> <dubbo:provider loadbalance="random" />

6. Dubbo的服务调用流程是怎样的？

Dubbo服务调用的完整流程：

服务暴露：

Provider通过Spring容器初始化，解析@Service注解或<dubbo:service>配置 生成服务代理，将服务元数据（接口、方法、参数等）注册到注册中心

服务引用：

Consumer初始化时，解析@Reference注解或<dubbo:reference>配置 从注册中心订阅服务，获取服务地址列表并缓存

服务调用：

Consumer通过代理对象发起调用，将请求参数序列化为二进制 根据负载均衡策略选择服务实例，通过网络协议发送请求 Provider接收请求，反序列化参数，调用实际服务方法 Provider将返回结果序列化后返回给Consumer Consumer反序列化结果，获取调用结果

7. Dubbo的集群容错机制有哪些？各有什么作用？

Dubbo提供多种集群容错策略：

Failover Cluster（失败自动切换）：默认策略，调用失败时自动切换到其他服务实例，可配置重试次数 Failfast Cluster（快速失败）：调用失败立即报错，不重试，适合非幂等性操作（如新增记录） Failsafe Cluster（失败安全）：调用失败时直接忽略错误，返回空结果，适合不重要的非核心服务 Failback Cluster（失败自动恢复）：调用失败后记录请求，定时重试，适合异步操作（如日志推送） Forking Cluster（并行调用）：同时调用多个服务实例，只要有一个成功就返回结果，适合对响应速度要求高的场景 Broadcast Cluster（广播调用）：调用所有服务实例，任意一个失败则整体失败，适合通知所有服务更新状态

配置方式：

<dubbo:reference interface="com.xxx.Service" cluster="failover" retries="2" />

8. Dubbo的序列化方式有哪些？如何选择？

Dubbo支持的序列化方式：

Hessian2：默认序列化方式，性能较好，兼容性强，但对Java特定类支持有限 FastJSON：基于JSON的序列化，可读性好，适合调试，但性能略差 Kryo：高性能序列化框架，序列化速度快，体积小，支持大部分Java类 Protobuf：跨语言支持好，序列化后体积小，性能优异，但需要预定义schema Java Serialization：Java原生序列化，兼容性最好，但性能最差，不推荐使用

选择建议：

常规Java服务间调用推荐Kryo或Hessian2 跨语言调用推荐Protobuf 需要人工可读性时选择FastJSON

配置方式：

<dubbo:protocol name="dubbo" serialization="kryo" />

9. Dubbo如何实现服务降级？

服务降级是指当服务压力过大时，暂时屏蔽部分非核心功能，保证核心功能可用。Dubbo实现服务降级的方式：

通过管理控制台动态配置：

在Dubbo Admin中对指定服务设置降级策略 支持返回null、默认值或抛出异常

代码中配置降级策略：

<dubbo:reference interface="com.xxx.Service"> <dubbo:parameter key="mock" value="return null" /> </dubbo:reference>

自定义降级实现：

创建Mock实现类，类名格式为接口名+Mock 在Mock类中实现降级逻辑

public class UserServiceMock implements UserService { public User getUser(Long id) { // 降级逻辑：返回默认用户 return new User(id, "默认用户"); } }

10. Dubbo的超时时间如何设置？有哪些层级？

Dubbo的超时时间设置用于避免服务调用无限期等待，支持多层级配置：

服务端方法级：

<dubbo:service interface="com.xxx.Service"> <dubbo:method name="getUser" timeout="3000" /> </dubbo:service> 服务端接口级：

<dubbo:service interface="com.xxx.Service" timeout="2000" /> 客户端方法级：

<dubbo:reference interface="com.xxx.Service"> <dubbo:method name="getUser" timeout="3000" /> </dubbo:reference> 客户端接口级：

<dubbo:reference interface="com.xxx.Service" timeout="2000" /> 全局级：

<dubbo:provider timeout="1000" /> <!-- 服务端全局 --> <dubbo:consumer timeout="1000" /> <!-- 客户端全局 -->

优先级：客户端方法级 > 服务端方法级 > 客户端接口级 > 服务端接口级 > 全局配置

11. Dubbo的重试机制是怎样的？需要注意什么？

Dubbo的重试机制用于当服务调用失败时自动重试，提高成功率。

配置方式：

<!-- 客户端配置重试次数 --> <dubbo:reference interface="com.xxx.Service" retries="2" /> <!-- 方法级配置 --> <dubbo:reference interface="com.xxx.Service"> <dubbo:method name="getUser" retries="1" /> </dubbo:reference>

注意事项：

重试机制只对幂等性操作有效，非幂等性操作（如新增、修改）慎用 重试次数不宜过多，否则可能加重服务端负担 结合超时时间设置，避免重试导致的响应时间过长 建议配合幂等设计（如使用唯一ID），防止重复执行带来的数据问题

12. Dubbo如何实现服务限流？

Dubbo提供多种限流方式：

令牌桶限流：

<dubbo:provider interface="com.xxx.Service"> <dubbo:parameter key="actives" value="100" /> <!-- 限制并发数 --> </dubbo:provider> 连接数限流：

<dubbo:protocol name="dubbo" accepts="1000" /> <!-- 限制服务端总连接数 --> 令牌桶限流（基于Sentinel）：

<dubbo:service interface="com.xxx.Service"> <dubbo:parameter key="sentinel.enabled" value="true" /> <dubbo:parameter key="sentinel.flow.grade" value="QPS" /> <!-- 基于QPS限流 --> <dubbo:parameter key="sentinel.flow.count" value="100" /> <!-- 限流阈值 --> </dubbo:service> 自定义限流过滤器： 实现Filter接口，在过滤器中实现自定义限流逻辑

13. Dubbo的SPI机制是什么？与Java SPI有何区别？

SPI（Service Provider Interface）是一种服务发现机制，允许第三方为接口提供实现。

Java SPI机制：

配置方式：在META-INF/services目录下创建以接口全类名为名的文件，内容为实现类全类名 加载方式：通过ServiceLoader加载，一次性加载所有实现类 缺点：无法按需加载，加载过程复杂，不支持AOP和IOC

Dubbo SPI机制：

配置方式：在META-INF/dubbo等目录下创建配置文件，支持键值对格式 加载方式：通过ExtensionLoader加载，支持按需加载 增强功能：支持AOP、IOC、自适应扩展、默认实现等 应用场景：Dubbo的协议、序列化、负载均衡等组件均通过SPI机制实现

示例配置（META-INF/dubbo/com.xxx.Protocol）：

dubbo=com.xxx.DubboProtocol http=com.xxx.HttpProtocol

14. Dubbo的服务版本控制如何实现？

当服务接口发生变化时，版本控制可以保证新旧服务兼容运行：

服务端配置版本：

<dubbo:service interface="com.xxx.UserService" version="1.0.0" /> <dubbo:service interface="com.xxx.UserService" version="2.0.0" /> 客户端指定版本：

<!-- 调用指定版本 --> <dubbo:reference interface="com.xxx.UserService" version="1.0.0" /> <!-- 调用所有版本（不推荐） --> <dubbo:reference interface="com.xxx.UserService" version="*" /> 版本迁移策略： 先发布新版本服务（1.0.0和2.0.0同时存在） 逐步将客户端切换到新版本 确认所有客户端迁移完成后，下线旧版本服务

15. Dubbo支持哪些注册中心的集群部署？如何保证高可用？

Dubbo支持的注册中心集群部署方式：

ZooKeeper集群：

部署奇数个节点（3、5、7等） 配置方式：registry address="zookeeper://192.168.1.1:2181?backup=192.168.1.2:2181,192.168.1.3:2181"

Nacos集群：

基于Raft协议实现高可用 配置方式：registry address="nacos://192.168.1.1:8848?namespace=public&serverAddr=192.168.1.1:8848,192.168.1.2:8848"

多注册中心：

同时连接多个不同类型的注册中心

<dubbo:registry id="zk1" address="zookeeper://192.168.1.1:2181" /> <dubbo:registry id="nacos1" address="nacos://192.168.1.2:8848" /> <dubbo:service interface="com.xxx.Service" registries="zk1,nacos1" />

注册中心高可用保障：

集群部署，避免单点故障 客户端本地缓存服务地址，注册中心宕机后仍可调用 服务提供者定期向注册中心发送心跳，维护服务状态

16. Dubbo与Spring Cloud的区别是什么？如何选择？

Dubbo与Spring Cloud的主要区别：

特性DubboSpring Cloud定位高性能RPC框架微服务生态系统核心功能服务治理、远程调用服务发现、配置中心、熔断等完整生态通信方式基于TCP的RPC基于HTTP的RESTful API组件丰富度较单一组件齐全，覆盖微服务全链路开发风格接口驱动注解驱动，更贴近Spring生态跨语言支持弱强（基于HTTP/JSON）

选择建议：

中小型项目，追求性能和简单易用，选择Dubbo 大型复杂微服务架构，需要完整生态支持，选择Spring Cloud 可结合使用：Dubbo提供高性能RPC，Spring Cloud提供配置、网关等功能

17. Dubbo的服务治理包括哪些方面？

Dubbo的服务治理涵盖多个维度：

服务发现：通过注册中心实现服务地址的动态管理 负载均衡：多种策略分发请求，优化资源利用 容错机制：失败重试、降级、熔断等保障服务稳定性 流量控制：限流、令牌桶等防止服务过载 服务监控：调用统计、性能指标分析 配置管理：服务参数动态配置 服务路由：基于条件的请求转发（如灰度发布） 安全控制：服务调用的权限认证和授权

通过Dubbo Admin控制台可以可视化管理这些治理功能，实现服务的全生命周期管理。

18. Dubbo如何实现异步调用？

Dubbo支持异步调用，避免同步等待导致的资源浪费：

基于Future的异步调用：

// 同步接口定义 public interface UserService { User getUser(Long id); } // 客户端异步调用 UserService userService = (UserService) context.getBean("userService"); Future<User> future = RpcContext.getContext().asyncCall( () -> userService.getUser(1L) ); // 做其他事情 User user = future.get(); // 获取结果 基于回调的异步调用：

// 定义回调接口 public interface UserCallback { void onSuccess(User user); void onFailure(Throwable e); } // 客户端调用 userService.getUser(1L, new UserCallback() { public void onSuccess(User user) { // 处理成功结果 } public void onFailure(Throwable e) { // 处理异常 } }); XML配置：

<dubbo:reference interface="com.xxx.UserService" async="true" />

异步调用适合耗时操作，可显著提高系统吞吐量。

19. Dubbo的过滤器机制是什么？如何自定义过滤器？

Dubbo的过滤器机制允许在服务调用的各个阶段插入自定义逻辑，如日志记录、权限验证等。

自定义过滤器步骤：

实现Filter接口：

public class LogFilter implements Filter { @Override public Result invoke(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) throws RpcException { // 调用前逻辑 long start = System.currentTimeMillis(); // 执行实际调用 Result result = invoker.invoke(invocation); // 调用后逻辑 long end = System.currentTimeMillis(); System.out.println("调用耗时：" + (end - start) + "ms"); return result; } } 配置过滤器： 在META-INF/dubbo/com.alibaba.dubbo.rpc.Filter文件中添加：

logFilter=com.xxx.filter.LogFilter 使用过滤器：

<!-- 服务端使用 --> <dubbo:service interface="com.xxx.Service" filter="logFilter" /> <!-- 客户端使用 --> <dubbo:reference interface="com.xxx.Service" filter="logFilter" /> <!-- 全局使用 --> <dubbo:provider filter="logFilter" />

Dubbo内置了多种过滤器，如日志、监控、限流等，也支持多个过滤器组合使用。

20. Dubbo 3.x相比2.x有哪些重要升级？

Dubbo 3.x是重大升级版本，主要改进包括：

全新服务发现模型：

引入应用级服务发现，减少注册中心数据量 支持接口与应用粒度的服务发现并存

Triple协议：

基于HTTP/2，同时支持RPC和RESTful调用 更好的跨语言支持和流式通信能力

性能优化：

序列化性能提升，支持Protobuf等高效序列化 网络传输和线程模型优化，提高吞吐量

云原生支持：

与Kubernetes集成，支持服务自动注册发现 支持Service Mesh架构，可作为数据平面

易用性提升：

简化配置，提供注解驱动开发 增强的监控和诊断能力

兼容性：

保持与2.x版本的协议兼容 提供平滑迁移方案

这些升级使Dubbo更适应云原生环境和大规模微服务架构。

网址：Dubbo 高频面试 20 问：从基础到进阶的全面解析 https://www.yuejiaxmz.com/news/view/1411169

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