大家好,今天小编来为大家解答以下的问题，关于dubbo协议有哪些，dubbo的原理和机制这个很多人还不知道，现在让我们一起来看看吧！
dubbo和zookeeper常见面试题
1.Dubbo的工作流程是什么？
答：Dubbo的工作流程包括：provider向注册中心去注册自己为一个服务，consumer去注册中心订阅服务，注册中心会通知consumer注册好的服务，consumer会将provider的地址等信息拉取到本地缓存，consumer去调用provider，consumer和provider都异步的通知监控中心。
2.Dubbo的通信原理是什么？
答：Dubbo底层使用hessian2进行二进制序列化进行远程调用，Dubbo底层使用Netty框架进行异步通信。
3.Dubbo负载均衡策略有哪些？
答：Dubbo负载均衡策略包括：randomloadbalance、roundrobinloadbalance、leastactiveloadbalance、consistanthashloadbalance等。
4.ZooKeeper是什么？有什么作用？
答：ZooKeeper是一个分布式协调服务，可以用于分布式应用程序的协调和管理。它提供了一个分布式的、开放的、可靠的数据存储，用于存储和管理分布式应用程序的配置信息、命名服务、状态信息等。
5.ZooKeeper的特点是什么？
答：ZooKeeper的特点包括：高可用性、高性能、数据一致性、顺序访问、可靠性、容错性等。
6.ZooKeeper的工作原理是什么？
答：ZooKeeper的工作原理是基于ZAB协议，它将数据存储在内存中，并将数据同步到所有的ZooKeeper服务器上，保证数据的一致性。ZooKeeper使用了一种基于观察者模式的机制，当数据发生变化时，会通知所有的观察者。
7.ZooKeeper的节点类型有哪些？
答：ZooKeeper的节点类型包括：持久节点、临时节点、持久顺序节点、临时顺序节点。
8.ZooKeeper如何保证数据的一致性？
答：ZooKeeper使用了ZAB协议来保证数据的一致性，它将数据存储在内存中，并将数据同步到所有的ZooKeeper服务器上，保证数据的一致性。
dubbo的协议为什么推荐dubbo
dubbo是一款高性能、轻量级的开源JavaRPC框架，它提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册和发现。随着服务化的进一步发展，服务越来越多，服务之间的调用和依赖关系也越来越复杂，诞生了面向服务的架构体系(SOA)。
如果没有dubbo该怎么调用远程服务
1可以使用HTTP协议进行远程调用2因为dubbo是一种基于RPC协议的远程调用框架，如果没有dubbo可以选择使用HTTP协议进行远程调用，通过构造HTTP请求和响应来完成远程服务的调用。3当然，使用HTTP协议进行远程调用相对于使用RPC框架而言，会存在一定的性能损失和安全风险，因此在实际项目中需要根据具体情况进行权衡和选择。
dubbo和openfeign的优缺点
Dubbo和OpenFeign都是用于服务治理的开源框架，但它们的设计思路不同，因此也有不同的优缺点。
Dubbo的优点：
1.高性能：Dubbo采用了多种优化技术，如缓存、序列化、线程池等，能够提供非常高的性能。
2.强大的服务治理：Dubbo提供了完善的服务治理功能，如服务的注册与发现、负载均衡、熔断、限流等。
3.支持多协议：Dubbo支持多种RPC协议（Dubbo协议、Thrift协议、HTTP协议等），让开发者有更多的选择权。
4.支持多语言：Dubbo支持Java、Python、C#、Node.js等多种语言，在微服务多语言化的应用场景下比较方便。
Dubbo的缺点：
1.只适用于Java语言
2.对接口侵入性比较强，需要遵循Dubbo的API规范
3.部署配置较为复杂，需要进行配置注册中心、协议等信息
OpenFeign的优点：
1.声明式服务调用，减少了代码量和开发难度，可以直接通过注解方式定义RESTful接口
2.支持多种编码器和解码器，方便数据的传输和解析。
3.没有复杂的XML配置，只需简单的配置与Spring集成即可。
OpenFeign的缺点：
1.不支持Dubbo和Thrift等RPC协议
2.相比于Dubbo，功能相对简单，不支持熔断、降级等高级的服务治理功能。
3.性能相对Dubbo要差一些。
它几乎无所不能，点此提问
微服务框架spring cloud和dubbo有什么区别
首先，从严格意义上来说，Dubbo和SpringCloud的定位是不一样的。Dubbo是一个高性能的、基于java的开源RPC框架，注意它的定位是是高性能和RPC框架。SpringCloud提供了一系列通用工具来帮助开发者在分布式系统里快速构建一些常见模式，比如分布式配置管理、服务发现、熔断降级、智能路由、微代理、控制总线、一次性令牌、全局锁、分布式选主、分布式session等一些列解决方案，它的设计目标是提供一整套服务治理能力，它具有一套完整的微服务解决方案体系。
dubbo只是一个分布式的RPC框架，如果一定要按照分布式系统架构里的功能来定义的话，只是解决了服务发现、服务路由、服务降级和负载均衡方面的能力，新版本里也提供了动态配置中心和服务治理相关的能力，但相比SpringCloud而言，还是差了相当一部分的能力。
从功能支持上来说，dubbo的角色定位可能更像是另外一个大名鼎鼎的框架，那就是gRPC，而且两者在使用的方式以及工作原理上都非常相似，都是基于序列化协议来解决分布式系统中的远程调用问题，在使用上可以通过约定接口或者通过proto文件生成代码文件来“提升用户的使用”。
如果你在系统设计之初就已经考虑到了后续可能会涉及到各种服务治理能力，比如分布式配置、全局锁、分布式session等常见需求，那么使用SpringCloud将会减少你很多的工作，因为这些基本上都是"套件"，相互配合使用会非常顺畅。如果你想要的只是解决分布式架构后的远程调用问题，那么Dubbo是一个不错的选择。
SpringCloud和Dubbo的基本差异大概就是如上所述，如果你不知道该如何做选择，这里再补充几个比较关键的差异点，希望能帮助你更好的结合自身业务做出选择：
能力支持方面
上文也提到，SpringCloud提供了一整套微服务治理的功能组件，很多组件基本上都是"开箱即用"的，并且相互之间能很好的兼容，举个例子，如果要在SpringCloud里实现服务发现、负载均衡和熔断降级，你只需要引用SpringCloud的依赖组件即可，直接通过注解便可使用，基本上零配置；而dubbo框架，除了上述提到的能力支持之外，如果想要使用熔断降级，那你可能需要额外引用hystrix或者resilience4j来实现；温馨提示，hystrix官方目前也已经宣布不再更新，并且推荐使用resilience4j。
协议兼容方面
SpringCloud里并没有限制服务之间的通信协议，但是主流的一些客户端比如restTemple、feign等都是直接支持使用Ribbon来做服务注册发现和智能路由的，其底层通信的协议都是HTTP；而dubbo框架缺省是基于NIO异步传输使用TCP长连接并采用Hessian二进制序列化方式通信的；
这会涉及后续系统在扩展上的兼容性问题，比如需要调用一个三方系统或者是被第三方系统调用，相比而言HTTP协议可能更加通用。
模型定义方面
dubbo在模型设计上将一个接口定义为一个服务，而SpringCloud里则是将一个应用定义为一个服务，这两者在模型上是存在很大差异的，你也许会奇怪，这个对使用会有影响吗？从现有使用方面来说是没有什么影响的，但是你如果有关注ServiceMesh最新微服务技术的话，目前对Dubbo协议这块可能支持暂时还不完善，其中很大一部分原因就是因为在服务模型上与K8S的服务模型有差异；
调用性能方面
如果分布式系统中比较关注远程调用的性能，那Dubbo可能是一个较好的选择，基于NIO和TCP长连接的通信传输方式，在性能上相比HTTP协议是有绝对优势的；当然基于SpringCloud你也可以使用gRPC协议来解决性能问题，那就是另外一个问题了。
dubbo协议有哪些和dubbo的原理和机制的问题分享结束啦，以上的文章解决了您的问题吗？欢迎您下次再来哦！
