目录

一、面试官心理分析

二、面试题剖析

1.dubbo 负载均衡策略

2.dubbo 集群容错策略

3.dubbo动态代理策略

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一、面试官心理分析

        继续深问吧，这些都是用 dubbo 必须知道的一些东西，你得知道基本原理，知道序列化是什么协议，还得知道具体用 dubbo 的时候，如何负载均衡，如何高可用，如何动态代理。
        说白了，就是看你对 dubbo 熟悉不熟悉:
        dubbo 工作原理：服务注册、注册中心、消费者、代理通信、负载均衡；

        网络通信、序列化：dubbo协议、长连接、NIO、hessian 序列化协议;

        负载均衡策略、集群容错策略、动态代理策略:dubbo 跑起来的时候一些功能是如何运转的?怎么做负载均衡?怎么做集群容错?怎么生成动态代理?
        dubbo SPI 机制：你了解不了解 dubbo 的 SPI 机制？如何基于 SPI 机制对 dubbo 进行扩展?

二、面试题剖析

1.dubbo 负载均衡策略

RandomLoadBalance
        默认情况下，dubbo 是 RandomLoadBalance，即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。
RoundRobinLoadBalance
        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。
举个栗子。

        跟运维同学申请机器，有的时候，我们运气好，正好公司资源比较充足，刚刚有一批热气腾腾、刚刚做好的虚拟机新鲜出炉，配置都比较高：8核+16G机器，申请到2台。过了一段时间，我们感觉2台机器有点不太够，我就去找运维同学说，“哥儿们，你能不能再给我一台机器”，但是这时只剩下一台4核+8G 的机器。我要还是得要。
        这个时候，可以给两台8核 16G 的机器设置权重 4，给剩余1台4核 8G 的机器设置权重 2。
LeastActiveLoadBalance
        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。
ConsistentHashLoadBalance
       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:service retries="2" />

或 

<dubbo:reference retries="2" />

 或

<dubbo:reference>
<dubbo:method name="findFoo" retries="2" />
</dubbo:reference>

 Failfast Cluster 模式
        一次调用失败就立即失败，常见于非幂等性的写操作，比如新增一条记录(调用失败就立即失败)。

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。配置示例如下：

<dubbo:service cluster="failsafe" />

或 

<dubbo:reference cluster="failsafe" />

Failback 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。

Forking Cluster 模式
        并行调用多个 provider，只要一个成功就立即返回。常用于实时性要求比较高的读操作，但是会浪费更多的服务资源，可通过 forks="2"来设置最大并行数。

Broadcast Cluster 模式
        逐个调用所有的 provider。任何一个 provider 出错则报错(从 2.1.8 版本开始支持)。通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。

3.dubbo动态代理策略