1、dubbo的项目在github中的地址为: https://github.com/apache/dubbo
2、进入需要进行下载的地址,执行 git clone https://github.com/apache/dubbo.git
3、为了防止master中代码不稳定,进入dubbo项目 cd dubbo 可以切入到最近的release分支 git checkout 2.7.6-release
4、进行本地编译,进入dubbo项目 cd dubbo , 进行编译操作 mvn clean install -DskipTests
5、使用IDE引入项目。
1、Dubbo调用关系说明

整个架构由四部分组成:
Provider: 暴露服务的服务提供方Protocol 负责提供者和消费者之间协议交互数据Service 真实的业务服务信息,可以理解成接口和实现Container Dubbo的运行环境Consumer: 调用远程服务的服务消费方Protocol 负责提供者和消费者之间协议交互数据Cluster 感知提供者端的列表信息Proxy 可以理解成 提供者的服务调用代理类 由它接管Consumer中的接口调用逻辑Registry: 注册中心,用于作为服务发现和路由配置等工作,提供者和消费者都会在这里进行注册Monitor: 用于提供者和消费者中的数据统计,比如调用频次,成功失败次数等信息。2、启动和执行流程说明
Service信息加载 并通过Protocol 注册到注册中心Cluster模块 来选择真实的要发送给的提供者信息Consumer中的Protocol 把信息发送给提供者Protocol 模块来处理消费者的信息Service 来进行处理3、整体的调用链路

图例说明:淡绿色代表了服务生产者的范围;淡蓝色代表了服务消费者的范围;红色箭头代表了调用的方向。
整体链路调用的流程:
Interface进行方法调用 统一交由消费者端的 Proxy 通过ProxyFactory 来进行代理对象的创建,使用到了 jdk javassist技术Filter这个模块 做一个统一的过滤请求,在SPI案例中涉及过Invoker调用逻辑 通过Directory去配置中读取信息,最终通过list方法获取所有的Invoker通过Cluster模块 根据选择的具体路由规则 来选取Invoker列表 通过LoadBalance模块 根据负载均衡策略 选择一个具体的Invoker 来处理我们的请求 如果执行中出现错误 并且Consumer阶段配置了重试机制 则会重新尝试执行Filter进行执行功能的前后封装 Invoker 选择具体的执行协议Consumer中的 Server 在这里进行 反编码 和 反序列化的接收数据Exporter选择执行器Filter 进行一个提供者端的过滤 到达 Invoker 执行器Invoker 调用接口的具体实现 然后返回3、Dubbo源码整体设计

图例说明:
Service 和 Config 层为 API,其它各层均为 SPI。Dubbo源码整体设计与调用链路十分相似。只不过这里可以看到接口的一些具体实现以及左侧也有更为详细的层次划分,我们在后面的源码解析时也会着重介绍其中比较重要的模块实现。
分层介绍:
Business业务逻辑层
service 业务层 包括我们的业务代码 比如接口实现类 直接面向开发者RPC层远程过程调用层
config 配置层 对外提供配置 以ServiceConfigReferenceConfig 为核心 可以直接初始化配置类,也可以解析配置文件生成
proxy 服务代理层 无论是生产者还是消费者,框架都会产生一个代理类,整个过程对上层透明就是业务层对远程调用无感
registry 注册中心层 封装服务地址的注册与发现,以服务的URL为中心
cluster 路由层 (集群容错层) 提供了多个提供者的路由和负载均衡,并且它桥接注册中心,以Invoker为核心
monitor 监控层 RPC调用相关的信息,如调用次数、成功失败的情况、调用时间等在这一层完成
protocol 远程调用层 封装RPC调用,无论是服务的暴露还是服务的引用,都是在Protocol中作为主功能入口,负责Invoker的整个生命周期,Dubbo中所有的模型都向Invoker靠拢Remoting层远程数据传输层
exchange 信息交换层 封装请求和响应的模式,如把请求由同步转换成异步
transport 网络传输层 统一网络传输的接口,比如 netty 和 mina 统一为一个网络传输接口
serialize 数据序列化层 负责管理整个框架中的数据传输的序列化和反序列化欢迎大家关注我的公众号【老周聊架构】,AI、大数据、云原生、物联网等相关领域的技术知识分享。