开发者学堂课程【基于 Apache Dubbo 的大规模微服务集群实践调优：基于 Apache Dubbo 的大规模微服务集群实践调优】学习笔记，与课程紧密联系，让用户快速学习知识。
课程地址：https://developer.aliyun.com/learning/course/1027/detail/15102
基于 Apache Dubbo 的大规模微服务集群实践调优
1、本节课会介绍第八届中国国际“互联网+”大学生创新创业大赛产业命题赛道赛题，基于 Apache Dubbo 的大规模微服务集群实践调优赛题解析。
2、Apache Dubbo 是一款开源服务框架，最初在2008年阿里巴巴创建开源，并且尽快成为国内开源服务框架的实施标准框架，得到各行各业的广泛应用。
在2017年，Apache Dubbo 正式签约阿里巴巴基金会，去年 Dubbo 社区重磅发布下一代云原生产品 Dubbo3，Dubbo3 总体架构能很好的满足企业的大规模微服务集群实践的诉求，因为设计之初就是为了解决超大规模微服务实践的进行实践的问题。Dubbo 的用户涵盖互联网软件科技公司，金融保险，传统制造业等，绝大多数的企业，通过多年的大规模生产流量，对 double 的稳定性和性能进行充分验证。
3、作为下一代云原生微服务框架 Dubbo3，主要提供了以下几大核心能力，首先是全新的服务发现模型，也就是应用力度发现，应用力度发现面向云原生设计设备的基础设施与机构系统，性能与伸缩性都得到大幅度提升。
第二点是 service mesh 的整体解决方案，Dubbo mesh 同时支持 mesh 和mesh，提供更多架构选择，降低迁移落地成本，第三点是 rpt 通信协议 trip，基于http2 的 trip 协议兼容 gpc。网关穿透性更强，多语言更加友好，支持 模型，Dubbo 3 提供统一的流量治理模型，该模型面向云原生流量治理 sdk，mesh 真人的统一治理规则，支持更丰富的流量上限。
4、关于赛题部分，强调对 double3 的性能优化，赛题相对比较灵活，涵盖 java 性能优化，Rpc 协议实现，benchmark 工具搭建，大规模进行实践场景下，资源消耗优化等。参赛者可以根据个人选择从几个方向着手，第一个方向是对 double triple 协议的设计与实现进行优优，以达到比当前性能提升20%左右的目标。第二点是为 Dubbo RPC 协议提供 Benchmark 评测工具，并基于该工具给出完整评测数据指标，尤其是 triple 和 profiler 模型下的指标数据。第三点是自行设计或利用业界主流 Profiler 工具,一方面对 Dubbo 项目进行 Performance Profiling , 另一方面为 Dubbo 建立持续 Profiling 的能力和机制。第四点是模拟 Dubbo3 的超大规模微服务实例场景，模拟单个服务下超过百万的 ip 实例地址，通过触发该服务的地址变更事件，观察 Dubbo3 的资源占用情况。通过调优显著提升消费端在地址推送过程，调用选址等过程中的资源利用率，降低内存占用 cpu 消耗等资源占用。
5、在参与报名之前，建议候选者提前熟悉rpc微服务，java 语言性能优化等相关的基础知识。对于赛题的细节，不用过于担心，任何时候有疑问可以通过官方途径进行反馈，组委会和社区的工作人员会进行及时的解答。
