如果你用过Dubbo，但是没碰到过什么坑，那只能说明你还没有深交Dubbo，看看笔者那些年使用Dubbo踩过的坑！

父子类有相同属性时值丢失

假设Provider提供的服务中某个服务的参数是WordDTO，并且WordDTO继承自BaseDTO，两个类的定义如下：

@Datapublic class BaseDTO implements Serializable { private Long id;}@Datapublic class WordDTO extends BaseDTO { private Long id; private String uuid; private Long timestamp; private String word;}

问题描述：在Consumer侧给WordDTO赋的值，其id属性的值无法在Provider侧获取到。假设Consumer传的值是：{"id":68,"timestamp":1570928394380,"uuid":"
f774f99f-987c-4506-8ab8-366cd619bb15","word":"hello world"}，在Provider拿到的却是：{"timestamp":1570928394380,"uuid":"f774f99f-987c-4506-8ab8-366cd619bb15","word":"hello world"}。

原因分析：dubbo默认采用的是hessian序列化&反序列化方式，JavaDeserializer在获取fileds时，采用了Map去重。但是在读取值时，根据serializer的顺序，对于同名字段，子类的该字段值会被赋值两次，总是被父类的值覆盖，导致子类的字段值丢失。

解决方案：

1. 更改序列化方式（不建议）；
2. 删掉子类中与父类同名属性（建议）；

自定义异常被包装成RuntimeException

首先需要说明的是，出现这个问题有一定的条件。如果Provider中的api和自定义Exception定义都是在一个api.jar中，那么是不会有任何问题的。但是如果自定义Exception是在一个单独的比如common.jar包中就会出现这个问题（此时api和model在另一个api.jar中）。

下面是一段调用一个会抛出自定义异常的服务的代码：

try { String hello = demoService.saySomething(wordDTO); System.out.println(hello);}catch (WrongArgumentException e){ System.err.println("wrong argument 1: " + e.getMessage());}catch (RuntimeException e){ System.err.println("wrong argument 2: " + e.getMessage());}

但是，调用的日志却是如下所示，通过日志我们可以发现，在Consumer中并没有捕获到自定义的WrongArgumentException异常，只能捕获到RuntimeException中的异常，且这个异常信息是封装自定义的WrongArgumentException异常：

wrong argument 2: com.afei.dev.maven.exception.WrongArgumentException: word不允许为空com.afei.dev.maven.exception.WrongArgumentException: word不允许为空 at com.afei.test.dubbo.provider.facade.impl.DemoServiceImpl.saySomething(DemoServiceImpl.java:11) at com.alibaba.dubbo.common.bytecode.Wrapper1.invokeMethod(Wrapper1.java)

这是什么原因呢？这是因为dubbo Provider的ExceptionFilter.java对异常统一封装导致的，其封装的核心源码我就不贴出来了，你如果有兴趣可以自己下载查看。我这里只贴出它的处理逻辑，当碰到如下这些情况时，dubbo会直接抛出异常：

1. 如果是checked异常（不是RuntimeException但是是Exception.java类型的异常），直接抛出；
2. 在方法签名上有声明（例如String saySomething()throws MyException ），直接抛出；
3. 异常类和接口类在同一jar包里，直接抛出；
4. 是JDK自带的异常（全类名以java或者javax开头，例如java.lang.IllegalStateException），直接抛出；
5. 是Dubbo本身的异常RpcException，直接抛出；

否则，Dubbo通过如下代码将异常包装成RuntimeException抛给客户端：

return new RpcResult(new RuntimeException(StringUtils.toString(exception)));

通过上面对ExceptionFilter的源码分析可知，如果要让Provider抛出自定义异常，有如下几个解决办法：

1. 将自定义异常和接口类放到一个包中即可（推荐）；
2. 方法签名上申明自定义异常；

那么Dubbo为什么这样设计？我相信没有谁比Dubbo的作者梁飞更有发言权了！这里就引用Dubbo作者梁飞在Github上的原话（原话出处：
https://github.com/apache/dubbo/issues/111）：

这个是为了防止服务提供方抛出了消费方没有的异常，比如数据库异常类，导致消费方反序列化失败，使异常信息更奇怪，建议在业务接口上RuntimeException也声明在throws中。

IP暴露问题

在某些复杂环境下，例如Docker、双网卡、虚拟机等环境下，Dubbo默认绑定的IP可能并不是我们期望的正确IP，Dubbo绑定IP默认行为如下（核心源码在NetUtils.java中）：

1. 通过InetAddress.getLocalHost()获取本机地址，如果本机地址有效则返回（有效地址需要满足这几点：1. 不能为空，2. 不是loopback地址（类似127.x.x.x），3. 不能是0.0.0.0，也不能是127.0.0.1）；
2. 如果本机地址无效，那么再遍历网卡地址，然后通过isValidAddress校验ip是否正常并返回第一个有效的IP地址。这样的话，Dubbo就不能保证返回的是内网IP还是外网IP。

事实上，复杂环境下这个IP绑定问题不太好自动化解决，不过我们可以利用dubbo的扩展能力解决这些问题。

• Docker环境

如果你的dubbo部署在Docker上，那么需要注意了。我们需要解决Dubbo几个特定参数来解决这个问题：

1. DUBBO_IP_TO_REGISTRY --- Registering to the IP address of the registration center
2. DUBBO_PORT_TO_REGISTRY --- Registering to the port of the registration center
3. DUBBO_IP_TO_BIND --- Listening IP addresses
4. DUBBO_PORT_TO_BIND --- Listening ports

假设主机IP地址为30.5.97.6，docker启动dubbo服务参考命令，启动后，这个Provider服务注册的地址就是30.5.97.6:20881，我们可以通过命令（telnet 30.5.97.6 20881，invoke
org.apache.dubbo.test.docker.DemoService.hello("world")）检查并调用Provider提供的服务：

docker run -e DUBBO_IP_TO_REGISTRY=30.5.97.6 -e DUBBO_PORT_TO_REGISTRY=20881 -p 30.5.97.6:20881:20880 --link zkserver:zkserver -it --rm dubbo-docker-sample

参考地址：
https://github.com/apache/dubbo-samples/tree/master/dubbo-samples-docker。

• 暴露外网IP

如果你服务的调用方和消费方不在同一个内网中，那么就会希望Dubbo服务通过外网IP暴露。不过不好意思，dubbo默认的服务暴露行为搞不定，因为dubbo默认暴露的是内网IP地址。

这个时候，我们就需要借助两个参数：dubbo.protocol.host和dubbo.protocol.port，通过这两个参数显示申明我们暴露服务的IP和Port，这两个参数即可以通过配置文件方式指定，也可以通过JVM参数方式指定，具体怎么使用，UP TO YOU！！！

• 双网卡问题

当服务器上有多个网卡时，Dubbo服务提供者启动时，会将错误的IP注册到注册中心，从而导致消费端连接不上。这种情况的笔者提供两种解决办法：

1. 配置dubbo.protocol.host=192.168.0.1
2. 配置/etc/hosts，例如afeiserver01 = 192.168.0.1，其中afeiserver01是机器名；

Data length too large

这个异常的详细堆栈信息如下所示：

org.apache.dubbo.remoting.transport.ExceedPayloadLimitException:Data length too large: 10356612, max payload: 8388608,channel: NettyChannel [channel=[id: 0xd36132c0, L:/192.168.1.6:55078 - R:/192.168.1.6:20880]]

日志中提到max payload为8388608，等价于8 * 1024 * 1024，即8k。所以这个问题的原因非常清晰了，就是请求或者响应的报文体长度超过了8k。

这个问题比较简单，笔者在这里提供两个解决方案：

1. 修改payload的值，将其调大，例如16777216，即16k，不推荐；
2. 减少请求/响应报文长度。例如Provider提供的服务，最大批量限制为1000，比如最多只能批量查询1000个用户ID的用户信息，推荐；

说明：

dubbo在小报文的场景下表现最佳，所以，除非确实无法饶过。否则强烈不建议调大payload的值；

线程耗尽

dubbo服务Provider侧如果线程耗尽，会跑出类似如下的异常信息：

19-10-17 00:00:00.033 [New I/O server worker #1-6] WARN com.alibaba.dubbo.common.threadpool.support.AbortPolicyWithReport - [DUBBO] Thread pool is EXHAUSTED! Thread Name: DubboServerHandler-10.0.0.77:20703, Pool Size: 200 (active: 200, core: 200, max: 200, largest: 200), Task: 5897697 (completed: 5897197), Executor status:(isShutdown:false, isTerminated:false, isTerminating:false), in dubbo://10.0.0.77:20703!, dubbo version: 2.5.3, current host: 127.0.0.1

对dubbo有基本了解的都知道，Provider默认是fixed线程池，且线程数为200。那么什么时候会出现这种异常呢：

1. Provider侧接口处理太慢。如果是这种原因的话，我们可以通过jstack命令，在线程栈中看到超过200个状态为RUNNING、且命名为"DubboServerHandler-"的线程，通过线程栈我们大概知道是哪部分代码引起的，然后优化问题代码，提升处理能力从而解决这个问题；
2. Provider处理能力确实不够。这个原因是指，Consumer可能会达到10000TPS，但是Provider单机处理能力可能只有1000TPS，如果没有10台以上的Provider服务实例，那么就确实需要扩容了。
3. Provier由于某些原因阻塞。这个原因一般是Provider侧依赖的某些服务或者中间件出问题导致的；

根据下面这段日志可知，Dubbo线程都阻塞在发送ActiveMQ消息的地方，我们可以通过异步发送MQ消息，或者检查是不是ActiveMQ服务吞吐量不行并优化它的吞吐量等手段来解决：

"DubboServerHandler-127.0.0.1:20880-thread-128" daemon prio=10 tid=0x00007fd574193811 nid=0x16cf1 waiting for monitor entry [0x00007fd691887000..0x00007fd691888810] java.lang.Thread.State: BLOCKED (on object monitor) at org.apache.activemq.transport.MutexTransport.oneway(MutexTransport.java:40) - waiting to lock <0x00007fd6c9fa4ba8> (a java.lang.Object) at org.apache.activemq.transport.ResponseCorrelator.oneway(ResponseCorrelator.java:60) at org.apache.activemq.ActiveMQConnection.doAsyncSendPacket(ActiveMQConnection.java:1265) at org.apache.activemq.ActiveMQConnection.asyncSendPacket(ActiveMQConnection.java:1259)

服务调用失败

异常堆栈信息如下所示：

Forbid consumer 0 access service com.afei.dubbo.demo.api.QueryService from registry 127.0.0.1:2181 use dubbo version 2.5.3,Please check registry access list (whitelist/blacklist)

或者异常堆栈信息如下所示：

org.apache.dubbo.rpc.RpcException:Failed to invoke the method saySomething in the service com.afei.test.dubbo.provider.facade.DemoService.No provider available for the service com.afei.test.dubbo.provider.facade.DemoService:2.0.0from registry 224.5.6.7:1234

我相信，每一个使用过dubbo服务的同学，肯定会碰到上面这两个ERROR日志。这两个问题一般有如下几种原因：

1. Provider服务全部下线，即没有一个存活的Provider服务进程。
2. 存在一个或多个Provider服务，但是version或者group不匹配。例如Consumer侧申明version=1.0.0，而Provider侧申明version=2.0.0，或者group不匹配，都会出现这个ERROR。
3. 暴露的IP有问题。例如暴露的是内网IP，但是调用却是通过外网IP；

dubbo spring schema

在dubbo进入apache之前，dubbo的spring schema申明如下：

http://code.alibabatech.com/schema/dubbo

当dubbo进入apache后，dubbo的spring schema能兼容两种方式：

http://dubbo.apache.org/schema/dubbohttp://code.alibabatech.com/schema/dubbo

这是由dubbo.jar中META-INF/spring.schemas文件决定的：

http\://dubbo.apache.org/schema/dubbo/dubbo.xsd=META-INF/dubbo.xsdhttp\://code.alibabatech.com/schema/dubbo/dubbo.xsd=META-INF/compat/dubbo.xsd

dubbo新版本是即能兼容
http://dubbo.apache.org/schema/dubbo，也能兼容http://code.alibabatech.com/schema/dubbo。但是dubbo老版本只能兼容http://code.alibabatech.com/schema/dubbo。如果老版本也配置http://dubbo.apache.org/schema/dubbo，就会抛出如下日常：

org.springframework.beans.factory.parsing.BeanDefinitionParsingException:Configuration problem: Unable to locate Spring NamespaceHandle

下面问题的场景基于dubbo-2.5.3版本。

如果你对StackOverflowError有一定的了解，就可以知道出现这个问题的主要原因就是调用栈太深，比如常见的无限递归调用。那本文要介绍的Dubbo抛出的这个StackOverflowError又是什么原因呢？且往下看。

重现问题

话不多说，直入主题。这次碰到的StackOverflowError非常好重现，只需要如下简短的代码即可。需要注意的是这里调用的是
com.alibaba.dubbo.common.json.JSON，而不是fastjson中的com.alibaba.fastjson.JSON：

运行这段代码能得到如下异常：

分析原因

由这个异常堆栈信息，我们很容易知道在GenericJSONConverter中的第73行和129行之间出现了无限递归调用，打开dubbo源码并debug，发现在调用GenericJSONConverter中的writeValue()方法时，首先会判断需要序列化的对象的类型。当对象是如下类型时会特殊处理：

1. 原生类型或者封装类型；
2. JSONNode类型；
3. 枚举；
4. 数组；
5. Map；
6. 集合类型；

如果需要序列化的对象是其他类型，比如这里的Locale类型，序列化逻辑如下所示：

通过这段源码的分析，我们大概可以知道Locale的属性中肯定有Locale类型的属性。由于有Locale类型的属性，导致继续调用GenericJSONConverter中的writeValue()方法，从而无限递归下去，让我们继续Debug源码验证这个猜想。

Debug到String pns[] = w.getPropertyNames();，我们通过查看Locale的属性pns[]可以验证我们前面的猜想，如下图所示。Locale属性availableLocales的类型还是Locale，从而出现死循环直到抛出StackOverflowError：

解决问题

那么如何解决这个问题呢？很简单，不要使用dubbo中的JSON，改为使用fastjson中的JSON，或者jackson和GSON都可以：

Locale locale = Locale.getDefault();
System.out.println(com.alibaba.fastjson.JSON.toJSON(locale));
System.out.println(new com.google.gson.Gson().toJson(locale));

Dubbo Fix

笔者翻看dubbo issue历史，发现dubbo在2018-05-09修复了这个问题，对应的dubbo版本是2.6.3，描述为：add Locale serialize & deserialize support。pull地址如下：
https://github.com/apache/dubbo/pull/1761/commits。

修复的代码片段如下所示，主要改动点有：

1. 如果序列化对象是Locale类型，那么序列化方式就是调用toString()方法；
2. 如果反序列化目标对象类型是Locale，那么将value以下划线分割，然后构造Locale对象，用法参考：JSON.parse("zhCN", Locale.class)；
3. 

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