dubbo泛化调用细节是如何实现的

1 dubbo泛化调用的实现细节是很复杂的。
2 dubbo框架使用了javassist字节码技术对泛化调用进行了实现。
当消费者调用提供者提供的服务时，会先通过序列化技术将参数转化成字节码流，然后通过反射技术在提供者端生成一个临时的类，并使用字节码技术动态生成一个方法，并将参数解析为方法的参数进行调用。
3 除此之外，Dubbo泛化调用还要考虑到参数的类型，参数的个数等问题，在实现过程中使用了很多技术手段进行优化，使得在使用泛化调用的时候可以得到和普通调用相同的使用体验。

dubbo泛化调用细节是如何实现的

1. Dubbo泛化调用实现细节是非常复杂的。
2. Dubbo泛化调用是通过将方法参数和返回值序列化为JSON格式，再通过网络传输到远程服务端，最终将结果反序列化为Java对象返回给调用方。
在这个过程中，Dubbo会根据方法签名和参数类型来确定调用哪个服务提供者，同时还需要考虑负载均衡、容错等问题。
3. 如果想深入了解Dubbo泛化调用的实现细节，可以参考Dubbo的源代码和文档，同时还需要了解Java序列化、网络编程、负载均衡、容错等相关知识。

dubbo泛化调用细节是如何实现的

dubbo泛化调用的实现细节是通过反射机制来实现的。
1.dubbo泛化调用的实现细节是通过反射机制来实现的。
2.泛化调用是dubbo提供的一种动态调用方式，它可以通过任意参数和任意类的接口来调用服务，不需要通过API接口来调用。
而反射机制可以动态获取类的信息以及调用类中的方法和属性，可以实现灵活的动态调用，因此dubbo选择使用反射机制来实现泛化调用。
3.除了反射机制外，dubbo还提供了其他动态调用方式，例如：URL服务自适应、泛化引用调用等。
这些不同的动态调用方式可以根据不同的场景选择使用，从而提供更为灵活和高效的服务调用方式。

dubbo泛化调用细节是如何实现的

服务A与服务B属于不同的应用，通过dubbo远程调用，要做到二者写库操作一同提交/一同回滚，服务A和服务B必须参与同一个跨应用的全局事务，并保证二者对应的DB事务必须作为该全局事务的分支事务。这样，事务管理模块在明确了该全局事务的完成方向（commit/rollback）后，再将该全局事务下的所有分支事务逐个提交/回滚。

这是分布式事务管理的大致逻辑，其中，上述“将所有分支事务逐个提交/回滚”过程是分布式事务处理的关键，需要有相应故障恢复的机制，例如，当服务A的DB事务已经提交（服务B的DB事务尚未提交）时，若服务B所在节点宕机（或其使用的DB宕机）时，如何保证服务B的DB事务仍能正常提交。这个过程的实现机制有很多种，常见的有XA 2PC和TCC。

XA机制将提交过程分成prepare、commit两个阶段，事务管理模块在prepare服务A的DB事务、服务B的DB事务都成功后，再逐个commit这些DB事务。DB在prepare返回OK后，如果没有收到来自事务管理模块的commit/rollback请求则会一直保留该分支事务的数据。因此，若上述宕机故障出现在prepare阶段，则可以通过将prepare过的分支事务回滚，来达到全局事务回滚；若上述宕机故障出现在commit阶段，后续仍然可以再次commit那些未成功commit的分支事务，最终达到全局事务提交。

TCC机制下，事务管理模块是在服务A、服务B执行完毕后即刻提交其参与的DB事务。而后，如果全局事务决定提交，则逐个调用服务A和服务B的confirm逻辑；如果全局事务决定回滚，则逐个调用服务A和服务B的cancel逻辑（当然，confirm/cancel逻辑的执行中又会参与相应的DB事务）。若发生上述宕机故障，则只需要根据全局事务当前状态，将服务A、服务B相应的confirm/cancel逻辑重新调用即可。因confirm/cancel逻辑可能会被多次调用，因此，需要保证其幂等性。

知名的分布式事务管理器主要有atomikos、bitronix、narayana。其中，仅atomikos支持XA和TCC两种机制，bitronix、narayana仅支持XA机制。这三者都不提供对dubbo的开箱即用的支持，需要自行集成。

目前对dubbo提供开箱即用支持的分布式事务管理器有：

ByteJTA

ByteTCC