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与 gRPC、Spring Cloud、Istio 的关系
很多开发者经常会问到 Apache Dubbo 与 Spring Cloud、gRPC 以及一些 Service Mesh 项目如 Istio 的关系，要解释清楚它们的关系并不困难，你只需要跟随这篇文章和 Dubbo 文档做一些更深入的了解，但总的来说，它们之间有些能力是重合的，但在一些场景你可以把它们放在一起使用。
虽然这是一篇 Dubbo 维护者写的文档，我们仍会尽力将 Dubbo 与其他组件之间的联系与差异客观、透明的展现出来，但考虑到每个人对不同产品的熟悉程度不一，这里的个别表述可能并不完全准确，希望能给开发者带来帮助。
Dubbo 与 Spring Cloud
从上图我们可以看出，Dubbo 和 Spring Cloud 有很多相似之处，它们都在整个架构图的相同位置并提供一些相似的功能。
- Dubbo 和 Spring Cloud 都侧重在对分布式系统中常见问题模式的抽象（如服务发现、负载均衡、动态配置等） ，同时对每一个问题都提供了配套组件实现，形成了一套微服务整体解决方案，让使用 Dubbo 及 Spring Cloud 的用户在开发微服务应用时可以专注在业务逻辑开发上。
- Dubbo 和 Spring Cloud 都完全兼容 Spring 体系的应用开发模式 ，Dubbo 对 Spring 应用开发框架、Spring Boot 微服务框架都做了很好的适配，由于 Spring Cloud 出自 Spring 体系，在这一点上自然更不必多说。
虽然两者有很多相似之处，但由于它们在诞生背景与架构设计上的巨大差异， 两者在性能、适用的微服务集群规模、生产稳定性保障、服务治理等方面都有很大差异 。
Spring Cloud 的优势在于：
- 同样都支持 Spring 开发体系的情况下，Spring Cloud 得到更多的原生支持
- 对一些常用的微服务模式做了抽象如服务发现、动态配置、异步消息等，同时包括一些批处理任务、定时任务、持久化数据访问等领域也有涉猎。
- 基于 HTTP 的通信模式，加上相对比较完善的入门文档和演示 demo 和 starters，让开发者在第一感觉上更易于上手
Spring Cloud 的问题有：
- 只提供抽象模式的定义不提供官方稳定实现，开发者只能寻求类似 Netflix、Alibaba、Azure 等不同厂商的实现套件，而每个厂商支持的完善度、稳定性、活跃度各异
- 有微服务全家桶却不是能拿来就用的全家桶，demo 上手容易，但落地推广与长期使用的成本非常高
- 欠缺服务治理能力，尤其是流量管控方面如负载均衡、流量路由方面能力都比较弱
- 编程模型与通信协议绑定 HTTP，在性能、与其他 RPC 体系互通上存在障碍
- 总体架构与实现只适用于小规模微服务集群实践，当集群规模增长后就会遇到地址推送效率、内存占用等各种瓶颈的问题，但此时迁移到其他体系却很难实现
- 很多微服务实践场景的问题需要用户独自解决，比如优雅停机、启动预热、服务测试，再比如双注册、双订阅、延迟注册、服务按分组隔离、集群容错等
而以上这些点，都是 Dubbo 的优势 所在：
- 完全支持 Spring & Spring Boot 开发模式，同时在服务发现、动态配置等基础模式上提供与 Spring Cloud 对等的能力。
- 是企业级微服务实践方案的整体输出，Dubbo 考虑到了企业微服务实践中会遇到的各种问题如优雅上下线、多注册中心、流量管理等，因此其在生产环境的长期维护成本更低
- 在通信协议和编码上选择更灵活，包括 rpc 通信层协议如 HTTP、HTTP/2(Triple、gRPC)、TCP 二进制协议、rest等，序列化编码协议Protobuf、JSON、Hessian2 等，支持单端口多协议。
- Dubbo 从设计上突出服务服务治理能力，如权重动态调整、标签路由、条件路由等，支持 Proxyless 等多种模式接入 Service Mesh 体系
- 高性能的 RPC 协议编码与实现，
- Dubbo 是在超大规模微服务集群实践场景下开发的框架，可以做到百万实例规模的集群水平扩容，应对集群增长带来的各种问题
- Dubbo 提供 Java 外的多语言实现，使得构建多语言异构的微服务体系成为可能
如果您的目标是构建企业级应用，并期待在未来的持久维护中能够更省心、更稳定，我们建议你能更深入的了解 Dubbo 的使用和其提供的能力。
Dubbo 在入门资料上的欠缺是对比 Spring Cloud 的一个劣势，这体现在依赖配置管理、文档、demo 示例完善度上，当前整个社区在重点投入这一部分的建设，期望能降低用户在第一天体验和学习 Dubbo 时的门槛，不让开发者因为缺乏文档而错失 Dubbo 这样一款优秀的产品。
Dubbo 与 gRPC
Dubbo 与 gRPC 最大的差异在于两者的定位上：
- gRPC 定位为一款 RPC 框架 ，Google 推出它的核心目标是定义云原生时代的 rpc 通信规范与标准实现；
- Dubbo 定位是一款微服务开发框架 ，它侧重解决微服务实践从服务定义、开发、通信到治理的问题，因此 Dubbo 同时提供了 RPC 通信、与应用开发框架的适配、服务治理等能力。
Dubbo 不绑定特定的通信协议，即 Dubbo 服务间可通过多种 RPC 协议通信并支持灵活切换。因此，你可以在 Dubbo 开发的微服务中选用 gRPC 通信， Dubbo 完全兼容 gRPC，并将 gRPC 设计为内置原生支持的协议之一 。
如果您看中基于 HTTP/2 的通信协议、基于 Protobuf 的服务定义，并基于此决定选型 gRPC 作为微服务开发框架，那很有可能您会在未来的微服务业务开发中遇到障碍，这主要源于 gRPC 没有为开发者提供以下能力：
- 缺乏与业务应用框架集成的开发模式，用户需要基于 gRPC 底层的 RPC API 定义、发布或调用微服务，中间可能还有与业务应用开发框架整合的问题
- 缺乏微服务周边生态扩展与适配，如服务发现、限流降级、链路追踪等没有多少可供选择的官方实现，且扩展起来非常困难
- 缺乏服务治理能力，作为一款 rpc 框架，缺乏对服务治理能力的抽象
因此，gRPC 更适合作为底层的通信协议规范或编解码包，而 Dubbo 则可用作微服务整体解决方案。 对于 gRPC 协议，我们推荐的使用模式 Dubbo + gRPC 的组合 ，这个时候，gRPC 只是隐藏在底层的一个通信协议，不被微服务开发者感知，开发者基于 Dubbo 提供的 API 和配置开发服务，并基于 dubbo 的服务治理能力治理服务，在未来，开发者还能使用 Dubbo 生态和开源的 IDL 配套工具管理服务定义与发布。
如果我们忽略 gRPC 在应用开发框架侧的空白，只考虑如何给 gRPC 带来服务治理能力，则另一种可以采用的模式就是在 Service Mesh 架构下使用 gRPC，这就引出了我们下一小节要讨论的内容：Dubbo 与 Service Mesh 架构的关系。
Dubbo 与 Istio
Service Mesh 是近年来在云原生背景下诞生的一种微服务架构，在 Kubernetes 体系下，让微服务开发中的更多能力如流量拦截、服务治理等下沉并成为基础设施，让微服务开发、升级更轻量。Istio 是 Service Mesh 的开源代表实现，它从部署架构上分为数据面与控制面，从这一点上与 Dubbo 总体架构 是基本一致的，Istio 带来的主要变化在于：
- 数据面，Istio 通过引入 Sidecar 实现了对服务流量的透明拦截，Sidecar 通常是与 Dubbo 等开发的传统微服务组件部署在一起
- 控制面，将之前抽象的服务治理中心聚合为一个具有统一实现的具体组件，并实现了与底层基础设施如 Kubernetes 无缝适配
Dubbo 已经实现了对 Istio 体系的全面接入，可以用 Istio 控制面治理 Dubbo 服务，而在数据面部署架构上，针对 Sidecar 引入的复杂性与性能问题，Dubbo 还支持无代理的 Proxyless 模式。 除此之外，Dubbo Mesh 体系还解决了 Istio 架构落地过程中的很多问题，包括提供更灵活的数据面部署架构、更低的迁移成本等。
从 数据面 的视角，Dubbo 支持如下两种开发和部署模式，可以通过 Istio、Consul、Linkerd 等控制面组件实现对数据面服务的治理。
- Proxy 模式，Dubbo 与 Envoy 一起部署，Dubbo 作为编程框架 & 协议通信组件存在，流量管控由 Envoy 与 Istio 控制面交互实现。
- Proxyless 模式，Dubbo 进程保持独立部署，Dubbo 通过标准 xDS 协议直接接入 Istio 等控制面组件。
从 控制面 视角，Dubbo 可接入原生 Istio 标准控制面和规则体系，而对于一些 Dubbo 老版本用户，Dubbo Mesh 提供了平滑迁移方案，具体请查看 Dubbo Mesh 服务网格 。