Apache Dubbo 是一款高性能、轻量级的开源服务框架，Apache Dubbo 3.0.0 正式发布 - 全面拥抱云原生
自从 Apache Dubbo 在 2011 年开源以来，在一众大规模互联网、IT 公司的实践中积累了大量经验后，Dubbo 凭借对 Java 用户友好、功能丰富、治理能力强等优点在过去取得了很大的成功，成为国内外热门主流的 RPC 框架之一。
但随着云原生时代的到来，以 Apache Dubbo、Spring Cloud 等为代表的 Java 微服务治理体系面临了许多新的需求，包括期望应用可以更快的启动、应用通信的协议穿透性可以更高、能够对多语言的支持更加友好等。例如 Spring 也在今年推出了其基于 GraalVM 的 Spring Native Beta 解决方案，拥有毫秒级启动的能力、更高的处理性能等优化提升。
这样的背景对下一代 Apache Dubbo 提出了两大要求：一是要保留已有的开箱即用和落地实践背景下积累的优点，这也是众多开发者所期望的；二是尽可能地遵循云原生思想，能更好的复用底层云原生基础设施并且更贴合云原生的微服务架构。
Apache Dubbo3 相比 2.7 版本进行了全面的升级，以下是新增的一些核心特性：
全新服务发现模型
相比于 2.x 版本中的基于接口粒度的服务发现机制，3.x 引入了全新的基于应用粒度的服务发现机制， 新模型带来两方面的巨大优势：
进一步提升了 Dubbo3 在大规模集群实践中的性能与稳定性。新模型可大幅提高系统资源利用率，降低 Dubbo 地址的单机内存消耗（50%），降低注册中心集群的存储与推送压力（90%）， Dubbo 可支持集群规模步入百万实例层次。
打通与其他异构微服务体系的地址互发现障碍。新模型使得 Dubbo3 能实现与异构微服务体系如Spring Cloud、Kubernetes Service、gRPC 等，在地址发现层面的互通， 为连通 Dubbo 与其他微服务体系提供可行方案。
在 Dubbo3 前期版本将会同时提供对两套地址发现模型的支持，以最大程度保证业务升级的兼容性。
下一代 RPC 通信协议
定义了全新的 RPC 通信协议 – Triple，一句话概括 Triple：它是基于 HTTP/2 上构建的 RPC 协议，完全兼容 gRPC，并在此基础上扩展出了更丰富的语义。 使用 Triple 协议，用户将获得以下能力
更容易到适配网关、Mesh架构，Triple 协议让 Dubbo 更方便的与各种网关、Sidecar 组件配合工作。
多语言友好，推荐配合 Protobuf 使用 Triple 协议，使用 IDL 定义服务，使用 Protobuf 编码业务数据。
流式通信支持。Triple 协议支持 Request Stream、Response Stream、Bi-direction Stream
云原生
Dubbo3 构建的业务应用可直接部署在 VM、Container、Kubernetes 等平台，Dubbo3 很好的解决了 Dubbo 服务与调度平台之间的生命周期对齐，Dubbo 服务发现地址 与容器平台绑定的问题。
在服务发现层面，Dubbo3 支持与 Kubernetes Native Service 的融合，目前限于 Headless Service。
Dubbo3 规划了两种形态的 Service Mesh 方案，在不同的业务场景、不同的迁移阶段、不同的基础设施保障情况下，Dubbo 都会有 Mesh 方案可供选择， 而这进一步的都可以通过统一的控制面进行治理。
经典的基于 Sidecar 的 Service Mesh
无 Sidecar 的 Proxyless Mesh
用户在 Dubbo2 中熟知的路由规则，在 3.x 中将被一套统一的流量治理规则取代，这套统一流量规则将覆盖未来 Dubbo3 的 Service Mesh、SDK 等多种部署形态， 实现对整套微服务体系的治理。
扩展点分离
Dubbo3 的 maven 也发生了一些变化，org.apache.dubbo:dubbo:3.0.0 将不再是包含所有资源的 all-in-one 包，一些可选的依赖已经作为独立组件单独发布， 因此如果用户使用了不在 dubbo 核心依赖包中的独立组件，如 registry-etcd、rpc-hessian 等，需要为这些组件在 pom.xml 中单独增加依赖包。
Zookeeper 扩展实现仍在核心依赖包中，依赖保持不变
Redis 扩展实现已经不在核心依赖包中，如启用了 Redis 相关功能，需单独增加依赖包
服务柔性
Dubbo3.0 的柔性增强以面向失败设计为理念，提供包括精准容量评估、自适应限流、自适应负载均衡的支持，自底向上的分步构建大规模可靠应用。 从单一服务的视角看，服务是压不垮的，稳定的。从分布式视角看，复杂的拓扑不会带来性能的下降，分布式负载均衡能够以最优的方式动态分配流量，保证异构系统能够根据运行时的准确服务容量合理分配请求，从而达到性能最优
全面的性能提升
对比 2.x 版本，Dubbo3 版本
服务发现资源利用率显著提升。
对比接口级服务发现，单机常驻内存下降 50%，地址变更期 GC 消耗下降一个数量级 (百次 -> 十次)
对比应用级服务发现，单机常驻内存下降 75%，GC 次数趋零
Dubbo 协议性能持平，Triple 协议在网关、Stream吞吐量方面更具优势。
Dubbo协议 （3.0 vs 2.x），3.0 实现较 2.x 总体 qps rt 持平，略有提升
Triple协议 vs Dubbo协议，直连调用场景 Triple 性能并无优势，其优势在网关、Stream调用场景。
服务提供者
创建一个空工程，并创建maven工程（打包方式为war）dubbodemo_provider模块，在pom.xml文件中导入如下坐标
第二步、编写spring与dubbo整合的服务提供者spring配置文件applicationContext-dubboprovider.xml
第三步、在web.xml中配置项目加载监听器，并指定spring配置文件的路径
第四步、编写service的接口和实现类
Service接口代码