Dubbo缺省协议采用单一长连接和NIO异步通讯，适合于小数据量大并发的服务调用，以及服务消费者机器数远大于服务提供者机器数的情况。
Dubbo缺省协议，使用基于mina1.1.7+hessian3.2.1的tbremoting交互。
通常，一个典型的同步远程调用应该是这样的：
1， 客户端线程调用远程接口，向服务端发送请求，同时当前线程应该处于“暂停“状态，即线程不能向后执行了，必需要拿到服务端给自己的结果后才能向后执行
2， 服务端接到客户端请求后，处理请求，将结果给客户端
3， 客户端收到结果，然后当前线程继续往后执行
Dubbo里使用到了Socket（采用apache mina框架做底层调用）来建立长连接，发送、接收数据，底层使用apache mina框架的IoSession进行发送消息。
Dubbo底层使用Socket发送消息的形式进行数据传递，结合了mina框架，使用IoSession.write()方法，这个方法调用后对于整个远程调用(从发出请求到接收到结果)来说是一个异步的，即对于当前线程来说，将请求发送出来，线程就可以往后执行了，至于服务端的结果，是服务端处理完成后，再以消息的形式发送给客户端的。
于是这里出现了2个问题：
基本原理如下：
需要注意的是，这里的callback对象是每次调用产生一个新的，不能共享，否则会有问题；另外ID必需至少保证在一个Socket连接里面是唯一的。
现在，前面两个问题已经有答案了，
答：先生成一个对象obj，在一个全局map里put(ID,obj)存放起来，再用synchronized获取obj锁，再调用obj.wait()让当前线程处于等待状态，然后另一消息监听线程等到服务端结果来了后，再map.get(ID)找到obj，再用synchronized获取obj锁，再调用obj.notifyAll()唤醒前面处于等待状态的线程。
答：使用一个ID，让其唯一，然后传递给服务端，再服务端又回传回来，这样就知道结果是原先哪个线程的了。
另外：
服务端在处理客户端的消息，然后再处理时，使用了线程池来并行处理，不用一个一个消息的处理
同样，客户端接收到服务端的消息，也是使用线程池来处理消息，再回调
消息中间件rabbitmq远程接口调用，同步调用的原理跟这类似，详见：rabbitmq 学习-9- RpcClient发送消息和同步接收消息原理
关键代码：
com.taobao.remoting.impl.DefaultClient.java
//同步调用远程接口
public Object invokeWithSync(Object appRequest, RequestControl control) throws RemotingException, InterruptedException {
byte protocol = getProtocol(control);
if (!TRConstants.isValidProtocol(protocol)) {
throw new RemotingException("Invalid serialization protocol [" + protocol + "] on invokeWithSync.");
}
ResponseFuture future = invokeWithFuture(appRequest, control);
return future.get(); //获取结果时让当前线程等待，ResponseFuture其实就是前面说的callback
}
public ResponseFuture invokeWithFuture(Object appRequest, RequestControl control) {
byte protocol = getProtocol(control);
long timeout = getTimeout(control);
ConnectionRequest request = new ConnectionRequest(appRequest);
request.setSerializeProtocol(protocol);
Callback2FutureAdapter adapter = new Callback2FutureAdapter(request);
connection.sendRequestWithCallback(request, adapter, timeout);
return adapter;
}
Callback2FutureAdapter implements ResponseFuture
public Object get() throws RemotingException, InterruptedException {
synchronized (this) { // 旋锁
while (!isDone) { // 是否有结果了
wait(); //没结果是释放锁，让当前线程处于等待状态
}
}
if (errorCode == TRConstants.RESULT_TIMEOUT) {
throw new TimeoutException("Wait response timeout, request["
+ connectionRequest.getAppRequest() + "].");
}
else if (errorCode > 0) {
throw new RemotingException(errorMsg);
}
else {
return appResp;
}
}
客户端收到服务端结果后，回调时相关方法，即设置isDone = true并notifyAll()
public void handleResponse(Object _appResponse) {
appResp = _appResponse; //将远程调用结果设置到callback中来
setDone();
}
public void onRemotingException(int _errorType, String _errorMsg) {
errorCode = _errorType;
errorMsg = _errorMsg;
setDone();
}
private void setDone() {
isDone = true;
synchronized (this) { //获取锁，因为前面wait()已经释放了callback的锁了
notifyAll(); // 唤醒处于等待的线程
}
}
CallbackExecutorTask
static private class CallbackExecutorTask implements Runnable {
final ConnectionResponse resp;
final ResponseCallback callback;
final Thread createThread;
CallbackExecutorTask(ConnectionResponse _resp, ResponseCallback _cb) {
resp = _resp;
callback = _cb;
createThread = Thread.currentThread();
}
public void run() {
// 预防这种情况：业务提供的Executor，让调用者线程来执行任务
if (createThread == Thread.currentThread()
&& callback.getExecutor() != DIYExecutor.getInstance()) {
StringBuilder sb = new StringBuilder();
sb.append("The network callback task [" + resp.getRequestId() + "] cancelled, cause:");
sb.append("Can not callback task on the network io thhread.");
LOGGER.warn(sb.toString());
return;
}
if (TRConstants.RESULT_SUCCESS == resp.getResult()) {
callback.handleResponse(resp.getAppResponse()); //设置调用结果
}
else {
callback.onRemotingException(resp.getResult(), resp
.getErrorMsg()); //处理调用异常
}
}
}
转自http://blog.163.com/tsing_hua/blog/static/1396222242012819557547/