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简而言之，Dubbo确实类似于Spring Cloud的一个子集，Dubbo功能和文档完善，在国内有很多的成熟用户，然而鉴于Dubbo的社区现状（曾经长期停止维护，2017年7月31日团队又宣布重点维护），使用起来还是有一定的门槛。
Dubbo具有调度、发现、监控、治理等功能，支持相当丰富的服务治理能力。Dubbo架构下，注册中心对等集群，并会缓存服务列表已被数据库失效时继续提供发现功能，本身的服务发现结构有很强的可用性与健壮性，足够支持高访问量的网站。
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虽然Dubbo 支持短连接大数据量的服务提供模式，但绝大多数情况下都是使用长连接小数据量的模式提供服务使用的。所以，对于类似于电商等同步调用场景多并且能支撑搭建Dubbo 这套比较复杂环境的成本的产品而言，Dubbo 确实是一个可以考虑的选择。但如果产品业务中由于后台业务逻辑复杂、时间长而导致异步逻辑比较多的话，可能Dubbo 并不合适。同时，对于人手不足的初创产品而言，这么重的架构维护起来也不是很方便。
Spring Cloud由众多子项目组成，如Spring Cloud Config、Spring Cloud Netflix、Spring Cloud Consul 等，提供了搭建分布式系统及微服务常用的工具，如配置管理、服务发现、断路器、智能路由、微代理、控制总线、一次性token、全局锁、选主、分布式会话和集群状态等，满足了构建微服务所需的所有解决方案。比如使用Spring Cloud Config 可以实现统一配置中心，对配置进行统一管理；使用Spring Cloud Netflix 可以实现Netflix 组件的功能 - 服务发现（Eureka）、智能路由（Zuul）、客户端负载均衡（Ribbon）。
但它并没有重复造轮子，而是选用目前各家公司开发的比较成熟的、经得住实践考验的服务框架（我们需要特别感谢Netflix ，这家很早就成功实践微服务的公司，几年前把自家几乎整个微服务框架栈贡献给了社区，Spring Cloud主要是对Netflix开源组件的进一步封装），通过Spring Boot 进行封装集成并简化其使用方式。基于Spring Boot，意味着其使用方式如Spring Boot 简单易用；能够与Spring Framework、Spring Boot、Spring Data 等其他Spring 项目完美融合，意味着能从Spring获得巨大的便利，意味着能减少已有项目的迁移成本。
其实，从社区活跃度和功能完整度，再对照业务需求和团队状况，基本可以确定如何选型。这里分享网易考拉海购实践以及团队选型的心声：