分布式系统-dubbo

 

一、基础知识

1、分布式基础理论

1.1)、什么是分布式系统?

《分布式系统原理与范型》定义:

“分布式系统是若干独立计算机的集合,这些计算机对于用户来说就像单个相关系统”

分布式系统(distributed system)是建立在网络之上的软件系统。

 

     随着互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,亟需一个治理系统确保架构有条不紊的演进。

1.2)、发展演变

单一应用架构

当网站流量很小时,只需一个应用,将所有功能都部署在一起,以减少部署节点和成本。此时,用于简化增删改查工作量的数据访问框架(ORM)是关键。

 

适用于小型网站,小型管理系统,将所有功能都部署到一个功能里,简单易用。

缺点: 1、性能扩展比较难

       2、协同开发问题

       3、不利于升级维护

 

垂直应用架构

当访问量逐渐增大,单一应用增加机器带来的加速度越来越小,将应用拆成互不相干的几个应用,以提升效率。此时,用于加速前端页面开发的Web框架(MVC)是关键。

 

通过切分业务来实现各个模块独立部署,降低了维护和部署的难度,团队各司其职更易管理,性能扩展也更方便,更有针对性。

缺点: 公用模块无法重复利用,开发性的浪费

分布式服务架构

当垂直应用越来越多,应用之间交互不可避免,将核心业务抽取出来,作为独立的服务,逐渐形成稳定的服务中心,使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。此时,用于提高业务复用及整合的分布式服务框架(RPC)是关键。

 

 

流动计算架构

当服务越来越多,容量的评估,小服务资源的浪费等问题逐渐显现,此时需增加一个调度中心基于访问压力实时管理集群容量,提高集群利用率。此时,用于提高机器利用率的资源调度和治理中心(SOA)[ Service Oriented Architecture]是关键

 

 

 

1.3)、RPC

什么叫RPC

RPC【Remote Procedure Call】是指远程过程调用,是一种进程间通信方式,他是一种技术的思想,而不是规范。它允许程序调用另一个地址空间(通常是共享网络的另一台机器上)的过程或函数,而不用程序员显式编码这个远程调用的细节。即程序员无论是调用本地的还是远程的函数,本质上编写的调用代码基本相同。

RPC基本原理

 

 

RPC两个核心模块:通讯,序列化。

 

2、dubbo核心概念

2.1)、简介

Apache Dubbo (incubating) |ˈdʌbəʊ| 是一款高性能、轻量级的开源Java RPC框架,它提供了三大核心能力:面向接口的远程方法调用,智能容错和负载均衡,以及服务自动注册和发现。

官网:

http://dubbo.apache.org/

2.2)、基本概念

https://img-blog.csdnimg.cn/20181220142718734

服务提供者(Provider:暴露服务的服务提供方,服务提供者在启动时,向注册中心注册自己提供的服务。

         服务消费者(Consumer: 调用远程服务的服务消费方,服务消费者在启动时,向注册中心订阅自己所需的服务,服务消费者,从提供者地址列表中,基于软负载均衡算法,选一台提供者进行调用,如果调用失败,再选另一台调用。

         注册中心(Registry:注册中心返回服务提供者地址列表给消费者,如果有变更,注册中心将基于长连接推送变更数据给消费者

         监控中心(Monitor:服务消费者和提供者,在内存中累计调用次数和调用时间,定时每分钟发送一次统计数据到监控中心

  • 调用关系说明
  1. 服务容器负责启动,加载,运行服务提供者。
  2. 服务提供者在启动时,向注册中心注册自己提供的服务。
  3. 服务消费者在启动时,向注册中心订阅自己所需的服务。
  4. 注册中心返回服务提供者地址列表给消费者,如果有变更,注册中心将基于长连接推送变更数据给消费者。
  5. 服务消费者,从提供者地址列表中,基于软负载均衡算法,选一台提供者进行调用,如果调用失败,再选另一台调用。
  6. 服务消费者和提供者,在内存中累计调用次数和调用时间,定时每分钟发送一次统计数据到监控中心。

3、dubbo环境搭建

3.1)、【windows】-安装zookeeper

1、下载zookeeper

网址 https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.13/

2、解压zookeeper

解压运行zkServer.cmd ,初次运行会报错,没有zoo.cfg配置文件

3、修改zoo.cfg配置文件

将conf下的zoo_sample.cfg复制一份改名为zoo.cfg即可。

注意几个重要位置:

dataDir=./   临时数据存储的目录(可写相对路径)

clientPort=2181   zookeeper的端口号

修改完成后再次启动zookeeper

4、使用zkCli.cmd测试

ls /:列出zookeeper根下保存的所有节点

create –e /atguigu 123:创建一个atguigu节点,值为123

get /atguigu:获取/atguigu节点的值

 

3.2)、【windows】-安装dubbo-admin管理控制台

dubbo本身并不是一个服务软件。它其实就是一个jar包能够帮你的java程序连接到zookeeper,并利用zookeeper消费、提供服务。所以你不用在Linux上启动什么dubbo服务。

但是为了让用户更好的管理监控众多的dubbo服务,官方提供了一个可视化的监控程序,不过这个监控即使不装也不影响使用。

1、下载dubbo-admin

https://github.com/apache/incubator-dubbo-ops

 

 

2、进入目录,修改dubbo-admin配置

修改 src\main\resources\application.properties 指定zookeeper地址

 

3、打包dubbo-admin

mvn clean package -Dmaven.test.skip=true

4、运行dubbo-admin

java -jar dubbo-admin-0.0.1-SNAPSHOT.jar

注意:【有可能控制台看着启动了,但是网页打不开,需要在控制台按下ctrl+c即可】

默认使用root/root 登陆

 

 

 

 

 

 

3.3)、【linux】-安装zookeeper

1、安装jdk

1、下载jdk

http://www.oracle.com/technetwork/java/javase/downloads/jdk8-downloads-2133151.html

 

不要使用wget命令获取jdk链接,这是默认不同意,导致下载来的jdk压缩内容错误

2、上传到服务器并解压

 

3、设置环境变量

/usr/local/java/jdk1.8.0_171

 

文件末尾加入下面配置

export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_171

export JRE_HOME=${JAVA_HOME}/jre

export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib

export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH

 

4、使环境变量生效&测试JDK

 

 

2、安装zookeeper

1、下载zookeeper

网址 https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.11/

wget https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.11/zookeeper-3.4.11.tar.gz  

2、解压

 

3、移动到指定位置并改名为zookeeper

 

 

 

 

 

3、开机启动zookeeper

1)-复制如下脚本

#!/bin/bash

#chkconfig:2345 20 90

#description:zookeeper

#processname:zookeeper

ZK_PATH=/usr/local/zookeeper

export JAVA_HOME=/usr/local/java/jdk1.8.0_171

case $1 in

         start) sh  $ZK_PATH/bin/zkServer.sh start;;

         stop)  sh  $ZK_PATH/bin/zkServer.sh stop;;

         status) sh  $ZK_PATH/bin/zkServer.sh status;;

         restart) sh $ZK_PATH/bin/zkServer.sh restart;;

         *)  echo "require start|stop|status|restart"  ;;

esac

 

 

 

2)-把脚本注册为Service

 

 

3)-增加权限

 

 

4、配置zookeeper

1、初始化zookeeper配置文件

拷贝/usr/local/zookeeper/conf/zoo_sample.cfg  

到同一个目录下改个名字叫zoo.cfg

 

 

 

2、启动zookeeper

 

 

3.4)、【linux】-安装dubbo-admin管理控制台

1、安装Tomcat8(旧版dubbo-admin是war,新版是jar不需要安装Tomcat)

1、下载Tomcat8并解压

https://tomcat.apache.org/download-80.cgi

wget http://mirrors.shu.edu.cn/apache/tomcat/tomcat-8/v8.5.32/bin/apache-tomcat-8.5.32.tar.gz

2、解压移动到指定位置

 

3、开机启动tomcat8

 

复制如下脚本

#!/bin/bash

#chkconfig:2345 21 90

#description:apache-tomcat-8

#processname:apache-tomcat-8

CATALANA_HOME=/opt/apache-tomcat-8.5.32

export JAVA_HOME=/opt/java/jdk1.8.0_171

case $1 in

start)

    echo "Starting Tomcat..." 

    $CATALANA_HOME/bin/startup.sh

    ;;

 

stop)

    echo "Stopping Tomcat..." 

    $CATALANA_HOME/bin/shutdown.sh

    ;;

 

restart)

    echo "Stopping Tomcat..." 

    $CATALANA_HOME/bin/shutdown.sh

    sleep 2

    echo 

    echo "Starting Tomcat..." 

    $CATALANA_HOME/bin/startup.sh

    ;;

*)

    echo "Usage: tomcat {start|stop|restart}" 

    ;; esac

 

4、注册服务&添加权限

 

 

5、启动服务&访问tomcat测试


 

 

 

2、安装dubbo-admin

dubbo本身并不是一个服务软件。它其实就是一个jar包能够帮你的java程序连接到zookeeper,并利用zookeeper消费、提供服务。所以你不用在Linux上启动什么dubbo服务。

但是为了让用户更好的管理监控众多的dubbo服务,官方提供了一个可视化的监控程序,不过这个监控即使不装也不影响使用。

1、下载dubbo-admin

https://github.com/apache/incubator-dubbo-ops

 

 

2、进入目录,修改dubbo-admin配置

修改 src\main\resources\application.properties 指定zookeeper地址

 

3、打包dubbo-admin

mvn clean package -Dmaven.test.skip=true

4、运行dubbo-admin

java -jar dubbo-admin-0.0.1-SNAPSHOT.jar

默认使用root/root 登陆

 

 

 

 

 

 

4、dubbo-helloworld

4.1)、提出需求

某个电商系统,订单服务需要调用用户服务获取某个用户的所有地址;

我们现在 需要创建两个服务模块进行测试

模块

功能

订单服务web模块

创建订单等

用户服务service模块

查询用户地址等

测试预期结果:

         订单服务web模块在A服务器,用户服务模块在B服务器,A可以远程调用B的功能。

4.2)、工程架构

根据 dubbo《服务化最佳实践》

1、分包

建议将服务接口,服务模型,服务异常等均放在 API 包中,因为服务模型及异常也是 API 的一部分,同时,这样做也符合分包原则:重用发布等价原则(REP),共同重用原则(CRP)。

如果需要,也可以考虑在 API 包中放置一份 spring 的引用配置,这样使用方,只需在 spring 加载过程中引用此配置即可,配置建议放在模块的包目录下,以免冲突,如:com/alibaba/china/xxx/dubbo-reference.xml。

2、粒度

服务接口尽可能大粒度,每个服务方法应代表一个功能,而不是某功能的一个步骤,否则将面临分布式事务问题,Dubbo 暂未提供分布式事务支持。

服务接口建议以业务场景为单位划分,并对相近业务做抽象,防止接口数量爆炸。

不建议使用过于抽象的通用接口,如:Map query(Map),这样的接口没有明确语义,会给后期维护带来不便。

 

4.3)、创建模块

1、gmall-interface:公共接口层(model,service,exception…)

作用:定义公共接口,也可以导入公共依赖

 

1、Bean模型

public class UserAddress implements Serializable{
    private Integer id;
    private String userAddress;
    private String userId;
    private String consignee;
    private String phoneNum;
    private String isDefault;

}

3、Service接口

UserService

public List<UserAddress> getUserAddressList(String userId)

 

2、gmall-user:用户模块(对用户接口的实现)

1、pom.xml

  <dependencies>

    <dependency>

        <groupId>com.atguigu.dubbo</groupId>

        <artifactId>gmall-interface</artifactId>

        <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>

    </dependency>

  </dependencies>

2、Service

public class UserServiceImpl implements UserService {

       

    @Override

    public List<UserAddress> getUserAddressList(String userId) {

        // TODO Auto-generated method stub

        return userAddressDao.getUserAddressById(userId);

    }

 

}

 

4、gmall-order-web:订单模块(调用用户模块)

 

 

1、pom.xml

<dependencies>

    <dependency>

        <groupId>com.atguigu.dubbo</groupId>

        <artifactId>gmall-interface</artifactId>

        <version>0.0.1-SNAPSHOT</version>

    </dependency>

   </dependencies>

2、测试

public class OrderService {

   

    UserService userService;

   

    /**

     * 初始化订单,查询用户的所有地址并返回

     * @param userId

     * @return

     */

    public List<UserAddress> initOrder(String userId){

        return userService.getUserAddressList(userId);

    }

 

}

现在这样是无法进行调用的。我们gmall-order-web引入了gmall-interface,但是interface的实现是gmall-user,我们并没有引入,而且实际他可能还在别的服务器中。

4.4)、使用dubbo改造

1、改造gmall-user作为服务提供者

1、引入dubbo

                  <!-- 引入dubbo -->

         <dependency>

             <groupId>com.alibaba</groupId>

             <artifactId>dubbo</artifactId>

             <version>2.6.2</version>

         </dependency>

    <!-- 由于我们使用zookeeper作为注册中心,所以需要操作zookeeper

dubbo 2.6以前的版本引入zkclient操作zookeeper

dubbo 2.6及以后的版本引入curator操作zookeeper

下面两个zk客户端根据dubbo版本21即可

-->

         <dependency>

             <groupId>com.101tec</groupId>

             <artifactId>zkclient</artifactId>

             <version>0.10</version>

         </dependency>

         <!-- curator-framework -->

         <dependency>

             <groupId>org.apache.curator</groupId>

             <artifactId>curator-framework</artifactId>

             <version>2.12.0</version>

         </dependency>

 

2、配置提供者

<!--当前应用的名字  -->

    <dubbo:application name="gmall-user"></dubbo:application>

    <!--指定注册中心的地址  -->

    <dubbo:registry address="zookeeper://118.24.44.169:2181" />

    <!--使用dubbo协议,将服务暴露在20880端口  -->

    <dubbo:protocol name="dubbo" port="20880" />

    <!-- 指定需要暴露的服务 -->

    <dubbo:service interface="com.atguigu.gmall.service.UserService" ref="userServiceImpl" />

3、启动服务

    public static void main(String[] args) throws IOException {

        ClassPathXmlApplicationContext context =

                new ClassPathXmlApplicationContext("classpath:spring-beans.xml");

       

        System.in.read();

    }

 

 

2、改造gmall-order-web作为服务消费者

1、引入dubbo

                  <!-- 引入dubbo -->

         <dependency>

             <groupId>com.alibaba</groupId>

             <artifactId>dubbo</artifactId>

             <version>2.6.2</version>

         </dependency>

    <!-- 由于我们使用zookeeper作为注册中心,所以需要引入zkclientcurator操作zookeeper -->

         <dependency>

             <groupId>com.101tec</groupId>

             <artifactId>zkclient</artifactId>

             <version>0.10</version>

         </dependency>

         <!-- curator-framework -->

         <dependency>

             <groupId>org.apache.curator</groupId>

             <artifactId>curator-framework</artifactId>

             <version>2.12.0</version>

         </dependency>

 

2、配置消费者信息

<!-- 应用名 -->

    <dubbo:application name="gmall-order-web"></dubbo:application>

    <!-- 指定注册中心地址 -->

    <dubbo:registry address="zookeeper://118.24.44.169:2181" />

    <!-- 生成远程服务代理,可以和本地bean一样使用demoService -->

    <dubbo:reference id="userService" interface="com.atguigu.gmall.service.UserService"></dubbo:reference>

 

 

3、测试调用

访问gmall-order-web的initOrder请求,会调用UserService获取用户地址;

调用成功。说明我们order已经可以调用远程的UserService了;

 

 

4、注解版

1、服务提供方

    <dubbo:application name="gmall-user"></dubbo:application>

    <dubbo:registry address="zookeeper://118.24.44.169:2181" />

    <dubbo:protocol name="dubbo" port="20880" />

<dubbo:annotation package="com.atguigu.gmall.user.impl"/>

import com.alibaba.dubbo.config.annotation.Service;

import com.atguigu.gmall.bean.UserAddress;

import com.atguigu.gmall.service.UserService;

import com.atguigu.gmall.user.mapper.UserAddressMapper;

 

@Service //使用dubbo提供的service注解,注册暴露服务

public class UserServiceImpl implements UserService {

 

    @Autowired

UserAddressMapper userAddressMapper;

2、服务消费方

<dubbo:application name="gmall-order-web"></dubbo:application>

<dubbo:registry address="zookeeper://118.24.44.169:2181" />

<dubbo:annotation package="com.atguigu.gmall.order.controller"/>

 

@Controller

public class OrderController {

   

    @Reference  //使用dubbo提供的reference注解引用远程服务

    UserService userService;

 

 

5、监控中心

5.1)、dubbo-admin

图形化的服务管理页面;安装时需要指定注册中心地址,即可从注册中心中获取到所有的提供者/消费者进行配置管理

 

5.2)、dubbo-monitor-simple

简单的监控中心;

1、安装

1、下载 dubbo-ops

https://github.com/apache/incubator-dubbo-ops

2、修改配置指定注册中心地址

进入 dubbo-monitor-simple\src\main\resources\conf

修改 dubbo.properties文件

 

3、打包dubbo-monitor-simple

mvn clean package -Dmaven.test.skip=true

4、解压 tar.gz 文件,并运行start.bat

 

如果缺少servlet-api,自行导入servlet-api再访问监控中心

5、启动访问8080

 

 

2、监控中心配置

所有服务配置连接监控中心,进行监控统计

    <!-- 监控中心协议,如果为protocol="registry",表示从注册中心发现监控中心地址,否则直连监控中心 -->

    <dubbo:monitor protocol="registry"></dubbo:monitor>

 

Simple Monitor 挂掉不会影响到 Consumer 和 Provider 之间的调用,所以用于生产环境不会有风险。

Simple Monitor 采用磁盘存储统计信息,请注意安装机器的磁盘限制,如果要集群,建议用mount共享磁盘。

 

6、整合SpringBoot

1、引入spring-boot-starter以及dubbo和curator的依赖

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.boot</groupId>
    <artifactId>dubbo-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>0.2.0</version>
</dependency>

注意starter版本适配:

 

 

2、配置application.properties

提供者配置:

dubbo.application.name=gmall-user
dubbo.registry.protocol=zookeeper
dubbo.registry.address=192.168.67.159:2181
dubbo.scan.base-package=com.atguigu.gmall
dubbo.protocol.name=dubbo

application.name就是服务名,不能跟别的dubbo提供端重复

registry.protocol 是指定注册中心协议

registry.address 是注册中心的地址加端口号

protocol.name 是分布式固定是dubbo,不要改。

base-package  注解方式要扫描的包

消费者配置:

dubbo.application.name=gmall-order-web
dubbo.registry.protocol=zookeeper
dubbo.registry.address=192.168.67.159:2181
dubbo.scan.base-package=com.atguigu.gmall
dubbo.protocol.name=dubbo

3、dubbo注解

@Service、@Reference

【如果没有在配置中写dubbo.scan.base-package,还需要使用@EnableDubbo注解】

 

 

 

 

二、dubbo配置

1、配置原则

 

JVM 启动 -D 参数优先,这样可以使用户在部署和启动时进行参数重写,比如在启动时需改变协议的端口。

XML 次之,如果在 XML 中有配置,则 dubbo.properties 中的相应配置项无效。

Properties 最后,相当于缺省值,只有 XML 没有配置时,dubbo.properties 的相应配置项才会生效,通常用于共享公共配置,比如应用名。

2、重试次数

失败自动切换,当出现失败,重试其它服务器,但重试会带来更长延迟。可通过 retries="2" 来设置重试次数(不含第一次)。

重试次数配置如下:

<dubbo:service retries="2" />

<dubbo:reference retries="2" />

<dubbo:reference>

    <dubbo:method name="findFoo" retries="2" />

</dubbo:reference>

 

3、超时时间

由于网络或服务端不可靠,会导致调用出现一种不确定的中间状态(超时)。为了避免超时导致客户端资源(线程)挂起耗尽,必须设置超时时间。

1、Dubbo消费端

全局超时配置

<dubbo:consumer timeout="5000" />

 

指定接口以及特定方法超时配置

<dubbo:reference interface="com.foo.BarService" timeout="2000">

    <dubbo:method name="sayHello" timeout="3000" />

</dubbo:reference>

 

2、Dubbo服务端

全局超时配置

<dubbo:provider timeout="5000" />

 

指定接口以及特定方法超时配置

<dubbo:provider interface="com.foo.BarService" timeout="2000">

    <dubbo:method name="sayHello" timeout="3000" />

</dubbo:provider>

 

3、配置原则

dubbo推荐在Provider上尽量多配置Consumer端属性:

1、作服务的提供者,比服务使用方更清楚服务性能参数,如调用的超时时间,合理的重试次数,等等

2、在Provider配置后,Consumer不配置则会使用Provider的配置值,即Provider配置可以作为Consumer的缺省值。否则,Consumer会使用Consumer端的全局设置,这对于Provider不可控的,并且往往是不合理的

 

配置的覆盖规则:

1) 方法级配置别优于接口级别,即小Scope优先

2) Consumer端配置 优于 Provider配置 优于 全局配置,

3) 最后是Dubbo Hard Code的配置值(见配置文档)

 

 

4、版本号

当一个接口实现,出现不兼容升级时,可以用版本号过渡,版本号不同的服务相互间不引用。

可以按照以下的步骤进行版本迁移:

在低压力时间段,先升级一半提供者为新版本

再将所有消费者升级为新版本

然后将剩下的一半提供者升级为新版本

老版本服务提供者配置:

<dubbo:service interface="com.foo.BarService" version="1.0.0" />

 

新版本服务提供者配置:

<dubbo:service interface="com.foo.BarService" version="2.0.0" />

 

老版本服务消费者配置:

<dubbo:reference id="barService" interface="com.foo.BarService" version="1.0.0" />

 

新版本服务消费者配置:

<dubbo:reference id="barService" interface="com.foo.BarService" version="2.0.0" />

 

如果不需要区分版本,可以按照以下的方式配置:

<dubbo:reference id="barService" interface="com.foo.BarService" version="*" />

 

 

三、高可用

1、zookeeper宕机与dubbo直连

现象:zookeeper注册中心宕机,还可以消费dubbo暴露的服务。

原因:

健壮性

  1. 监控中心宕掉不影响使用,只是丢失部分采样数据
  2. 数据库宕掉后,注册中心仍能通过缓存提供服务列表查询,但不能注册新服务
  3. 注册中心对等集群,任意一台宕掉后,将自动切换到另一台
  4. 注册中心全部宕掉后,服务提供者和服务消费者仍能通过本地缓存通讯
  5. 服务提供者无状态,任意一台宕掉后,不影响使用
  6. 服务提供者全部宕掉后,服务消费者应用将无法使用,并无限次重连等待服务提供者恢复

 

高可用:通过设计,减少系统不能提供服务的时间;

2、集群下dubbo负载均衡配置

在集群负载均衡时,Dubbo 提供了多种均衡策略,缺省为 random 随机调用。

负载均衡策略

Random LoadBalance

随机,按权重设置随机概率。

在一个截面上碰撞的概率高,但调用量越大分布越均匀,而且按概率使用权重后也比较均匀,有利于动态调整提供者权重。

RoundRobin LoadBalance

轮循,按公约后的权重设置轮循比率。

存在慢的提供者累积请求的问题,比如:第二台机器很慢,但没挂,当请求调到第二台时就卡在那,久而久之,所有请求都卡在调到第二台上。

LeastActive LoadBalance

最少活跃调用数,相同活跃数的随机,活跃数指调用前后计数差。

使慢的提供者收到更少请求,因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。

ConsistentHash LoadBalance

一致性 Hash,相同参数的请求总是发到同一提供者。

当某一台提供者挂时,原本发往该提供者的请求,基于虚拟节点,平摊到其它提供者,不会引起剧烈变动。算法参见:http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing

缺省只对第一个参数 Hash,如果要修改,请配置 <dubbo:parameter key="hash.arguments" value="0,1" />

缺省用 160 份虚拟节点,如果要修改,请配置 <dubbo:parameter key="hash.nodes" value="320" />

 

3、整合hystrix,服务熔断与降级处理

1、服务降级

什么是服务降级?

当服务器压力剧增的情况下,根据实际业务情况及流量,对一些服务和页面有策略的不处理或换种简单的方式处理,从而释放服务器资源以保证核心交易正常运作或高效运作。

可以通过服务降级功能临时屏蔽某个出错的非关键服务,并定义降级后的返回策略。

向注册中心写入动态配置覆盖规则:

RegistryFactory registryFactory = ExtensionLoader.getExtensionLoader(RegistryFactory.class).getAdaptiveExtension();

Registry registry = registryFactory.getRegistry(URL.valueOf("zookeeper://10.20.153.10:2181"));

registry.register(URL.valueOf("override://0.0.0.0/com.foo.BarService?category=configurators&dynamic=false&application=foo&mock=force:return+null"));

 

其中:

  1. mock=force:return+null 表示消费方对该服务的方法调用都直接返回 null 值,不发起远程调用。用来屏蔽不重要服务不可用时对调用方的影响。
  2. 还可以改为 mock=fail:return+null 表示消费方对该服务的方法调用在失败后,再返回 null 值,不抛异常。用来容忍不重要服务不稳定时对调用方的影响。

 

 

2、集群容错

在集群调用失败时,Dubbo 提供了多种容错方案,缺省为 failover 重试。

集群容错模式

Failover Cluster

失败自动切换,当出现失败,重试其它服务器。通常用于读操作,但重试会带来更长延迟。可通过 retries="2" 来设置重试次数(不含第一次)。

 

重试次数配置如下:

<dubbo:service retries="2" />

<dubbo:reference retries="2" />

<dubbo:reference>

    <dubbo:method name="findFoo" retries="2" />

</dubbo:reference>

 

Failfast Cluster

快速失败,只发起一次调用,失败立即报错。通常用于非幂等性的写操作,比如新增记录。

 

Failsafe Cluster

失败安全,出现异常时,直接忽略。通常用于写入审计日志等操作。

 

Failback Cluster

失败自动恢复,后台记录失败请求,定时重发。通常用于消息通知操作。

 

Forking Cluster

并行调用多个服务器,只要一个成功即返回。通常用于实时性要求较高的读操作,但需要浪费更多服务资源。可通过 forks="2" 来设置最大并行数。

 

Broadcast Cluster

广播调用所有提供者,逐个调用,任意一台报错则报错 [2]。通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。

 

集群模式配置

按照以下示例在服务提供方和消费方配置集群模式

<dubbo:service cluster="failsafe" />

<dubbo:reference cluster="failsafe" />

 

3、整合hystrix

Hystrix 旨在通过控制那些访问远程系统、服务和第三方库的节点,从而对延迟和故障提供更强大的容错能力。Hystrix具备拥有回退机制和断路器功能的线程和信号隔离,请求缓存和请求打包,以及监控和配置等功能

1、配置spring-cloud-starter-netflix-hystrix

spring boot官方提供了对hystrix的集成,直接在pom.xml里加入依赖:

        <dependency>

            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>

            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>

            <version>1.4.4.RELEASE</version>

        </dependency>

 

然后在Application类上增加@EnableHystrix来启用hystrix starter:

@SpringBootApplication

@EnableHystrix

public class ProviderApplication {

 

 

2、配置Provider端

在Dubbo的Provider上增加@HystrixCommand配置,这样子调用就会经过Hystrix代理。

@Service(version = "1.0.0")

public class HelloServiceImpl implements HelloService {

    @HystrixCommand(commandProperties = {

     @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "10"),

     @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "2000") })

    @Override

    public String sayHello(String name) {

        // System.out.println("async provider received: " + name);

        // return "annotation: hello, " + name;

        throw new RuntimeException("Exception to show hystrix enabled.");

    }

}

 

3、配置Consumer端

对于Consumer端,则可以增加一层method调用,并在method上配置@HystrixCommand。当调用出错时,会走到fallbackMethod = "reliable"的调用里。

 

    @Reference(version = "1.0.0")

    private HelloService demoService;

 

    @HystrixCommand(fallbackMethod = "reliable")

    public String doSayHello(String name) {

        return demoService.sayHello(name);

    }

    public String reliable(String name) {

        return "hystrix fallback value";

    }

 

 

 

 

四、dubbo原理  

1、RPC原理

 

一次完整的RPC调用流程(同步调用,异步另说)如下:

1)服务消费方(client)调用以本地调用方式调用服务;

2client stub接收到调用后负责将方法、参数等组装成能够进行网络传输的消息体;

3client stub找到服务地址,并将消息发送到服务端;

4server stub收到消息后进行解码;

5server stub根据解码结果调用本地的服务;

6)本地服务执行并将结果返回给server stub

7server stub将返回结果打包成消息并发送至消费方;

8client stub接收到消息,并进行解码;

9)服务消费方得到最终结果。

RPC框架的目标就是要2~8这些步骤都封装起来,这些细节对用户来说是透明的,不可见的。

2、netty通信原理

Netty是一个异步事件驱动的网络应用程序框架, 用于快速开发可维护的高性能协议服务器和客户端。它极大地简化并简化了TCP和UDP套接字服务器等网络编程。

BIO:(Blocking IO)

https://img-blog.csdnimg.cn/20181220142718752

NIO (Non-Blocking IO)

https://img-blog.csdnimg.cn/20181220142718770

Selector 一般称 为选择器 ,也可以翻译为 多路复用器,

Connect(连接就绪)、Accept(接受就绪)、Read(读就绪)、Write(写就绪)

Netty基本原理:

https://img-blog.csdnimg.cn/20181220142718791

 

 

3、dubbo原理

1、dubbo原理 -框架设计

 

 

  1. config 配置层:对外配置接口,以 ServiceConfig, ReferenceConfig 为中心,可以直接初始化配置类,也可以通过 spring 解析配置生成配置类
  2. proxy 服务代理层:服务接口透明代理,生成服务的客户端 Stub 和服务器端 Skeleton, 以 ServiceProxy 为中心,扩展接口为 ProxyFactory
  3. registry 注册中心层:封装服务地址的注册与发现,以服务 URL 为中心,扩展接口为 RegistryFactory, Registry, RegistryService
  4. cluster 路由层:封装多个提供者的路由及负载均衡,并桥接注册中心,以 Invoker 为中心,扩展接口为 Cluster, Directory, Router, LoadBalance
  5. monitor 监控层:RPC 调用次数和调用时间监控,以 Statistics 为中心,扩展接口为 MonitorFactory, Monitor, MonitorService
  6. protocol 远程调用层:封装 RPC 调用,以 Invocation, Result 为中心,扩展接口为 Protocol, Invoker, Exporter
  7. exchange 信息交换层:封装请求响应模式,同步转异步,以 Request, Response 为中心,扩展接口为 Exchanger, ExchangeChannel, ExchangeClient, ExchangeServer
  8. transport 网络传输层:抽象 mina 和 netty 为统一接口,以 Message 为中心,扩展接口为 Channel, Transporter, Client, Server, Codec
  9. serialize 数据序列化层:可复用的一些工具,扩展接口为 Serialization, ObjectInput, ObjectOutput, ThreadPool

2、dubbo原理 -启动解析、加载配置信息

 

3、dubbo原理 -服务暴露

 

4、dubbo原理 -服务引用

 

5、dubbo原理 -服务调用

 

 

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转载自blog.csdn.net/qq_39736103/article/details/82796563