Duboo的高可用
高可用：分布式系统中通过设计，减少系统不能提供服务的时间
保证系统每刻都能使用
zookeeper 宕机与Duboo直连
如果注册中心突然宕机，Duboo还能不能使用
（注册中心是在启动之后宕机）可以
健壮性
监控中心宕掉不影响使用，只是丢失部分采样数据
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
注册中心对等集群，任意一台宕掉后，将自动切换到另一台
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
服务提供者无状态，任意一台宕掉后，不影响使用
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
如果没有注册中心能不能使用Duboo
可以
可以通过Duboo直连形式，直接指定服务消费者的连接的服务消费者
<!--在调用者中直接使用url进行指定路径，进行Duboo直连的形式-->
<dubbo:reference id="userService" interface="cn.Dao.UserDao"
url="" >
</dubbo:reference>
// 在SpringBoot中使用该注解进行指定URL
@Reference(url = )
private UserDao userService;
负载均衡策略
duboo默认支持多种负载均衡策略
这里介绍四种
Random LoadBalance
随机，按照权重随机概率
为每一个服务器设置权重，根据权重的占比进行随机指定服务器
RoundRobin LoadBalance
轮循，按照循序一个一个来进行调用
轮循可以和权重一起进行设置，先去遵循轮循，将按照权重概率进行匹配，当一个服务达到概率值就会暂时停止分配
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” />
Duboo默认使用随机的分配
指定Duboo的负载均衡机制
可以在消费者或提供者的，服务暴露或引用标签中指定规则
<!--可以在消费者或者提供者中指定负载均衡机制-->
<dubbo:reference id="userService" interface="cn.Dao.UserDao"
loadbalance="RoundRobin" >
</dubbo:reference>
SpringBoot中
// 在SpringBoot中使用该注解进行指定 负载均衡机制
@Reference(loadbalance = "RoundRobin")
private UserDao userService;
//在提供者的服务暴露中指定
@Service(loadbalance = "RoundRobin")
服务降级
当服务器压力剧增情况下，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方式处理。从而释放服务器资源以保证核心功能正常运作
消费者调用提供者的内容，消费者这边请求过多，对于多个服务器中找到核心业务先去执行，其他业务可以先放一放
Duboo的服务降级分为两种
-
mock=force:return+null
l 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。
-
mock=fail:return+null
l 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。
配置文件中设置
<!--在mock属性中设置服务降级-->
<dubbo:reference id="userService" interface="cn.Dao.UserDao"
mock="" >
</dubbo:reference>
SpringBoot注解设置
// 在SpringBoot中使用该注解进行指定 服务降级
@Reference(mock ="" )
private UserDao userService;
集群容错机制
消费者调用提供者的服务，当出现错误之后，如何操作。
因为一个消费者调用的多个提供者，再出错之后可以进行选择其他服务器进行操作。或者进行其他的容错机制
下面是集群容错的策略和设置
实际开发中我们通过整合hystrix来进行整合容错
hystrix是在SpringCloud中默认整合的服务容错
如何使用
导入相关的依赖
<dependency>
<groupId>org.springframework.cloud</groupId>
<artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
<version>1.4.4.RELEASE</version>
</dependency>
开启服务容错的功能
这里再服务提供者和消费者中都要开启
@SpringBootApplication
@EnableHystrix
public class ProviderApplication {
配置provider
在Dubbo的Provider上增加@HystrixCommand配置，这样子调用就会经过Hystrix代理。
//再服务提供者的提供方法中使用hystrixCommand注解进行指定方法开启
//还可以配置其他的设置
@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.");
}
}
配置consumer
在对于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。
使用本地存根的时候可以编写消费者中的代码，消费者实现接口，编写代码
然后再出错的时候指定消费者调用的方法名即可
@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";
}