文章目录

  • Dubbo
  • 基础知识
    • 分布式基础理论
      • 1.1)、什么是分布式系统?
      • 1.2)、发展演变
      • 1.3)、RPC
    • 2、dubbo核心概念
      • 2.1)、简介
      • 2.2)、基本概念
    • 3、dubbo环境搭建
      • 3.1)、【windows】-安装zookeeper
      • 3.2)、【windows】-安装dubbo-admin管理控制台
      • 3.3)、【linux】-安装zookeeper
      • 3.4)、【linux】-安装dubbo-admin管理控制台
    • 4、dubbo-helloworld
      • 4.1)、提出需求
      • 4.2)、工程架构
      • 4.3)、创建模块
      • 4.4)、使用dubbo改造
    • 5、监控中心
      • 5.1)、dubbo-admin
    • 5.2)、dubbo-monitor-simple
    • 6、整合SpringBoot
  • dubbo配置
    • 1、配置原则
    • 2、重试次数
    • 3、超时时间
    • 4、版本号
  • 高可用
    • 1、zookeeper宕机与dubbo直连
    • 2、集群下dubbo负载均衡配置
    • 3、整合hystrix,服务熔断与降级处理
      • 1、服务降级
      • 2、集群容错
      • 3、整合hystrix
  • dubbo原理
    • 1、RPC原理
    • 2、netty通信原理
    • 3、dubbo原理
      • 1、dubbo原理 -框架设计
      • 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

Dubbo

基础知识

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,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,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


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

  •  服务容器负责启动,加载,运行服务提供者。
  •  服务提供者在启动时,向注册中心注册自己提供的服务。
  •  服务消费者在启动时,向注册中心订阅自己所需的服务。
  •  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。
  •  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。
  •  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=JAVAHOME/jreexportCLASSPATH=.:{JAVA_HOME}/jre export CLASSPATH=.:JAVAH​OME/jreexportCLASSPATH=.:{JAVA_HOME}/lib:JREHOME/libexportPATH={JRE_HOME}/lib export PATH=JREH​OME/libexportPATH={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 instart) 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
  1. -把脚本注册为Service

  2. -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.shsleep 2echo  echo "Starting Tomcat..."  $CATALANA_HOME/bin/startup.sh;;
*)echo "Usage: tomcat {start|stop|restart}"  ;; esac
  1. 注册服务&添加权限

  2. 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;
}
  1. 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>
  1. Service
public class UserServiceImpl implements UserService {@Overridepublic List<UserAddress> getUserAddressList(String userId) {// TODO Auto-generated method stubreturn userAddressDao.getUserAddressById(userId);}}

3 、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>
  1. 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zookeeperdubbo 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2选1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>
  1. 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" />
  1. 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zkclient和curator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>
  1. 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 {@AutowiredUserAddressMapper userAddressMapper;
  1. 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】

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" />
或
<dubbo:reference retries="2" />
或
<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>
  1. 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>
  1. 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="*" />

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

  •  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

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:

  •  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。
  •  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" />
或
<dubbo:reference retries="2" />
或
<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" />
或
<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") })@Overridepublic 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";}

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;
2)client 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;
3)client stub找到服务地址,并将消息发送到服务端;
4)server stub收到消息后进行解码;
5)server 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;
7)server stub将返回结果打包成消息并发送至消费方;
8)client 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)

NIO (Non-Blocking IO)

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:

3、dubbo原理

1、dubbo原理 -框架设计

  •  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
  •  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
  •  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
  •  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
  •  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
  •  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
  •  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
  •  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
  •  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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