Dubbo 常用配置

高可用-zookeeper宕機與dubbo直連

注冊中心宕機,還可以消費dubbo暴露的服務

• 監控中心宕機了,不影響使用,只會丟失部分數據的采集
• 數據庫宕機了,zookeeper仍然可以通過緩存查詢服務提供者列表,但是不能注冊新服務
• 注冊中心集群對等集群,任何一台掛掉后都會切換到另一台
• 注冊中心全部宕機,仍可一通過使用本地緩存進行通信
• 服務提供者提供無狀態的服務,任意一台宕機,都不影響使用
• 服務提供者全部宕機后,服務消費者無法正常使用,無限次重連等待服務提供者的恢復

通過dubbo直連的方式

繞開注冊中心直連服務提供者

@Reference(url="127.0.0.1:20888") // dubbo的注解
UserService userService;
public  List<UserAddress> initOrder(String userId) {
    return  userService.getUserAddressList("1");
}

集群負載均衡

同一種服務提供者存在多份時需要負載均衡策略, loadbalance

Random LoadBalance

隨機負載均衡, 按照權重設置隨機概率,隨機調用量越大,分布越均勻,有利於動態調整提供者的權重

例: UserService一共三台,我們根據實際的機器性能給這三個機器添加不同的權重

userService1 weight=100
userService2 weight=200
userService3 weight=300

這樣這三台機器被隨機調用到的比例就是1:2:3

這是Dubbo默認的負載均衡機制

@SPI("random")
public interface LoadBalance {
    @Adaptive({"loadbalance"})
    <T> Invoker<T> select(List<Invoker<T>> var1, URL var2, Invocation var3) throws RpcException;
}

RoundRobin LoadBalace

假如同樣存在三台相同的服務提供者, 不設置權重的話,消費者的會被均勻的按瞬間分發到這個三台機器上123123123...

輪詢, 按照公約后的權重值,設置查詢比率 , 存在慢的提供者請求累積的問題, 這種方式的訪問順序也是提前就知道的,只不過添加上了權重的之后的順序, 原來的123123... 可能變成了 123333

LeastActive LoadBalance

最少活躍調用數, 活躍數指的是調用前后的計時差,使慢的提供者接受更少的請求

當用戶的請求會先查詢服務提供者列表中,然后選擇活躍數最低的,也就是上次響應時間最短的機器

ConsistentHash LoadBalance

一致性Hash, 使相同參數的請求總是發到同一個提供者上,當某一台提供者掛掉時,原本該發送到這個服務提供者的請求會平攤到其他提供者身上,不會產生巨大的動盪

• 缺省只對第一個參數 Hash，如果要修改，請配置 <dubbo:parameter key="hash.arguments" value="0,1" />
• 缺省用 160 份虛擬節點，如果要修改，請配置 <dubbo:parameter key="hash.nodes" value="320" />

負載均衡的修改方式

• 配置文件版

服務端服務級別
<dubbo:service interface="..." loadbalance="roundrobin" />

客戶端服務級別
<dubbo:reference interface="..." loadbalance="roundrobin" />

服務端方法級別
<dubbo:service interface="...">
    <dubbo:method name="..." loadbalance="roundrobin"/>
</dubbo:service>

客戶端方法級別
<dubbo:reference interface="...">
    <dubbo:method name="..." loadbalance="roundrobin"/>
</dubbo:reference>

• 注解版

 @Reference(loadbalance = "random")
 @Reference(loadbalance = "roundrobin")
 @Reference(loadbalance = "leastactive")
 @Reference(loadbalance = "consistenthash")

權重的添加

• 硬編碼

在暴露服務是,在@Service注解上邊添加 weight屬性 @Service(weight="200")

• 通過控制台,手動設置服務提供者的權重
  

服務降級

什么是服務降級?

在服務器壓力劇增的情況下,根據實際的業務情況及流量,對一些服務和頁面進行有策略的不處理或者換種簡單方式處理的方式, 從而達到釋放系統資源,維持系統核心功能的正常運作

實現: 向注冊中心寫入動態配置規則

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"));

• 實現方式1

上面配置的最后一條URL上,mock=force:return+null,表示在服務消費者層面直接對用戶的調用返回空,不行轉發處理

• 實現方式2

最后的url位置還可以寫成mock=fail:return+null,表示消費者在對服務的調用方法失敗后才返回null,用來緩沖服務調用不穩定時,對服務調用方的影響
``

如圖在控制台進行可視化界面消費者模塊實現服務降級

集群容錯

服務在調用失敗時,Dubbo提供了很多種容錯方案

Failover Cluster(默認)

failover cluster 失敗自動切換，當出現失敗，重試其它服務器,但重試會帶來更長延遲。可通過 retries="2" 來設置重試次數(不含第一次)。

重試次數配置如下：

<dubbo:service retries="2" />
或

<dubbo:reference retries="2" />
或

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

Failfast Cluster
快速失敗，只發起一次調用，失敗立即報錯。通常用於非冪等性的寫操作，比如新增記錄。

Failsafe Cluster
失敗安全，出現異常時，直接忽略。通常用於寫入審計日志等操作。

Failback Cluster
失敗自動恢復，后台記錄失敗請求，定時重發。通常用於消息通知操作。

Forking Cluster
並行調用多個服務器，只要一個成功即返回。通常用於實時性要求較高的讀操作，但需要浪費更多服務資源。可通過 forks="2" 來設置最大並行數。

Broadcast Cluster
廣播調用所有提供者，逐個調用，任意一台報錯則報錯 [2]。通常用於通知所有提供者更新緩存或日志等本地資源信息。

集群模式配置

按照以下示例在服務提供方和消費方配置集群模式

<dubbo:service cluster="failsafe" />
或

<dubbo:reference cluster="failsafe" />

整合 hystrix 做服務容錯

hystrix 旨在通過控制遠程系統,服務和第三方的節點,從而對延遲和故障提供更強大的容錯能力,Hystrix同時具備回退機制和斷路器能力功能的線程和信號隔離,請求緩存,請求打包已經監控和配置的功能

• 斷路器可以實現快速失敗，當它在一段時間內檢測到許多類似的錯誤（例如超時），就會在之后的一段時間內，強迫對該服務的調用快速失敗，即不再請求所依賴的服務。這樣，應用程序就不須浪費CPU時間去等待長時間的超時。
• 斷路器也可以自動診斷依賴的服務是否已經恢復正常。

hytrix的隔離策略有兩種:

• THREAD 線程隔離,使用這種方法HystrixCommand將會在單獨的線程上執行,並發請求收到線程數量的影響
• SEMAPHORE 信號量隔離, 使用這種方法,HystrixComand將會在調用線程上執行,並發請求受到信號量的個數限制

Hystrix默認的保護級別是THREAD,它出來超時保護還有額外的保護,一般當系統的負載特別大,每秒幾百並發時,才選擇信號量隔離,正常情況下使用默認的隔離級別

可以使用execution.isolation.strategy屬性指定隔離策略。

    @HystrixCommand(fallbackMethod = "notfindback", commandProperties=@HystrixProperty(name="execution.isolation.strategy", value="SEMAPHORE") )
    public User findById( Long id)
    
    public User notfindback(Long id)
    {
        User user = new User();
        user.setId(0L);
        return user;
         
    }

---

編碼實現:

• 配置,服務提供者和服務消費者,雙方都添加Spring-cloud-starter-hystrix

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
    <version>2.0.1.RELEASE</version>
</dependency>

• 服務提供者和消費者同時在啟動類上添加開啟此項功能

@EnableDubbo
@EnableHystrix
@SpringBootApplication
public class ProviderApp {
    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(ProviderApp.class);
    }
}

• 對服務提供者對外暴露的接口實現進行改寫

@Component
@Service //使用dubbo的Service 對外保留服務
public class UserServiceImpl implements UserService {
    // 添加這個注解,將當期方法,交給Hystrix進行代理,當出現異常時,進行容錯處理
    @HystrixCommand
    public List<UserAddress> getUserAddressList(String userId) {
        UserAddress a1=   new UserAddress(1,"張三","北京市朝陽區");
        UserAddress a2=   new UserAddress(2,"李四","山東濟南");

        if (Math.random()>0.5){
            throw new RuntimeException();
        }
        return Arrays.asList(a1,a2);
    }
}

• 改寫服務消費者遠程過程調用的方法

public class UserServiceImpl implements UserService{

    // 注入這個被服務提供者支持的接口
    @Reference
    private final UserService userService;

    // 提供構造函數
    public UserServiceImpl(UserService userService) {
        this.userService = userService;
    }

    @Override
    @HystrixCommand(fallbackMethod = "correct") // 當出現錯誤時,回調correct方法
    public List<UserAddress> getUserAddressList(String userId) {
         // 判空
        if (!StringUtils.isEmpty(userId)){
            System.err.println();
            return userService.getUserAddressList(userId);
        }
        return null;
    }

  public List<UserAddress> correct(String userId) {
        return Collections.singletonList(new UserAddress(9, "correct", "correct"));
    }
}