8、Dubbo-配置（3）

2024-04-01 10:31:10

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；

在正常测试之后，关闭zookeeper之后，服务依旧可以进行访问，通过本地缓存进行

2、集群下dubbo负载均衡配置

http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/demos/loadbalance.html 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" />

配置

服务端服务级别

<dubbo:reference interface="..." loadbalance="roundrobin" />

服务端方法级别

<dubbo:service interface="...">
<dubbo:method name="..." loadbalance="roundrobin"/></dubbo:service>

客户端方法级别

<dubbo:reference interface="...">
<dubbo:method name="..." loadbalance="roundrobin"/></dubbo:reference>

 <!-- 3、指定通信规则（通信协议&通信端口 -->     
     <dubbo:protocol name="dubbo" port="20081"></dubbo:protocol>       
     
     
     <!-- 4、暴露服务 -->   
     <!-- interface是只想接口，ref属性是指定接口的实现 -->   
     <dubbo:service interface="com.cr.service.UserService"  ref="userServiceImpl" loadbalance="roundrobin">
      <dubbo:method name="getUserAddressList"></dubbo:method>
     </dubbo:service>  
     <bean id="userServiceImpl"   class="com.cr.service.impl.UserServiceImpl"></bean>

UserServiceImpl .java

public class UserServiceImpl  implements UserService {
     @Override
     public List<UserAddress> getUserAddressList(String userId)  {
           System.out.println("正在执行请求！！！...20881");
...
}

  <!-- 3、指定通信规则（通信协议&通信端口 -->     
     <dubbo:protocol name="dubbo" port="20080"></dubbo:protocol>       
     
     
     <!-- 4、暴露服务 -->   
     <!-- interface是只想接口，ref属性是指定接口的实现 -->   
     <dubbo:service interface="com.cr.service.UserService"  ref="userServiceImpl" loadbalance="roundrobin">
      <dubbo:method name="getUserAddressList"></dubbo:method>
     </dubbo:service>  
     <bean id="userServiceImpl"   class="com.cr.service.impl.UserServiceImpl"></bean>

UserServiceImpl .java

public class UserServiceImpl  implements UserService {
     @Override
     public List<UserAddress> getUserAddressList(String userId)  {
           System.out.println("正在执行请求！！！...20880");
...
}

此时进行大量的数据访问查看打印的结果：

对于权重的设置不建议写死一般都在dubbo-admin 中进行动态的设置设置、

服务降级

http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/demos/service-downgrade.html 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 [1] 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"));

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。

解决方法1：可以直接使用dubbo-admin 进行配置

解决方案2：进行容错处理

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

各节点关系：

这里的 Invoker 是 Provider 的一个可调用 Service 的抽象，Invoker 封装了 Provider地址及 Service 接口信息
Directory 代表多个 Invoker，可以把它看成 List<Invoker> ，但与 List 不同的是，它的值可能是动态变化的，比如注册中心推送变更
Cluster 将 Directory 中的多个 Invoker 伪装成一个 Invoker，对上层透明，伪装过程包含了容错逻辑，调用失败后，重试另一个
Router 负责从多个 Invoker 中按路由规则选出子集，比如读写分离，应用隔离等
LoadBalance 负责从多个 Invoker 中选出具体的一个用于本次调用，选的过程包含了负载均衡算法，调用失败后，需要重选

集群容错模式

Failover Cluster  默认
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" />

一般整合hystrix进行服务容错 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 {
...
}

将这个放交给hystrix 进行代理

导入依赖在服务提供者和服务消费者中都进行引入在消费者中进行使用注解：

在创建一个新的方法进行在出错的时候进行调用：

码农公寓

高可用

1、zookeeper宕机与dubbo直连

2、集群下dubbo负载均衡配置

服务降级

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