Dubbo配置&高可用&原理

Dubbo配置&高可用&原理

一、dubbo配置

1.1、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。

1.2、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>

1.3、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 。
    1. Consumer端配置 优于 Provider配置 优于 全局配置。
    1. 最后是Dubbo Hard Code的配置值(见配置文档)。

1.4、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="*" />

二、高可用

2.1、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;

2.2、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" />

2.3、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") })
    @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";
}

三、dubbo原理

3.1、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。

3.2、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:

3.3、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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