发布日期: 2023-09-04

dubbo基本应用

负载均衡

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

注解:

@Service(loadbalance = "roundrobin")
public class HelloServiceImpl implements IHelloService{

}

@Reference(loadbalance = "random")
IHelloService helloService;

Dubbo 负载均衡算法

RandomLoadBalance：权重随机算法

根据权重值进行随机负载它的算法思想很简单。假设我们有一组服务器 servers=[A,B,C]，他们对应的权重为 weights=[5,3,2]，权重总和为10。现在把这些权重值平铺在一维坐标值上，[0,5) 区间属于服务器 A，[5, 8) 区间属于服务器 B，[8, 10) 区间属于服务器 C。接下来通过随机数生成器生成一个范围在 [0,10) 之间的随机数，然后计算这个随机数会落到哪个区间上。比如数字 3 会落到服务器 A 对应的区间上，此时返回服务器 A 即可。权重越大的机器，在坐标轴上对应的区间范围就越大，因此随机数生成器生成的数字就会有更大的概率落到此区间内。只要随机数生成器产生的随机数分布性很好，在经过多次选择后，每个服务器被选中的次数比例接近其权重比例
LeastActiveLoadBalance：最少活跃调用数算法

活跃调用数越小，表明该服务提供者效率越高，单位时间内可处理更多的请求这个是比较科学的负载均衡算法。
每个服务提供者对应一个活跃数 active。初始情况下，所有服务提供者活跃数均为 0。每收到一个请求，活跃数加 1，完成请求后则将活跃数减 1。在服务运行一段时间后，性能好的服务提供者处理请求的速度更快，因此活跃数下降的也越快，此时这样的服务提供者能够优先获取到新的服务请求
ConsistentHashLoadBalance：hash 一致性算法

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。

RoundRobinLoadBalance：加权轮询算法

所谓轮询是指将请求轮流分配给每台服务器。举个例子，我们有三台服务器 A、B、C。我们将第一个请求分配给服务器 A，第二个请求分配给服务器 B，第三个请求分配给服务器 C，第四个请求再次分配给服务器 A。这个过程就叫做轮询。轮询是一种无状态负载均衡算法，实现简单，适用于每台服务器性能相近的场景下。但现实情况下，我们并不能保证每台服务器性能均相近。如果我们将等量的请求分配给性能较差的服务器，这显然是不合理的。因此，这个时候我们需要对轮询过程进行加权，以调控每台服务器的负载。经过加权后，每台服务器能够得到的请求数比例，接近或等于他们的权重比。比如服务器 A、B、C 权重比为 5:2:1。那么在 8 次请求中，服务器 A 将收到其中的 5 次请求，服务器 B 会收到其中的 2 次请求，服务器 C 则收到其中的 1次请求

集群容错

在分布式网络通信中，容错能力是必须要具备的，什么叫容错呢? 从字面意思来看: 容:是容忍，错:是错误。就是容忍错误的能力。我们知道网络通信会有很多不确定因素，比如网络延迟、网络中断、服务异常等，会造成当前这次请求出现失败。当服务通信出现这个问题时，需要采取一定的措施应对。而 dubbo 中提供了容错机制来优雅处理这种错误
在集群调用失败时，Dubbo 提供了多种容错方案，缺省为 failover 重试。

@Service(loadbalance = "random", cluster = "failsafe")

Failover Cluster

失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器。(缺省) 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)。
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。(2.1.0 开始支持) 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。
在实际应用中查询语句容错策略建议使用默认 Failover Cluster ，而增删改建议使用 Failfast Cluster 或者使用 Failover Cluster(retries=”0”) 策略防止出现数据重复添加等等其它问题!建议在设计接口时候把查询接口方法单独做一个接口提供查询。

服务降级

当某个非关键服务出现错误时，可以通过降级功能来临时屏蔽这个服务。降级可以有几个层面的分类: 自动降级和人工降级; 按照功能可以分为:读服务降级和写服务降级;

对一些非核心服务进行人工降级，在大促之前通过降级开关关闭哪些推荐内容、评
价等对主流程没有影响的功能
故障降级，比如调用的远程服务挂了，网络故障、或者 RPC 服务返回异常。那么
可以直接降级，降级的方案比如设置默认值、采用兜底数据(系统推荐的行为广告
挂了，可以提前准备静态页面做返回)等等
限流降级，在秒杀这种流量比较集中并且流量特别大的情况下，因为突发访问量特
别大可能会导致系统支撑不了。这个时候可以采用限流来限制访问量。当达到阀值时，后续的请求被降级，比如进入排队页面，比如跳转到错误页(活动太火爆，稍后重试等)

Dubbo 实现服务降级

在 dubbo-client 端创建一个 mock 类，当出现服务降级时，会被调用

public class MockSayHelloService implements IHelloService {
    @Override
    public String sayHello() {
        return "Sorry, 服务端发生异常，被降级啦!";
    }
}

@Reference(
loadbalance = "random",
mock =
"com.springboot.practice.springbootdubboclient.MockSayHelloService",
timeout =1000,
cluster = "failfast")
IHelloService helloService;