dubbo在idea下的使用创建 服务者，消费者 注册中心
一、基础知识
1、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，而不用程序员显式编码这个远程调用的细节。即程序员无论是调用本地的还是远程的函数，本质上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：
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
l 服务容器负责启动，加载，运行服务提供者。
l 服务提供者在启动时，向注册中心注册自己提供的服务。
l 服务消费者在启动时，向注册中心订阅自己所需的服务。
l 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。
l 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。
l 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
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1、下载zookeeper 网址 https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.13/ |
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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 |
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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 |
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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。
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1、下载dubbo-admin https://github.com/apache/incubator-dubbo-ops
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2、进入目录，修改dubbo-admin配置 修改 src\main\resources\application.properties 指定zookeeper地址
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3、打包dubbo-admin mvn clean package -Dmaven.test.skip=true |
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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
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3.3）、【linux】-安装zookeeper
1、安装jdk
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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 |
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2、上传到服务器并解压
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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=${JAVA_HOME}/jre export CLASSPATH=.:${JAVA_HOME}/lib:${JRE_HOME}/lib export PATH=${JAVA_HOME}/bin:$PATH
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4、使环境变量生效&测试JDK
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2、安装zookeeper
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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 |
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2、解压
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3、移动到指定位置并改名为zookeeper
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3、开机启动zookeeper
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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 in start) 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
2）-把脚本注册为Service
3）-增加权限
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4、配置zookeeper
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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
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2、启动zookeeper
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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）
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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 |
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2、解压移动到指定位置
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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.sh sleep 2 echo echo "Starting Tomcat..." $CATALANA_HOME/bin/startup.sh ;; *) echo "Usage: tomcat {start|stop|restart}" ;; esac
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4、注册服务&添加权限
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5、启动服务&访问tomcat测试
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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。
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1、下载dubbo-admin https://github.com/apache/incubator-dubbo-ops
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2、进入目录，修改dubbo-admin配置 修改 src\main\resources\application.properties 指定zookeeper地址
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3、打包dubbo-admin mvn clean package -Dmaven.test.skip=true |
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4、运行dubbo-admin java -jar dubbo-admin-0.0.1-SNAPSHOT.jar 默认使用root/root 登陆
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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
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模块 |
功能 |
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订单服务web模块 |
创建订单等 |
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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…）
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作用：定义公共接口，也可以导入公共依赖
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1、Bean模型 public class UserAddress implements Serializable{ } |
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3、Service接口 UserService public List<UserAddress> getUserAddressList(String userId) |
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2、gmall-user：用户模块（对用户接口的实现）
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1、pom.xml <dependencies> <dependency> <groupId>com.atguigu.dubbo</groupId> <artifactId>gmall-interface</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> </dependency> </dependencies> |
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2、Service public class UserServiceImpl implements UserService {
@Override public List<UserAddress> getUserAddressList(String userId) { // TODO Auto-generated method stub return userAddressDao.getUserAddressById(userId); }
} |
4、gmall-order-web：订单模块（调用用户模块）
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1、pom.xml <dependencies> <dependency> <groupId>com.atguigu.dubbo</groupId> <artifactId>gmall-interface</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> </dependency> </dependencies> |
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2、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
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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zookeeper dubbo 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>
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2、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" /> |
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3、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
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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>
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2、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
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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 {
@Autowired UserAddressMapper userAddressMapper; |
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2、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
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1、下载 dubbo-ops |
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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
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3、打包dubbo-monitor-simple mvn clean package -Dmaven.test.skip=true |
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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 |
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5、启动访问8080
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2、监控中心配置
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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>
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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
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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：
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2、配置application.properties 提供者配置： dubbo.application.name=gmall-user 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 |
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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】 |
二、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)。
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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
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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
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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：
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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
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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="*" /> |
三、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：
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健壮性 l 监控中心宕掉不影响使用，只是丢失部分采样数据 l 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 l 注册中心对等集群，任意一台宕掉后，将自动切换到另一台 l 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 l 服务提供者无状态，任意一台宕掉后，不影响使用 l 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
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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
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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：
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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：
l 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。
l 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
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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：
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<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：
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@SpringBootApplication @EnableHystrix public class ProviderApplication {
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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。
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@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。
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@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"; } |
四、dubbo原理
1、RPC原理
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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
l 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
l 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
l 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
l 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
l 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
l 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
l 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
l 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
l 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
