标题:
基于Dubbo框架构建分布式服务（1）
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作者:
look_w
时间:
2018-12-16 15:24
标题:
基于Dubbo框架构建分布式服务（1）
Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架，我们可以非常容易地通过Dubbo来构建分布式服务，并根据自己实际业务应用场景来选择合适的集群容错模式，这个对于很多应用都是迫切希望的，只需要通过简单的配置就能够实现分布式服务调用，也就是说服务提供方（Provider）发布的服务可以天然就是集群服务，比如，在实时性要求很高的应用场景下，可能希望来自消费方（Consumer）的调用响应时间最短，只需要选择Dubbo的Forking Cluster模式配置，就可以对一个调用请求并行发送到多台对等的提供方（Provider）服务所在的节点上，只选择最快一个返回响应的，然后将调用结果返回给服务消费方（Consumer），显然这种方式是以冗余服务为基础的，需要消耗更多的资源，但是能够满足高实时应用的需求。有关Dubbo服务框架的简单使用，可以参考我的其他两篇文章（《基于Dubbo的Hessian协议实现远程调用》，《基于Dubbo的Hessian协议实现远程调用》，后面参考链接中已给出链接），这里主要围绕Dubbo分布式服务相关配置的使用来说明与实践。
Dubbo服务集群容错
假设我们使用的是单机模式的Dubbo服务，如果在服务提供方（Provider）发布服务以后，服务消费方（Consumer）发出一次调用请求，恰好这次由于网络问题调用失败，那么我们可以配置服务消费方重试策略，可能消费方第二次重试调用是成功的（重试策略只需要配置即可，重试过程是透明的）；但是，如果服务提供方发布服务所在的节点发生故障，那么消费方再怎么重试调用都是失败的，所以我们需要采用集群容错模式，这样如果单个服务节点因故障无法提供服务，还可以根据配置的集群容错模式，调用其他可用的服务节点，这就提高了服务的可用性。
首先，根据Dubbo文档，我们引用文档提供的一个架构图以及各组件关系说明，如下所示：
上述各个组件之间的关系（引自Dubbo文档）说明如下：
●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
，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。
我们也简单说明目前Dubbo支持的集群容错模式，每种模式适应特定的应用场景，可以根据实际需要进行选择。Dubbo内置支持如下6种集群模式：
●Failover Cluster模式
配置值为failover。这种模式是Dubbo集群容错默认的模式选择，调用失败时，会自动切换，重新尝试调用其他节点上可用的服务。对于一些幂等性操作可以使用该模式，如读操作，因为每次调用的副作用是相同的，所以可以选择自动切换并重试调用，对调用者完全透明。可以看到，如果重试调用必然会带来响应端的延迟，如果出现大量的重试调用，可能说明我们的服务提供方发布的服务有问题，如网络延迟严重、硬件设备需要升级、程序算法非常耗时，等等，这就需要仔细检测排查了。例如，可以这样显式指定Failover模式，或者不配置则默认开启Failover模式，配置示例如下：
[url=]
[/url]
<
dubbo:service
interface
="org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService"
version
="1.0.0"
cluster
="failover"
retries
="2"
timeout
="1000"
ref
="chatRoomOnlineUserCounterService"
protocol
="dubbo"
>
<
dubbo:method
name
="queryRoomUserCount"
timeout
="500"
retries
="2"
/>
</
dubbo:service
>
[url=]
[/url]
上述配置使用Failover Cluster模式，如果调用失败一次，可以再次重试2次调用，服务级别调用超时时间为100ms，调用方法queryRoomUserCount的超时时间为80ms，允许重试两次，最坏情况调用花费时间160ms。如果该服务接口org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService还有其他的方法可供调用，则其他方法没有显式配置则会继承使用dubbo:service配置的属性值。
●Failfast Cluster模式
配置值为failfast。这种模式称为快速失败模式，调用只执行一次，失败则立即报错。这种模式适用于非幂等性操作，每次调用的副作用是不同的，如写操作，比如交易系统我们要下订单，如果一次失败就应该让它失败，通常由服务消费方控制是否重新发起下订单操作请求（另一个新的订单）。
●Failsafe Cluster模式
配置值为failsafe。失败安全模式，如果调用失败， 则直接忽略失败的调用，而是要记录下失败的调用到日志文件，以便后续审计。
●Failback Cluster模式
配置值为failback。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模式
配置值为forking。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。
●Broadcast Cluster模式
配置值为broadcast。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。上面的6种模式都可以应用于生产环境，我们可以根据实际应用场景选择合适的集群容错模式。如果我们觉得Dubbo内置提供的几种集群容错模式都不能满足应用需要，也可以定制实现自己的集群容错模式，因为Dubbo框架给我提供的扩展的接口，只需要实现接口com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.Cluster即可，接口定义如下所示：
[url=]
[/url]
@SPI(FailoverCluster.NAME)
public
interface
Cluster {
/**
* Merge the directory invokers to a virtual invoker. *
@param
<T> *
@param
directory *
@return
cluster invoker *
@throws
RpcException
*/
@Adaptive
<T> Invoker<T> join(Directory<T> directory)
throws
RpcException;}
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[/url][/url][/url]