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RPC框架(二) - Dubbo
阅读量:2443 次
发布时间:2019-05-10

本文共 2612 字,大约阅读时间需要 8 分钟。

    Dubbo是阿里巴巴公司开源的一个高性能优秀的服务框架,使得应用可通过高性能的 RPC 实现服务的输出和输入功能,可以和 Spring框架无缝集成。dubbo目前已经由apache托管,官方文档查看请点击   

    下面针对dubbo服务框架,针对几个重要的点作针对性的介绍。

    1、注册中心的作用,存储的内容包括哪些

    2、超时机制按消费方还是提供方为准

    3、常见的容错机制有哪些

    4、常见的负载均衡策略有哪些

 1、注册中心的作用,存储的内容包括哪些

    这里以常用的zookeeper为例来说明。首先我们来理解一下dubbo一个大概的组件原理图。   

    

节点角色说明

节点     角色说明
Provider 暴露服务的服务提供方
Consumer 调用远程服务的服务消费方
Registry 服务注册与发现的注册中心
Monitor 统计服务的调用次数和调用时间的监控中心
Container 服务运行容器

    zookeeper在架构功能上扮演者重要的作用,为dubbo提供服务提供方的接口信息、连接信息,服务消费方通过注册中心拿到当前版本的服务提供者列表,进而通过负载均衡策略和容错机制对服务接口进行调用。同时利用zookeeper的watch功能,服务消费方能够监听zookeeper集群上的节点,及时知道当前的服务提供方状态和变更信息,这就是dubbo的服务发现机制的原理。

    zookeeper存储详细内容

    

    上图是zookeeper注册中心存储节点的信息图例,Root为dubbo,表示dubbo节点下存储的信息均为dubbo在zookeeper的相关节点信息,位于zookeeper的根节点。Service(如com.foo.BarService)表示一个接口,当前接口包含服务提供方(providers)和服务消费方(comsumers),再下一层就是提供方和消费方的具体链接,每个链接代表一个JVM实例,这些节点存储的内容包括接口的方法信息、IP和端口信息、超时时间、传输协议、版本号、权重(weight)等等信息。另外dubbo服务治理后台的数据很多也是来自zookeeper注册中心,通过服务治理后台设置的权重等配置,也将直接反馈到zookeeper,进而通知到服务消费方。

2、超时机制按消费方还是提供方为准

    无论是服务的消费方还是提供方,均可以配置timeout这个字段值,如果消费方和提供方配置的值不同时,需要以哪一个为准呢?

  • 方法级优先,接口级次之,全局配置再次之
  • 如果级别一样,则消费方优先,提供方次之。

    建议由服务提供方设置超时,因为一个方法需要执行多长时间,服务提供方更清楚,如果一个消费方同时引用多个服务,就不需要关心每个服务的超时设置。

    注:方法级配置指<dubbo:method/>,接口级配置指<dubbo:service/><dubbo:reference/> ,全局配置指<dubbo:consumer/><dubbo:provider/>。

    优先级顺序和配置如下:

    

3、常见的容错机制有哪些

    在集群调用失败时,Dubbo 提供了多种容错方案,缺省为 failover 重试。另外可自行扩展实现接口自com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.Cluster来完成自己的业务逻辑。

    

    

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)。

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。(这种情况默认返回一个空结果,不会报错,注意使用场景)

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 。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。

4、常见的负载均衡策略有哪些

    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。也可以自行实现并扩展自接口com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.LoadBalance来完成自己的业务逻辑。常见的负载均衡策略如下。这里可以在dubbo的源码中找到对应类查看其算法实现,还是比较简单的。常见的负载均衡策略如下:

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:
  • 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" />

        本文属于整理型文章,官方文档讲得比较简练和明白,本文抽取了几个关键点来分享和分析,大部分内容是参考了和,有时间大家可以好好看几遍这上面的文档,结合源码分析,可以对dubbo的使用和原理有一个非常清晰的了解。

转载地址:http://oqnqb.baihongyu.com/

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