Spring Boot 整合 Dubbo

  1. 引入spring-boot-starter以及dubbo和curator（Zookeeper客端）的依赖


Dubbo - 图1

  1. 配置application.properties

    • 服务提供者 

      1. dubbo.application.name=gmall-user  # 就是服务名，不能跟别的dubbo提供端重复
      2. dubbo.registry.protocol=zookeeper  # 是指定注册中心协议
      3. dubbo.registry.address=192.168.67.159:2181  # 是注册中心的地址加端口号
      4. dubbo.scan.base-package=com.atguigu.gmall  # 注解方式要扫描的包
      5. dubbo.protocol.name=dubbo  # 是分布式固定是dubbo,不要改

    • 服务消费者 

      dubbo.application.name=gmall-order-web
dubbo.registry.protocol=zookeeper
dubbo.registry.address=192.168.67.159:2181
dubbo.scan.base-package=com.atguigu.gmall
dubbo.protocol.name=dubbo

  2. dubbo注解

    • @Service（服务提供方Service层注解）、@Reference（服务消费方依赖Service，相当于替换@Autowired注解）
    • @EnableDubbo 主配置类中开启Dubbo服务

Dubbo 高可用原理

1. Zookeeper宕机与Dubbo直连

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

2. 集群下Dubbo的负载均衡

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。

  • 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
    缺省用 160 份虚拟节点，如果要修改，请配置

3. 服务熔断与降级

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。

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。

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：

或

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

或

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

<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";
}

Dubbo 原理

Dubbo 架构

Dubbo - 图2

  • 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

1、标签解析

Spring 中通过总接口BeanDefinitionParser来解析配置文件，DubboBeanDefinitionParser实现了此接口，通过该来负责Dubbo相关标签的解析

Dubbo服务在启动时通过DubboNamespaceHandler加载各个解析器

Dubbo - 图3

2、服务暴露

  • Dubbo在底层依据 Dubbo Protocol 通信协议启动 Netty 服务器，监听20880端口。注册中心中会保存 URL 与实际服务的对应关系

3、服务引用

  • 读取到@Reference注解后会通过工厂模式创建一个代理对象。代理对象中包装了 Dubbo Protocol 和 Registery Prottocol 两种协议，通过前者连接Dubbo客户端，通过后者订阅服务。

4、服务调用

Dubbo - 图4