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
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:
http://dubbo.apache.org/
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:
- 服务容器负责启动,加载,运行服务提供者。
- 服务提供者在启动时,向注册中心注册自己提供的服务。
- 服务消费者在启动时,向注册中心订阅自己所需的服务。
- 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。
- 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。
- 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
| 1、下载zookeeper
网址 https://archive.apache.org/dist/zookeeper/zookeeper-3.4.13/ | | —- | | 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 | | 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 | | 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。
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 |
3、打包dubbo-admin mvn clean package -Dmaven.test.skip=true |
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 |
3.3)【linux】-安装zookeeper
1、安装jdk
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 |
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 |
4、使环境变量生效&测试JDK |
2、安装zookeeper
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 |
3、移动到指定位置并改名为zookeeper |
3、开机启动zookeeper
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 |
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2)-把脚本注册为Service |
3)-增加权限 |
4、配置zookeeper
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 |
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)
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 |
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 |
4、注册服务&添加权限 |
5、启动服务&访问tomcat测试 |
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。
1、下载dubbo-admin https://github.com/apache/incubator-dubbo-ops |
---|
2、进入目录,修改dubbo-admin配置 修改src\main\resources\application.properties 指定zookeeper地址 |
3、打包dubbo-admin mvn clean package -Dmaven.test.skip=true |
4、运行dubbo-admin java -jar dubbo-admin-0.0.1-SNAPSHOT.jar 默认使用root/root 登陆 |
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
模块 | 功能 |
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订单服务web模块 | 创建订单等 |
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
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…)
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{ private Integer id; private String userAddress; private String userId; private String consignee; private String phoneNum; private String isDefault; } |
3、Service接口 UserService public List |
2、gmall-user:用户模块(对用户接口的实现)
1、pom.xml |
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2、Service public class UserServiceImpl implements UserService { @Override public List // TODO Auto-generated method stub return userAddressDao.getUserAddressById(userId); } } |
4、gmall-order-web:订单模块(调用用户模块)
1、pom.xml |
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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 } } |
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
1、引入dubbo |
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2、配置提供者 |
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
1、引入dubbo |
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2、配置消费者信息 |
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
1、服务提供方 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 @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
1、安装
1、下载 dubbo-ops https://github.com/apache/incubator-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 |
3、打包dubbo-monitor-simple mvn clean package -Dmaven.test.skip=true |
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 |
5、启动访问8080 |
2、监控中心配置
所有服务配置连接监控中心,进行监控统计 |
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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
1、引入spring-boot-starter以及dubbo和curator的依赖 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-userdubbo.registry.protocol=zookeeperdubbo.registry.address=192.168.67.159:2181dubbo.scan.base-package=com.atguigu.gmalldubbo.protocol.name=dubbo 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-webdubbo.registry.protocol=zookeeperdubbo.registry.address=192.168.67.159:2181dubbo.scan.base-package=com.atguigu.gmalldubbo.protocol.name=dubbo |
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)。
重试次数配置如下: 或 或 |
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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
全局超时配置 指定接口以及特定方法超时配置 |
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2、Dubbo服务端
全局超时配置 指定接口以及特定方法超时配置 |
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3、配置原则
dubbo推荐在Provider上尽量多配置Consumer端属性:
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 |
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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
老版本服务提供者配置: 新版本服务提供者配置: 老版本服务消费者配置: 新版本服务消费者配置: 如果不需要区分版本,可以按照以下的方式配置: |
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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:
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 |
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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
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 |
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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:
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”)); |
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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。
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
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 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 |
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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:
<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";
}
四、dubbo原理
1、RPC原理
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。 |
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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
- 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
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