Dubbo - 04高可用

Dubbo - 04高可用

（1）zookeeper宕机与Dubbo直连

    @DubboReference(url="192.168.0.102:20883",version = "2.0.0")
    UserService userService;

 

 

 

 

 

（2）负载均衡

    @DubboReference(version = "1.0.0",loadbalance = "roundrobin")
    UserService userService;

负载均衡策略（来自官网）

• 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
  • 轮询，按公约后的权重设置轮询比率。
  • 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）故障解决方案

（3.1）服务降级（来自官网）

（3.2）集群容错（来自官网）

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)。
• 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。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。

 

（3.3）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。

 

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
            <version>2.2.6.RELEASE</version>
        </dependency>

 

 

 

 

@DubboService
@Component
public class UserServiceImpl implements UserService {

    @HystrixCommand(fallbackMethod = "hello")
    @Override
    public List<User> getUser(String userId) {
        System.out.println(System.currentTimeMillis() + " : UserServiceImpl-1.0.0......"+ userId );

        if(Math.random() > 0.5){
            throw new RuntimeException("运行故障");
        }
        User u1 = new User("1","张三", "15790908877","青岛市南区");
        User u2 = new User("2","溜溜", "13511223344","济南历城区");

        List<User> userList = new ArrayList<User>();
        userList.add(u1);
        userList.add(u2);
        List<User> list = userList.stream().filter(user -> user.getUserId().equals(userId)).collect(Collectors.toList());
        return list;
    }

    public List<User> hello(String userId) {
        User u = new User("1","测试人员","15900001111","测试地址");
        return Arrays.asList(u);
    }
}

 

 

 

 

@EnableDubbo
@EnableHystrix
@SpringBootApplication
public class UserProviderApplicationV3 {}