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技术 2022年11月23日
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Overview

Architecture

  1. Provider: 暴露服务的服务提供方。
  2. Consumer: 调用远程服务的服务消费方。
  3. Registry: 服务注册与发现的注册中心。
  4. Monitor: 统计服务的调用次调和调用时间的监控中心。
  5. Container: 服务运行容器。

Relations

0. 服务容器负责启动,加载,运行服务提供者。
1. 服务提供者在启动时,向注册中心注册自己提供的服务。
2. 服务消费者在启动时,向注册中心订阅自己所需的服务。
3. 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。
4. 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
5. 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。
6. 注册中心,服务提供者,服务消费者三者之间均为长连接,监控中心除外
7. 注册中心通过长连接感知服务提供者的存在,服务提供者宕机,注册中心将立即推送事件通知消费者
8. 注册中心和监控中心全部宕机,不影响已运行的提供者和消费者,消费者在本地缓存了提供者列表

Invoker Procedures !important

0. 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。 1. Directory代表多个Invoker,可以把它看成List<Invoker>,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。 2. 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。 3. 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。 4. 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。  

Configuration Prorioty

Service

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。

Basic

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。

Features

Check on Start

Dubbo缺省会在启动时检查依赖的服务是否可用,不可用时会抛出异常,阻止Spring初始化完成,以便上线时,能及早发现问题,默认check=true。  #如果你的Spring容器是懒加载的,或者通过API编程延迟引用服务,请关闭check,否则服务临时不可用时, #会抛出异常,拿到null引用,如果check=false,总是会返回引用,当服务恢复时,能自动连上。  可以通过check="false"关闭检查,比如,测试时,有些服务不关心,或者出现了循环依赖,必须有一方先启动。  

Fault Tolerance

Failover Cluster # DEFAULT 失败自动切换,当出现失败,重试其它服务器。(缺省) 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。(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。  

important 默认使用Failover,我们的系统使用这种方式,其实应该限定最大重试次数,比如两次(因为一般一台失败,其他的也会失败)

#set max retry time 2 <dubbo:service retries="2" /> OR: <dubbo:reference retries="2" /> OR: <dubbo:reference>     <dubbo:method name="findFoo" retries="2" /> </dubbo:reference>  

Load Balancing

important 基于软负载均衡算法

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" />  

Thread Model

事件处理线程说明

0. 如果事件处理的逻辑能迅速完成,并且不会发起新的IO请求,比如只是在内存中记个标识,则直接在IO线程上处理更快,因为减少了线程池调度。 1. 但如果事件处理逻辑较慢,或者需要发起新的IO请求,比如需要查询数据库,则必须派发到线程池,否则IO线程阻塞,将导致不能接收其它请求。 2. 如果用IO线程处理事件,又在事件处理过程中发起新的IO请求,比如在连接事件中发起登录请求,会报“可能引发死锁”异常,但不会真死锁。  

Dispatcher #all default

0. all 所有消息都派发到线程池,包括请求,响应,连接事件,断开事件,心跳等。 1. direct 所有消息都不派发到线程池,全部在IO线程上直接执行。 2. message 只有请求响应消息派发到线程池,其它连接断开事件,心跳等消息,直接在IO线程上执行。 3. execution 只请求消息派发到线程池,不含响应,响应和其它连接断开事件,心跳等消息,直接在IO线程上执行。 4. connection 在IO线程上,将连接断开事件放入队列,有序逐个执行,其它消息派发到线程池。  

ThreadPool #fixed default

0. fixed 固定大小线程池,启动时建立线程,不关闭,一直持有。(缺省) 1. cached 缓存线程池,空闲一分钟自动删除,需要时重建。 2. limited 可伸缩线程池,但池中的线程数只会增长不会收缩。(为避免收缩时突然来了大流量引起的性能问题)。  

E.G

<dubbo:protocol name="dubbo" dispatcher="all" threadpool="fixed" threads="100" />  

参数说明
iothread epoll模型,所以是CPU核数+1

<dubbo:protocol>threadsint可选100性能调优服务线程池大小(固定大小)2.0.5以上版本
<dubbo:protocol>iothreads int可选cpu个数+1性能调优io线程池大小(固定大小)2.0.5以上版本

Multi-protocol

不同服务在性能上适用不同协议进行传输,比如大数据用短连接协议,小数据大并发用长连接协议。
我们系统使用dubbo协议,基于长连接的协议(传输大小有限制)。如果是大文件可以使用RMI

Multi-Registry,Multi-Group,Multi-Version,Group-Aggregation

见手册,不过Group-Aggregation倒是很有意思

<dubbo:reference interface="com.xxx.MenuService" group="*">     <dubbo:method name="getMenuItems" merger="mymerge" /> </dubbo:service>  #或:(指定合并方法,将调用返回结果的指定方法进行合并,合并方法的参数类型必须是返回结果类型本身)  <dubbo:reference interface="com.xxx.MenuService" group="*">     <dubbo:method name="getMenuItems" merger=".addAll" /> </dubbo:service>  

JSR303 based validation

#interface <dependency>     <groupId>javax.validation</groupId>     <artifactId>validation-api</artifactId>     <version>1.0.0.GA</version> </dependency>  #implement <dependency>     <groupId>org.hibernate</groupId>     <artifactId>hibernate-validator</artifactId>     <version>4.2.0.Final</version> </dependency>  

E.G

<dubbo:reference id="validationService" interface="com.alibaba.dubbo.examples.validation.api.ValidationService" validation="true" /> OR: <dubbo:service interface="com.alibaba.dubbo.examples.validation.api.ValidationService" ref="validationService" validation="true" />  

Cache

结果缓存,用于加速热门数据的访问速度,Dubbo提供声明式缓存,以减少用户加缓存的工作量。

<dubbo:reference interface="com.foo.BarService">     <dubbo:method name="findBar" cache="lru" /> </dubbo:reference>  

泛话引用、泛话实现

使用Map代替POJO

回声测试

所有服务自动实现EchoService接口,只需将任意服务引用强制转型为EchoService,即可使用。

MemberService memberService = ctx.getBean("memberService"); // 远程服务引用  EchoService echoService = (EchoService) memberService; // 强制转型为EchoService  String status = echoService.$echo("OK"); // 回声测试可用性  

服务上下文与隐式传参,AppContext 基于这个实现

架构

所有配置信息都将转换为URL的参数,以字符串协议,类似于HTTP HEADER传送。

RpcContext是一个ThreadLocal的临时状态记录器,当接收到RPC请求,或发起RPC请求时,RpcContext的状态都会变化。

RpcContext.getContext()  

异步调用,本地调用based on injvm

流程图

参数回调,本地存根

参数回调方式与调用本地callback或listener相同,只需要在Spring的配置文件中声明哪个参数是callback类型即可,Dubbo将基于长连接生成反向代理,这样就可以从服务器端调用客户端逻辑。

不是把代码传过去

总的来说,没有想到应用的场景

service: <bean id="callbackService" class="com.callback.impl.CallbackServiceImpl" /> <dubbo:service interface="com.callback.CallbackService" ref="callbackService" connections="1" callbacks="1000">     <dubbo:method name="addListener">         <dubbo:argument index="1" callback="true" />         <!--也可以通过指定类型的方式-->         <!--<dubbo:argument type="com.demo.CallbackListener" callback="true" />-->     </dubbo:method> </dubbo:service>  consumer: <dubbo:reference id="callbackService" interface="com.callback.CallbackService" />  
callbackService.addListener("http://10.20.160.198/wiki/display/dubbo/foo.bar", new CallbackListener(){     public void changed(String msg) {         System.out.println("callback1:" + msg);     } });  

延迟暴露

关于暴露时间

!important 在Spring解析到<dubbo:service />时,就已经向外暴露了服务,而Spring还在接着初始化其它Bean。

1. 强烈建议不要在服务的实现类中有applicationContext.getBean()的调用,全部采用IoC注入的方式使用Spring的Bean。 2. 如果实在要调getBean(),可以将Dubbo的配置放在Spring的最后加载。 3. 如果不想依赖配置顺序,可以使用<dubbo:provider deplay=”-1” />,使Dubbo在Spring容器初始化完后,再暴露服务。 4. 如果大量使用getBean(),相当于已经把Spring退化为工厂模式在用,可以将Dubbo的服务隔离单独的Spring容器。  

Shutdown

服务提供方
停止时,先标记为不接收新请求,新请求过来时直接报错,让客户端重试其它机器。
然后,检测线程池中的线程是否正在运行,如果有,等待所有线程执行完成,除非超时,则强制关闭。

服务消费方
停止时,不再发起新的调用请求,所有新的调用在客户端即报错。
然后,检测有没有请求的响应还没有返回,等待响应返回,除非超时,则强制关闭。

Dubbo是通过JDK的ShutdownHook来完成优雅停机的,所以如果用户使用”kill -9 PID”等强制关闭指令,
是不会执行优雅停机的,只有通过”kill PID”时,才会执行。

我们的系统里面通过Kill -9 来执行

Container

服务容器是一个standalone的启动程序,因为后台服务不需要Tomcat或JBoss等Web容器的功能,如果硬要用Web容器去加载服务提供方,增加复杂性,也浪费资源。
服务容器只是一个简单的Main方法,并加载一个简单的Spring容器,用于暴露服务

Spring Container 自动加载META-INF/spring目录下的所有Spring配置。 配置:(配在java命令-D参数或者dubbo.properties中) dubbo.spring.config=classpath*:META-INF/spring/*.xml ----配置spring配置加载位置  Jetty Container 启动一个内嵌Jetty,用于汇报状态。 配置:(配在java命令-D参数或者dubbo.properties中) dubbo.jetty.port=8080 ----配置jetty启动端口 dubbo.jetty.directory=/foo/bar ----配置可通过jetty直接访问的目录,用于存放静态文件 dubbo.jetty.page=log,status,system ----配置显示的页面,缺省加载所有页面  Log4j Container 自动配置log4j的配置,在多进程启动时,自动给日志文件按进程分目录。 配置:(配在java命令-D参数或者dubbo.properties中) dubbo.log4j.file=/foo/bar.log ----配置日志文件路径 dubbo.log4j.level=WARN ----配置日志级别 dubbo.log4j.subdirectory=20880 ----配置日志子目录,用于多进程启动,避免冲突

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