dubbo支持多种配置方式,具体可查阅dubbo官网文档http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/quick-start.html,有非常详细的介绍。
首先引入dubbo和zookeeper依赖
<dependency> <groupId>com.alibaba</groupId> <artifactId>dubbo</artifactId> <version>2.6.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.curator</groupId> <artifactId>curator-framework</artifactId> <version>2.12.0</version> </dependency>
我在这里使用dubbo2.6.2版本,zookeeper使用Apache的curator包,
配置生效原则
- 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。
- 外部化配置,简单理解为存在zookeeper或者其他注册中心服务器上的Properties
- ServiceConfig、ReferenceConfig等编程接口采集的配置
- 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。
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: <dubbo:service retries="2" /> 或 <dubbo:reference retries="2" /> 或 <dubbo:reference> <dubbo:method name="method" retries="2" /> </dubbo:reference>
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 <dubbo:consumer timeout="5000" /> 指定接口以及特定方法超时配置 <dubbo:reference interface="com.xxx.BarService" timeout="2000"> <dubbo:method name="sayHello" timeout="3000" /> </dubbo:reference>
2、Dubbo服务端
全局超时配置 <dubbo:provider timeout="5000" /> 指定接口以及特定方法超时配置 <dubbo:provider interface="com.foo.BarService" timeout="2000"> <dubbo:method name="sayHello" timeout="3000" /> </dubbo:provider>
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
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)
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: <dubbo:service interface="com.xxx.BarService" version="1.0.0" /> 新版本服务提供者配置: <dubbo:service interface="com.xxx.BarService" version="2.0.0" /> 老版本服务消费者配置: <dubbo:reference id="barService" interface="com.xxx.BarService" version="1.0.0" /> 新版本服务消费者配置: <dubbo:reference id="barService" interface="com.xxx.BarService" version="2.0.0" /> 如果不需要区分版本,可以按照以下的方式配置: <dubbo:reference id="barService" interface="com.xxx.BarService" version="*" />
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
- l 监控中心宕掉不影响使用,只是丢失部分采样数据
- l 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
- l 注册中心对等集群,任意一台宕掉后,将自动切换到另一台
- l 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
- l 服务提供者无状态,任意一台宕掉后,不影响使用
- l 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
高可用:通过设计,减少系统不能提供服务的时间;
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 <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、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"));
其中:
- l 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。
- l 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:
<dubbo:service retries="2" />
或
<dubbo:reference retries="2" />
或
<dubbo:reference>
<dubbo:method name="findFoo" retries="2" />
</dubbo:reference>
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
<dubbo:service cluster="failsafe" />
或
<dubbo:reference cluster="failsafe" />
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"; }