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目录
- 面试中集群容错的经常的问题
- Dubbo 官方文档关于集群容错的介绍
- Dubbo集群容错的架构分析
- Dubbo集群容错源码解析
面试中集群容错的经常的问题
- 什么是集群容错
- Dubbo的集群容错知道吗
- Dubbo 集群容错是如何配置的
- 集群容错如何实现的
- Dubbo 集群容错介绍下
- 介绍下 几种集群容错方式，分析下其优缺点
- 你来设计一个容错算法，你会怎样的设计
Dubbo 官方文档关于集群容错的介绍
在集群调用失败时，Dubbo 提供了多种容错方案，缺省为 failover 重试。
各节点关系：
- 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 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
集群容错模式
可以自行扩展集群容错策略，参见：集群扩展
Failover Cluster
失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器 [1]。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" />
Dubbo集群容错的架构分析
通过官网上这张图我们能大致的了解到一个请求过来，在集群中的调用过程。那么我们就根据这个调用过程来进行分析吧。
整个在调用的过程中 这三个关键词接下来会贯穿全文,他们就是Directory,Router,LoadBalance
我们只要牢牢的抓住这几个关键字就能贯穿整个调用链
先看下时序图，来看下调用的过程
最初我们一个方法调用
我们使用的是官方的dubbo-demo的dubbo-demo-consumer
public static void main(String[] args) {
DemoService demoService = (DemoService) context.getBean("demoService"); // get remote service proxy
String hello = demoService.sayHello("world"); // call remote method
System.out.println(hello); // get result
}
调用 InvokerInvocationHandler#invoker方法代理类的调用
public Object invoke(Object proxy, Method method, Object[] args) throws Throwable {
String methodName = method.getName();
Class<?>[] parameterTypes = method.getParameterTypes();
if (method.getDeclaringClass() == Object.class) {
return method.invoke(invoker, args);
}
if ("toString".equals(methodName) && parameterTypes.length == 0) {
return invoker.toString();
}
if ("hashCode".equals(methodName) && parameterTypes.length == 0) {
return invoker.hashCode();
}
if ("equals".equals(methodName) && parameterTypes.length == 1) {
return invoker.equals(args[0]);
}
RpcInvocation invocation;
if (RpcUtils.hasGeneratedFuture(method)) {
Class<?> clazz = method.getDeclaringClass();
String syncMethodName = methodName.substring(0, methodName.length() - Constants.ASYNC_SUFFIX.length());
Method syncMethod = clazz.getMethod(syncMethodName, method.getParameterTypes());
invocation = new RpcInvocation(syncMethod, args);
invocation.setAttachment(Constants.FUTURE_GENERATED_KEY, "true");
invocation.setAttachment(Constants.ASYNC_KEY, "true");
} else {
invocation = new RpcInvocation(method, args);
if (RpcUtils.hasFutureReturnType(method)) {
invocation.setAttachment(Constants.FUTURE_RETURNTYPE_KEY, "true");
invocation.setAttachment(Constants.ASYNC_KEY, "true");
}
}
//这里使用的是动态代理的方式获取到指定的代理类
// <1>
return invoker.invoke(invocation).recreate();
}
**1 执行invoke就要开始进入MockClusterInvoker#invoker **
public Result invoke(Invocation invocation) throws RpcException {
Result result = null;
// 获得 “mock” 配置项，有多种配置方式
String value = directory.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.MOCK_KEY, Boolean.FALSE.toString()).trim();
//【第一种】无 mock
if (value.length() == 0 || value.equalsIgnoreCase("false")) {
//no mock
// 调用原 Invoker ，发起 RPC 调用
// 调用 invoker方法，进入到集群也就是CLuster类中
//<2>
result = this.invoker.invoke(invocation);
//【第二种】强制服务降级
} else if (value.startsWith("force")) {
if (logger.isWarnEnabled()) {
logger.warn("force-mock: " + invocation.getMethodName() + " force-mock enabled , url : " + directory.getUrl());
}
//force:direct mock
// 直接调用 Mock Invoker ，执行本地 Mock 逻辑
result = doMockInvoke(invocation, null);
} else {
//fail-mock
try {
// 【第三种】失败服务降级
result = this.invoker.invoke(invocation);
} catch (RpcException e) {
// 业务性异常，直接抛出
if (e.isBiz()) {
throw e;
} else {
if (logger.isWarnEnabled()) {
logger.warn("fail-mock: " + invocation.getMethodName() + " fail-mock enabled , url : " + directory.getUrl(), e);
}
// 失败后，调用 Mock Invoker ，执行本地 Mock 逻辑
result = doMockInvoke(invocation, e);
}
}
}
return result;
}
**2 进入到 invoke就要开始进入到集群,也就是Cluster **
/**
* 调用服务提供者
* @param invocation
* @return
* @throws RpcException
*/
@Override
public Result invoke(final Invocation invocation) throws RpcException {
// 校验是否销毁
checkWhetherDestroyed();
//TODO
// binding attachments into invocation.
Map<String, String> contextAttachments = RpcContext.getContext().getAttachments();
if (contextAttachments != null && contextAttachments.size() != 0) {
((RpcInvocation) invocation).addAttachments(contextAttachments);
}
// 获得所有服务提供者 Invoker 集合
// <下面的list方法>
List<Invoker<T>> invokers = list(invocation);
// 获得 LoadBalance 对象
LoadBalance loadbalance = initLoadBalance(invokers, invocation);
// 设置调用编号，若是异步调用
RpcUtils.attachInvocationIdIfAsync(getUrl(), invocation);
// 执行调用
return doInvoke(invocation, invokers, loadbalance);
}
/**
* 获得所有服务提供者 Invoker 集合
* @param invocation
* @return
* @throws RpcException
*/
protected List<Invoker<T>> list(Invocation invocation) throws RpcException {
// 通过directory 进入到 AbstractDirectory 中选择 directory
//<3 进入3 里面>
return directory.list(invocation);
}
3 进入到 AbstractDirectory 进行 directory的选择
/**
* 获得所有服务 Invoker 集合
* @param invocation
* @return Invoker 集合
* @throws RpcException
*/
@Override
public List<Invoker<T>> list(Invocation invocation) throws RpcException {
//当销毁时抛出异常
if (destroyed) {
throw new RpcException("Directory already destroyed .url: " + getUrl());
}
// 获得所有 Invoker 集合
// <4 RegistryDirectory 选择 invoker>
List<Invoker<T>> invokers = doList(invocation);
//根据路由规则，筛选Invoker集合
List<Router> localRouters = this.routers; // local reference 本地引用，避免并发问题
if (localRouters != null && !localRouters.isEmpty()) {
for (Router router : localRouters) {
try {
if (router.getUrl() == null || router.getUrl().getParameter(Constants.RUNTIME_KEY, false)) {
invokers = router.route(invokers, getConsumerUrl(), invocation);
}
} catch (Throwable t) {
logger.error("Failed to execute router: " + getUrl() + ", cause: " + t.getMessage(), t);
}
}
}
//< 6 获取 router 即将进入 MockInvokersSelector 类中>
return invokers;
}
调用list方法会进入到 RegistryDirectory#doList
/**
* 获得对应的 Invoker 集合。
* @param invocation
* @return
*/
@Override
public List<Invoker<T>> doList(Invocation invocation) {
if (forbidden) {
// 1. No service provider 2. Service providers are disabled
throw new RpcException(RpcException.FORBIDDEN_EXCEPTION,
"No provider available from registry " + getUrl().getAddress() + " for service " + getConsumerUrl().getServiceKey() + " on consumer " + NetUtils.getLocalHost()
+ " use dubbo version " + Version.getVersion() + ", please check status of providers(disabled, not registered or in blacklist).");
}
List<Invoker<T>> invokers = null;
//从methodInvokerMap中取出invokers
Map<String, List<Invoker<T>>> localMethodInvokerMap = this.methodInvokerMap; // local reference
// 获得 Invoker 集合
if (localMethodInvokerMap != null && localMethodInvokerMap.size() > 0) {
// 获得方法名、方法参数
String methodName = RpcUtils.getMethodName(invocation);
Object[] args = RpcUtils.getArguments(invocation);
// 【第一】可根据第一个参数枚举路由
if (args != null && args.length > 0 && args[0] != null
&& (args[0] instanceof String || args[0].getClass().isEnum())) {
invokers = localMethodInvokerMap.get(methodName + "." + args[0]); // The routing can be enumerated according to the first parameter
}
// 【第二】根据方法名获得 Invoker 集合
if (invokers == null) {
invokers = localMethodInvokerMap.get(methodName);
}
// 【第三】使用全量 Invoker 集合。例如，`#$echo(name)` ，回声方法
if (invokers == null) {
invokers = localMethodInvokerMap.get(Constants.ANY_VALUE);
}
// 【第四】使用 `methodInvokerMap` 第一个 Invoker 集合。防御性编程。
if (invokers == null) {
Iterator<List<Invoker<T>>> iterator = localMethodInvokerMap.values().iterator();
if (iterator.hasNext()) {
invokers = iterator.next();
}
}
}
return invokers == null ? new ArrayList<Invoker<T>>(0) : invokers;
}
6 进入 MockInvokersSelector 类中根据路由规则拿到正常执行的invokers
/**
* ，根据 "invocation.need.mock" 路由匹配对应类型的 Invoker 集合：
* @param invokers Invoker 集合
* @param url refer url
* @param invocation
* @param <T>
* @return
* @throws RpcException
*/
@Override
public <T> List<Invoker<T>> route(final List<Invoker<T>> invokers,
URL url, final Invocation invocation) throws RpcException {
// 获得普通 Invoker 集合
if (invocation.getAttachments() == null) {
//<7> 拿到能正常执行的invokers,并将其返回.也就是序号7
return getNormalInvokers(invokers);
} else {
// 获得 "invocation.need.mock" 配置项
String value = invocation.getAttachments().get(Constants.INVOCATION_NEED_MOCK);
// 获得普通 Invoker 集合
if (value == null)
return getNormalInvokers(invokers);
// 获得 MockInvoker 集合
else if (Boolean.TRUE.toString().equalsIgnoreCase(value)) {
return getMockedInvokers(invokers);
}
}
// 其它，不匹配，直接返回 `invokers` 集合
return invokers;
}
<7> 拿到能正常执行的invokers,并将其返回
/**
* 获得普通 Invoker 集合
* @param invokers
* @param <T>
* @return
*/
private <T> List<Invoker<T>> getNormalInvokers(final List<Invoker<T>> invokers) {
// 不包含 MockInvoker 的情况下，直接返回 `invokers` 集合
if (!hasMockProviders(invokers)) {
return invokers;
} else {
// 若包含 MockInvoker 的情况下，过滤掉 MockInvoker ，创建普通 Invoker 集合
List<Invoker<T>> sInvokers = new ArrayList<Invoker<T>>(invokers.size());
for (Invoker<T> invoker : invokers) {
if (!invoker.getUrl().getProtocol().equals(Constants.MOCK_PROTOCOL)) {
sInvokers.add(invoker);
}
}
return sInvokers;
}
}
**8 拿到 invoker 返回到 AbstractClusterInvoker这个类 **
对于上面的这些步骤，主要用于做两件事
- 在
Directory中找出本次集群中的全部invokers- 在
Router中,将上一步的全部invokers挑选出能正常执行的invokers在 时序图的序号5和序号7处，做了上诉的处理。
在有多个集群的情况下，而且两个集群都是正常的，那么到底需要执行哪个？
AbstractClusterInvoker#invoke
/**
* 调用服务提供者
* @param invocation
* @return
* @throws RpcException
*/
@Override
public Result invoke(final Invocation invocation) throws RpcException {
// 校验是否销毁
checkWhetherDestroyed();
//TODO
// binding attachments into invocation.
Map<String, String> contextAttachments = RpcContext.getContext().getAttachments();
if (contextAttachments != null && contextAttachments.size() != 0) {
((RpcInvocation) invocation).addAttachments(contextAttachments);
}
// 获得所有服务提供者 Invoker 集合
List<Invoker<T>> invokers = list(invocation);
// 获得 LoadBalance 对象
LoadBalance loadbalance = initLoadBalance(invokers, invocation);
// 设置调用编号，若是异步调用
RpcUtils.attachInvocationIdIfAsync(getUrl(), invocation);
// 执行调用
return doInvoke(invocation, invokers, loadbalance);
}
/**
* 实现子 Cluster 的 Invoker 实现类的服务调用的差异逻辑，
* @param invocation
* @param invokers
* @param loadbalance
* @return
* @throws RpcException
*/
// 抽象方法，子类自行的实现 因为我们使用的默认配置，所以 我们将会是FailoverClusterInvoker 这个类
//< 8 doInvoker 方法>
protected abstract Result doInvoke(Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers,
LoadBalance loadbalance) throws RpcException;
9 进入到 相应的集群容错方案 类中 因为我们使用的默认配置，所以 我们将会是FailoverClusterInvoker 这个类
/**
* 实际逻辑很简单：循环，查找一个 Invoker 对象，进行调用，直到成功
* @param invocation
* @param invokers
* @param loadbalance
* @return
* @throws RpcException
*/
@Override
@SuppressWarnings({"unchecked", "rawtypes"})
public Result doInvoke(Invocation invocation, final List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
List<Invoker<T>> copyinvokers = invokers;
// 检查copyinvokers即可用Invoker集合是否为空，如果为空，那么抛出异常
checkInvokers(copyinvokers, invocation);
String methodName = RpcUtils.getMethodName(invocation);
// 得到最大可调用次数：最大可重试次数+1，默认最大可重试次数Constants.DEFAULT_RETRIES=2
int len = getUrl().getMethodParameter(methodName, Constants.RETRIES_KEY, Constants.DEFAULT_RETRIES) + 1;
if (len <= 0) {
len = 1;
}
// retry loop.
// 保存最后一次调用的异常
RpcException le = null; // last exception.
List<Invoker<T>> invoked = new ArrayList<Invoker<T>>(copyinvokers.size()); // invoked invokers.
Set<String> providers = new HashSet<String>(len);
// failover机制核心实现：如果出现调用失败，那么重试其他服务器
for (int i = 0; i < len; i++) {
//Reselect before retry to avoid a change of candidate `invokers`.
//NOTE: if `invokers` changed, then `invoked` also lose accuracy.
// 重试时，进行重新选择，避免重试时invoker列表已发生变化.
// 注意：如果列表发生了变化，那么invoked判断会失效，因为invoker示例已经改变
if (i > 0) {
checkWhetherDestroyed();
// 根据Invocation调用信息从Directory中获取所有可用Invoker
copyinvokers = list(invocation);
// check again
// 重新检查一下
checkInvokers(copyinvokers, invocation);
}
// 根据负载均衡机制从copyinvokers中选择一个Invoker
//< 9 select ------------------------- 下面将进行 invoker选择----------------------------------->
Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, copyinvokers, invoked);
// 保存每次调用的Invoker
invoked.add(invoker);
// 设置已经调用的 Invoker 集合，到 Context 中
RpcContext.getContext().setInvokers((List) invoked);
try {
// RPC 调用得到 Result
Result result = invoker.invoke(invocation);
// 重试过程中，将最后一次调用的异常信息以 warn 级别日志输出
if (le != null && logger.isWarnEnabled()) {
logger.warn("Although retry the method " + methodName
+ " in the service " + getInterface().getName()
+ " was successful by the provider " + invoker.getUrl().getAddress()
+ ", but there have been failed providers " + providers
+ " (" + providers.size() + "/" + copyinvokers.size()
+ ") from the registry " + directory.getUrl().getAddress()
+ " on the consumer " + NetUtils.getLocalHost()
+ " using the dubbo version " + Version.getVersion() + ". Last error is: "
+ le.getMessage(), le);
}
return result;
} catch (RpcException e) {
// 如果是业务性质的异常，不再重试，直接抛出
if (e.isBiz()) { // biz exception.
throw e;
}
// 其他性质的异常统一封装成RpcException
le = e;
} catch (Throwable e) {
le = new RpcException(e.getMessage(), e);
} finally {
providers.add(invoker.getUrl().getAddress());
}
}
// 最大可调用次数用完还得到Result的话，抛出RpcException异常：重试了N次还是失败，并输出最后一次异常信息
throw new RpcException(le.getCode(), "Failed to invoke the method "
+ methodName + " in the service " + getInterface().getName()
+ ". Tried " + len + " times of the providers " + providers
+ " (" + providers.size() + "/" + copyinvokers.size()
+ ") from the registry " + directory.getUrl().getAddress()
+ " on the consumer " + NetUtils.getLocalHost() + " using the dubbo version "
+ Version.getVersion() + ". Last error is: "
+ le.getMessage(), le.getCause() != null ? le.getCause() : le);
}
9 select 使用 loadbalance 选择 invoker
/**
* Select a invoker using loadbalance policy.</br>
* a) Firstly, select an invoker using loadbalance. If this invoker is in previously selected list, or,
* if this invoker is unavailable, then continue step b (reselect), otherwise return the first selected invoker</br>
* <p>
* b) Reselection, the validation rule for reselection: selected > available. This rule guarantees that
* the selected invoker has the minimum chance to be one in the previously selected list, and also
* guarantees this invoker is available.
*
* @param loadbalance load balance policy
* @param invocation invocation
* @param invokers invoker candidates
* @param selected exclude selected invokers or not
* @return the invoker which will final to do invoke.
* @throws RpcException
*/
/**
* 使用 loadbalance 选择 invoker.
* a)
* @param loadbalance 对象，提供负责均衡策略
* @param invocation 对象
* @param invokers 候选的 Invoker 集合
* @param selected 已选过的 Invoker 集合. 注意：输入保证不重复
* @return 最终的 Invoker 对象
* @throws RpcException
*/
protected Invoker<T> select(LoadBalance loadbalance, Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, List<Invoker<T>> selected) throws RpcException {
if (invokers == null || invokers.isEmpty())
return null;
// 获得 sticky 配置项，方法级
String methodName = invocation == null ? "" : invocation.getMethodName();
boolean sticky = invokers.get(0).getUrl().getMethodParameter(methodName, Constants.CLUSTER_STICKY_KEY, Constants.DEFAULT_CLUSTER_STICKY);
{
//ignore overloaded method
// 若 stickyInvoker 不存在于 invokers 中，说明不在候选中，需要置空，重新选择
if (stickyInvoker != null && !invokers.contains(stickyInvoker)) {
stickyInvoker = null;
}
//ignore concurrency problem
// 若开启粘滞连接的特性，且 stickyInvoker 不存在于 selected 中，则返回 stickyInvoker 这个 Invoker 对象
if (sticky && stickyInvoker != null && (selected == null || !selected.contains(stickyInvoker))) {
// 若开启排除非可用的 Invoker 的特性，则校验 stickyInvoker 是否可用。若可用，则进行返回
if (availablecheck && stickyInvoker.isAvailable()) {
return stickyInvoker;
}
}
}
// 执行选择
//< 10 -----------------------------进行选择------------------------------------->
Invoker<T> invoker = doSelect(loadbalance, invocation, invokers, selected);
// 若开启粘滞连接的特性，记录最终选择的 Invoker 到 stickyInvoker
if (sticky) {
stickyInvoker = invoker;
}
return invoker;
}
10 doSelect 从候选的 Invoker 集合，选择一个最终调用的 Invoker 对象
/**
* 从候选的 Invoker 集合，选择一个最终调用的 Invoker 对象
* @param loadbalance
* @param invocation
* @param invokers
* @param selected
* @return
* @throws RpcException
*/
private Invoker<T> doSelect(LoadBalance loadbalance, Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, List<Invoker<T>> selected) throws RpcException {
if (invokers == null || invokers.isEmpty())
return null;
// 如果只有一个 Invoker ，直接选择
if (invokers.size() == 1)
return invokers.get(0);
// 使用 Loadbalance ，选择一个 Invoker 对象。
//<11 ------------------ 根据LoadBalance(负载均衡) 选择一个合适的invoke>
Invoker<T> invoker = loadbalance.select(invokers, getUrl(), invocation);
//If the `invoker` is in the `selected` or invoker is unavailable && availablecheck is true, reselect.
// 如果 selected中包含（优先判断） 或者 不可用&&availablecheck=true 则重试.
if ((selected != null && selected.contains(invoker))
|| (!invoker.isAvailable() && getUrl() != null && availablecheck)) {
try {
//重选一个 Invoker 对象
Invoker<T> rinvoker = reselect(loadbalance, invocation, invokers, selected, availablecheck);
if (rinvoker != null) {
invoker = rinvoker;
} else {
//Check the index of current selected invoker, if it's not the last one, choose the one at index+1.
//看下第一次选的位置，如果不是最后，选+1位置.
int index = invokers.indexOf(invoker);
try {
//Avoid collision
// 最后在避免碰撞
invoker = index < invokers.size() - 1 ? invokers.get(index + 1) : invokers.get(0);
} catch (Exception e) {
logger.warn(e.getMessage() + " may because invokers list dynamic change, ignore.", e);
}
}
} catch (Throwable t) {
logger.error("cluster reselect fail reason is :" + t.getMessage() + " if can not solve, you can set cluster.availablecheck=false in url", t);
}
}
return invoker;
}
11 AbstractLoadBalance#select
此方法是抽象方法，需要各种子类去实现
/**
* 抽象方法，下面的实现类来实现这个选择invoker 的方法
* 各个负载均衡的类自行实现提供自定义的负载均衡策略。
* @param invokers
* @param url
* @param invocation
* @param <T>
* @return
*/
protected abstract <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation);
**12 RoundRobinLoadBalance 实现父类的抽象方法 **
@Override
protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + invocation.getMethodName();
int length = invokers.size(); // Number of invokers
int maxWeight = 0; // The maximum weight
int minWeight = Integer.MAX_VALUE; // The minimum weight
final LinkedHashMap<Invoker<T>, IntegerWrapper> invokerToWeightMap = new LinkedHashMap<Invoker<T>, IntegerWrapper>();
int weightSum = 0;
// 计算最小、最大权重，总的权重和。
for (int i = 0; i < length; i++) {
int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation);
maxWeight = Math.max(maxWeight, weight); // Choose the maximum weight
minWeight = Math.min(minWeight, weight); // Choose the minimum weight
if (weight > 0) {
invokerToWeightMap.put(invokers.get(i), new IntegerWrapper(weight));
weightSum += weight;
}
}
// 计算最小、最大权重，总的权重和。
AtomicPositiveInteger sequence = sequences.get(key);
if (sequence == null) {
sequences.putIfAbsent(key, new AtomicPositiveInteger());
sequence = sequences.get(key);
}
// 获得当前顺序号，并递增 + 1
int currentSequence = sequence.getAndIncrement();
// 权重不相等，顺序根据权重分配
if (maxWeight > 0 && minWeight < maxWeight) {
int mod = currentSequence % weightSum;// 剩余权重
for (int i = 0; i < maxWeight; i++) {// 循环最大权重
for (Map.Entry<Invoker<T>, IntegerWrapper> each : invokerToWeightMap.entrySet()) {
final Invoker<T> k = each.getKey();
final IntegerWrapper v = each.getValue();
// 剩余权重归 0 ，当前 Invoker 还有剩余权重，返回该 Invoker 对象
if (mod == 0 && v.getValue() > 0) {
return k;
}
// 若 Invoker 还有权重值，扣除它( value )和剩余权重( mod )。
if (v.getValue() > 0) {
v.decrement();
mod--;
}
}
}
}
// 权重相等，平均顺序获得
// Round robin
//<13 --------------------------->
return invokers.get(currentSequence % length);
}
14 FailoverClusterInvoker # doInvoke 方法
/**
* 实际逻辑很简单：循环，查找一个 Invoker 对象，进行调用，直到成功
* @param invocation
* @param invokers
* @param loadbalance
* @return
* @throws RpcException
*/
@Override
@SuppressWarnings({"unchecked", "rawtypes"})
public Result doInvoke(Invocation invocation, final List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
List<Invoker<T>> copyinvokers = invokers;
// 检查copyinvokers即可用Invoker集合是否为空，如果为空，那么抛出异常
checkInvokers(copyinvokers, invocation);
String methodName = RpcUtils.getMethodName(invocation);
// 得到最大可调用次数：最大可重试次数+1，默认最大可重试次数Constants.DEFAULT_RETRIES=2
int len = getUrl().getMethodParameter(methodName, Constants.RETRIES_KEY, Constants.DEFAULT_RETRIES) + 1;
if (len <= 0) {
len = 1;
}
// retry loop.
// 保存最后一次调用的异常
RpcException le = null; // last exception.
List<Invoker<T>> invoked = new ArrayList<Invoker<T>>(copyinvokers.size()); // invoked invokers.
Set<String> providers = new HashSet<String>(len);
// failover机制核心实现：如果出现调用失败，那么重试其他服务器
for (int i = 0; i < len; i++) {
//Reselect before retry to avoid a change of candidate `invokers`.
//NOTE: if `invokers` changed, then `invoked` also lose accuracy.
// 重试时，进行重新选择，避免重试时invoker列表已发生变化.
// 注意：如果列表发生了变化，那么invoked判断会失效，因为invoker示例已经改变
if (i > 0) {
checkWhetherDestroyed();
// 根据Invocation调用信息从Directory中获取所有可用Invoker
copyinvokers = list(invocation);
// check again
// 重新检查一下
checkInvokers(copyinvokers, invocation);
}
// 根据负载均衡机制从copyinvokers中选择一个Invoker
//< ------------------------- 下面将进行 invoker选择----------------------------------->
Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, copyinvokers, invoked);
// 保存每次调用的Invoker
invoked.add(invoker);
// 设置已经调用的 Invoker 集合，到 Context 中
RpcContext.getContext().setInvokers((List) invoked);
try {
// RPC 调用得到 Result
Result result = invoker.invoke(invocation);
// 重试过程中，将最后一次调用的异常信息以 warn 级别日志输出
if (le != null && logger.isWarnEnabled()) {
logger.warn("Although retry the method " + methodName
+ " in the service " + getInterface().getName()
+ " was successful by the provider " + invoker.getUrl().getAddress()
+ ", but there have been failed providers " + providers
+ " (" + providers.size() + "/" + copyinvokers.size()
+ ") from the registry " + directory.getUrl().getAddress()
+ " on the consumer " + NetUtils.getLocalHost()
+ " using the dubbo version " + Version.getVersion() + ". Last error is: "
+ le.getMessage(), le);
}
return result;
} catch (RpcException e) {
// 如果是业务性质的异常，不再重试，直接抛出
if (e.isBiz()) { // biz exception.
throw e;
}
// 其他性质的异常统一封装成RpcException
le = e;
} catch (Throwable e) {
le = new RpcException(e.getMessage(), e);
} finally {
providers.add(invoker.getUrl().getAddress());
}
}
// 最大可调用次数用完还得到Result的话，抛出RpcException异常：重试了N次还是失败，并输出最后一次异常信息
throw new RpcException(le.getCode(), "Failed to invoke the method "
+ methodName + " in the service " + getInterface().getName()
+ ". Tried " + len + " times of the providers " + providers
+ " (" + providers.size() + "/" + copyinvokers.size()
+ ") from the registry " + directory.getUrl().getAddress()
+ " on the consumer " + NetUtils.getLocalHost() + " using the dubbo version "
+ Version.getVersion() + ". Last error is: "
+ le.getMessage(), le.getCause() != null ? le.getCause() : le);
}
以上是一个完成调用过程的源码分析 以及架构分析
Dubbo集群容错源码解析
** 我们 后面的分析重点就是Cluster的调用过程**
Cluster的作用
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
应对出错情况采取的策略,在某次出现错误后将会采用何种方式进行下次重试
集群模式 概括
下面对这些一个一个分析
Failover Cluster
失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器 [1]。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>
核心调用类
/**
* 实际逻辑很简单：循环，查找一个 Invoker 对象，进行调用，直到成功
* @param invocation
* @param invokers
* @param loadbalance
* @return
* @throws RpcException
*/
@Override
@SuppressWarnings({"unchecked", "rawtypes"})
public Result doInvoke(Invocation invocation, final List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
List<Invoker<T>> copyinvokers = invokers;
// 检查copyinvokers即可用Invoker集合是否为空，如果为空，那么抛出异常
checkInvokers(copyinvokers, invocation);
String methodName = RpcUtils.getMethodName(invocation);
// 得到最大可调用次数：最大可重试次数+1，默认最大可重试次数Constants.DEFAULT_RETRIES=2
int len = getUrl().getMethodParameter(methodName, Constants.RETRIES_KEY, Constants.DEFAULT_RETRIES) + 1;
if (len <= 0) {
len = 1;
}
// retry loop.
// 保存最后一次调用的异常
RpcException le = null; // last exception.
List<Invoker<T>> invoked = new ArrayList<Invoker<T>>(copyinvokers.size()); // invoked invokers.
Set<String> providers = new HashSet<String>(len);
// failover机制核心实现：如果出现调用失败，那么重试其他服务器
for (int i = 0; i < len; i++) {
//Reselect before retry to avoid a change of candidate `invokers`.
//NOTE: if `invokers` changed, then `invoked` also lose accuracy.
// 重试时，进行重新选择，避免重试时invoker列表已发生变化.
// 注意：如果列表发生了变化，那么invoked判断会失效，因为invoker示例已经改变
if (i > 0) {
checkWhetherDestroyed();
// 根据Invocation调用信息从Directory中获取所有可用Invoker
copyinvokers = list(invocation);
// check again
// 重新检查一下
checkInvokers(copyinvokers, invocation);
}
// 根据负载均衡机制从copyinvokers中选择一个Invoker
//< ------------------------- 下面将进行 invoker选择----------------------------------->
Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, copyinvokers, invoked);
// 保存每次调用的Invoker
invoked.add(invoker);
// 设置已经调用的 Invoker 集合，到 Context 中
RpcContext.getContext().setInvokers((List) invoked);
try {
// RPC 调用得到 Result
Result result = invoker.invoke(invocation);
// 重试过程中，将最后一次调用的异常信息以 warn 级别日志输出
if (le != null && logger.isWarnEnabled()) {
logger.warn("Although retry the method " + methodName
+ " in the service " + getInterface().getName()
+ " was successful by the provider " + invoker.getUrl().getAddress()
+ ", but there have been failed providers " + providers
+ " (" + providers.size() + "/" + copyinvokers.size()
+ ") from the registry " + directory.getUrl().getAddress()
+ " on the consumer " + NetUtils.getLocalHost()
+ " using the dubbo version " + Version.getVersion() + ". Last error is: "
+ le.getMessage(), le);
}
return result;
} catch (RpcException e) {
// 如果是业务性质的异常，不再重试，直接抛出
if (e.isBiz()) { // biz exception.
throw e;
}
// 其他性质的异常统一封装成RpcException
le = e;
} catch (Throwable e) {
le = new RpcException(e.getMessage(), e);
} finally {
providers.add(invoker.getUrl().getAddress());
}
}
// 最大可调用次数用完还得到Result的话，抛出RpcException异常：重试了N次还是失败，并输出最后一次异常信息
throw new RpcException(le.getCode(), "Failed to invoke the method "
+ methodName + " in the service " + getInterface().getName()
+ ". Tried " + len + " times of the providers " + providers
+ " (" + providers.size() + "/" + copyinvokers.size()
+ ") from the registry " + directory.getUrl().getAddress()
+ " on the consumer " + NetUtils.getLocalHost() + " using the dubbo version "
+ Version.getVersion() + ". Last error is: "
+ le.getMessage(), le.getCause() != null ? le.getCause() : le);
}
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。
public Result doInvoke(Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
// 检查 invokers集合
checkInvokers(invokers, invocation);
// 根据负载均衡机制从 invokers 中选择一个Invoker
Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, null);
try {
// RPC 调用得到 Result
return invoker.invoke(invocation);
} catch (Throwable e) {
// 若是业务性质的异常，直接抛出
if (e instanceof RpcException && ((RpcException) e).isBiz()) { // biz exception.
throw (RpcException) e;
}
// 封装 RpcException 异常，并抛出
throw new RpcException(e instanceof RpcException ? ((RpcException) e).getCode() : 0,
"Failfast invoke providers " + invoker.getUrl() + " " + loadbalance.getClass().getSimpleName()
+ " select from all providers " + invokers + " for service " + getInterface().getName()
+ " method " + invocation.getMethodName() + " on consumer " + NetUtils.getLocalHost()
+ " use dubbo version " + Version.getVersion()
+ ", but no luck to perform the invocation. Last error is: " + e.getMessage(),
e.getCause() != null ? e.getCause() : e);
}
}
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。
public Result doInvoke(Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
try {
// 检查 invokers 是否为空
checkInvokers(invokers, invocation);
// 根据负载均衡机制从 invokers 中选择一个Invoker
Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, null);
// RPC 调用得到 Result
return invoker.invoke(invocation);
} catch (Throwable e) {
// 打印异常日志
logger.error("Failsafe ignore exception: " + e.getMessage(), e);
// 忽略异常
return new RpcResult(); // ignore
}
}
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。
/**
* 当失败的时候会将invocation 添加到失败集合中
* @param invocation 失败的invocation
* @param router 对象自身
*/
private void addFailed(Invocation invocation, AbstractClusterInvoker<?> router) {
//如果定时任务未初始化，进行创建
if (retryFuture == null) {
synchronized (this) {
if (retryFuture == null) {
retryFuture = scheduledExecutorService.scheduleWithFixedDelay(new Runnable() {
@Override
public void run() {
// collect retry statistics
//创建的定时任务，会调用 #retryFailed() 方法，重试任务，发起 RCP 调用。
try {
retryFailed();
} catch (Throwable t) { // Defensive fault tolerance
logger.error("Unexpected error occur at collect statistic", t);
}
}
}, RETRY_FAILED_PERIOD, RETRY_FAILED_PERIOD, TimeUnit.MILLISECONDS);
}
}
}
// 添加到失败任务
failed.put(invocation, router);
}
/**
* 重试任务，发起 RCP 调用
*/
void retryFailed() {
if (failed.size() == 0) {
return;
}
// 循环重试任务，逐个调用
for (Map.Entry<Invocation, AbstractClusterInvoker<?>> entry : new HashMap<>(failed).entrySet()) {
Invocation invocation = entry.getKey();
Invoker<?> invoker = entry.getValue();
try {
// RPC 调用得到 Result
invoker.invoke(invocation);
// 移除失败任务
failed.remove(invocation);
} catch (Throwable e) {
logger.error("Failed retry to invoke method " + invocation.getMethodName() + ", waiting again.", e);
}
}
}
@Override
protected Result doInvoke(Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
try {
checkInvokers(invokers, invocation);
// 根据负载均衡机制从 invokers 中选择一个Invoker
Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, null);
// RPC 调用得到 Result
return invoker.invoke(invocation);
} catch (Throwable e) {
logger.error("Failback to invoke method " + invocation.getMethodName() + ", wait for retry in background. Ignored exception: "
+ e.getMessage() + ", ", e);
// 添加到失败任务
addFailed(invocation, this);
return new RpcResult(); // ignore
}
}
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。
public Result doInvoke(final Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
try {
// 检查 invokers 是否为空
checkInvokers(invokers, invocation);
// 保存选择的 Invoker 集合
final List<Invoker<T>> selected;
// 得到最大并行数，默认为 Constants.DEFAULT_FORKS = 2
final int forks = getUrl().getParameter(Constants.FORKS_KEY, Constants.DEFAULT_FORKS);
// 获得调用超时时间，默认为 DEFAULT_TIMEOUT = 1000 毫秒
final int timeout = getUrl().getParameter(Constants.TIMEOUT_KEY, Constants.DEFAULT_TIMEOUT);
//如果最大并行数小于 0 或者大于invokers的数量，直接调用invokers
if (forks <= 0 || forks >= invokers.size()) {
selected = invokers;
} else {
// 循环，根据负载均衡机制从 invokers，中选择一个个Invoker ，从而组成 Invoker 集合。
// 注意，因为增加了排重逻辑，所以不能保证获得的 Invoker 集合的大小，小于最大并行数
selected = new ArrayList<>();
for (int i = 0; i < forks; i++) {
// TODO. Add some comment here, refer chinese version for more details.
// 在invoker列表(排除selected)后,如果没有选够,则存在重复循环问题.见select实现.
Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, selected);
if (!selected.contains(invoker)) {
//Avoid add the same invoker several times.
selected.add(invoker);
}
}
}
// 设置已经调用的 Invoker 集合，到 Context 中
RpcContext.getContext().setInvokers((List) selected);
// 异常计数器
final AtomicInteger count = new AtomicInteger();
// 创建阻塞队列
final BlockingQueue<Object> ref = new LinkedBlockingQueue<>();
// 循环 selected 集合，提交线程池，发起 RPC 调用
for (final Invoker<T> invoker : selected) {
executor.execute(new Runnable() {
@Override
public void run() {
try {
// RPC 调用，获得 Result 结果
Result result = invoker.invoke(invocation);
// 添加 Result 到 `ref` 阻塞队列
ref.offer(result);
} catch (Throwable e) {
// 异常计数器 + 1
int value = count.incrementAndGet();
// 若 RPC 调用结果都是异常，则添加异常到 `ref` 阻塞队列
if (value >= selected.size()) {
ref.offer(e);
}
}
}
});
}
try {
// 从 `ref` 队列中，阻塞等待结果
Object ret = ref.poll(timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);
// 若是异常结果，抛出 RpcException 异常
if (ret instanceof Throwable) {
Throwable e = (Throwable) ret;
throw new RpcException(e instanceof RpcException ? ((RpcException) e).getCode() : 0, "Failed to forking invoke provider " + selected + ", but no luck to perform the invocation. Last error is: " + e.getMessage(), e.getCause() != null ? e.getCause() : e);
}
// 若是正常结果，直接返回
return (Result) ret;
} catch (InterruptedException e) {
throw new RpcException("Failed to forking invoke provider " + selected + ", but no luck to perform the invocation. Last error is: " + e.getMessage(), e);
}
} finally {
// clear attachments which is binding to current thread.
RpcContext.getContext().clearAttachments();
}
}
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
public Result doInvoke(final Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
// 检查 invokers 即可用Invoker集合是否为空，如果为空，那么抛出异常
checkInvokers(invokers, invocation);
// 设置已经调用的 Invoker 集合，到 Context 中
RpcContext.getContext().setInvokers((List) invokers);
// 保存最后一次调用的异常
RpcException exception = null;
// 保存最后一次调用的结果
Result result = null;
// 循环候选的 Invoker 集合，调用所有 Invoker 对象。
for (Invoker<T> invoker : invokers) {
try {
// 发起 RPC 调用
result = invoker.invoke(invocation);
} catch (RpcException e) {
exception = e;
logger.warn(e.getMessage(), e);
} catch (Throwable e) {
// 封装成 RpcException 异常
exception = new RpcException(e.getMessage(), e);
logger.warn(e.getMessage(), e);
}
}
// 若存在一个异常，抛出该异常
if (exception != null) {
throw exception;
}
return result;
}
Available Cluster
遍历所有从Directory中list出来的Invoker集合，调用第一个isAvailable()的Invoker，只发起一次调用，失败立即报错。
isAvailable()判断逻辑如下--Client处理连接状态，且不是READONLY：
@Override
public boolean isAvailable() {
if (!super.isAvailable())
return false;
for (ExchangeClient client : clients){
if (client.isConnected() && !client.hasAttribute(Constants.CHANNEL_ATTRIBUTE_READONLY_KEY)){
//cannot write == not Available ?
return true ;
}
}
return false;
}
参考文章