Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架，我们可以非常容易地通过Dubbo来构建分布式服务，并根据自己实际业务应用场景来选择合适的集群容错模式，这个对于很多应用都是迫切希望的，只需要通过简单的配置就能够实现分布式服务调用，也就是说服务提供方（Provider）发布的服务可以天然就是集群服务，比如，在实时性要求很高的应用场景下，可能希望来自消费方（Consumer）的调用响应时间最短，只需要选择Dubbo的Forking Cluster模式配置，就可以对一个调用请求并行发送到多台对等的提供方（Provider）服务所在的节点上，只选择最快一个返回响应的，然后将调用结果返回给服务消费方（Consumer），显然这种方式是以冗余服务为基础的，需要消耗更多的资源，但是能够满足高实时应用的需求。有关Dubbo服务框架的简单使用，可以参考我的其他两篇文章（《基于Dubbo的Hessian协议实现远程调用》，《基于Dubbo的Hessian协议实现远程调用》，后面参考链接中已给出链接），这里主要围绕Dubbo分布式服务相关配置的使用来说明与实践。
Dubbo服务集群容错
假设我们使用的是单机模式的Dubbo服务，如果在服务提供方（Provider）发布服务以后，服务消费方（Consumer）发出一次调用请求，恰好这次由于网络问题调用失败，那么我们可以配置服务消费方重试策略，可能消费方第二次重试调用是成功的（重试策略只需要配置即可，重试过程是透明的）；但是，如果服务提供方发布服务所在的节点发生故障，那么消费方再怎么重试调用都是失败的，所以我们需要采用集群容错模式，这样如果单个服务节点因故障无法提供服务，还可以根据配置的集群容错模式，调用其他可用的服务节点，这就提高了服务的可用性。
首先，根据Dubbo文档，我们引用文档提供的一个架构图以及各组件关系说明，如下所示：
上述各个组件之间的关系（引自Dubbo文档）说明如下：
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●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。
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●Directory代表多个Invoker，可以把它看成List
，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。
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●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。
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●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。
我们也简单说明目前Dubbo支持的集群容错模式，每种模式适应特定的应用场景，可以根据实际需要进行选择。Dubbo内置支持如下6种集群模式：
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●Failover Cluster模式
配置值为failover。这种模式是Dubbo集群容错默认的模式选择，调用失败时，会自动切换，重新尝试调用其他节点上可用的服务。对于一些幂等性操作可以使用该模式，如读操作，因为每次调用的副作用是相同的，所以可以选择自动切换并重试调用，对调用者完全透明。可以看到，如果重试调用必然会带来响应端的延迟，如果出现大量的重试调用，可能说明我们的服务提供方发布的服务有问题，如网络延迟严重、硬件设备需要升级、程序算法非常耗时，等等，这就需要仔细检测排查了。例如，可以这样显式指定Failover模式，或者不配置则默认开启Failover模式，配置示例如下：
<dubbo:service interface="org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService" version="1.0.0" cluster="failover" retries="2" timeout="1000" ref="chatRoomOnlineUserCounterService" protocol="dubbo" > <dubbo:method name="queryRoomUserCount" timeout="500" retries="2" /> </dubbo:service>
上述配置使用Failover Cluster模式，如果调用失败一次，可以再次重试2次调用，服务级别调用超时时间为100ms，调用方法queryRoomUserCount的超时时间为80ms，允许重试两次，最坏情况调用花费时间160ms。如果该服务接口org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService还有其他的方法可供调用，则其他方法没有显式配置则会继承使用dubbo:service配置的属性值。
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●Failfast Cluster模式
配置值为failfast。这种模式称为快速失败模式，调用只执行一次，失败则立即报错。这种模式适用于非幂等性操作，每次调用的副作用是不同的，如写操作，比如交易系统我们要下订单，如果一次失败就应该让它失败，通常由服务消费方控制是否重新发起下订单操作请求（另一个新的订单）。
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●Failsafe Cluster模式
配置值为failsafe。失败安全模式，如果调用失败， 则直接忽略失败的调用，而是要记录下失败的调用到日志文件，以便后续审计。
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●Failback Cluster模式
配置值为failback。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。
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●Forking Cluster模式
配置值为forking。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。
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●Broadcast Cluster模式
配置值为broadcast。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。上面的6种模式都可以应用于生产环境，我们可以根据实际应用场景选择合适的集群容错模式。如果我们觉得Dubbo内置提供的几种集群容错模式都不能满足应用需要，也可以定制实现自己的集群容错模式，因为Dubbo框架给我提供的扩展的接口，只需要实现接口com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.Cluster即可，接口定义如下所示：
@SPI(FailoverCluster.NAME)public interface Cluster { /** * Merge the directory invokers to a virtual invoker. * @param <T> * @param directory * @return cluster invoker * @throws RpcException */ @Adaptive <T> Invoker<T> join(Directory<T> directory) throws RpcException; }
关于如何实现一个自定义的集群容错模式，可以参考Dubbo源码中内置支持的汲取你容错模式的实现，6种模式对应的实现类如下所示：
com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.FailoverCluster
com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.FailfastCluster
com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.FailsafeCluster
com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.FailbackCluster
com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.ForkingCluster
com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support.AvailableCluster
可能我们初次接触Dubbo时，不知道如何在实际开发过程中使用Dubbo的集群模式，后面我们会以Failover Cluster模式为例开发我们的分布式应用，再进行详细的介绍。
Dubbo服务负载均衡
Dubbo框架内置提供负载均衡的功能以及扩展接口，我们可以透明地扩展一个服务或服务集群，根据需要非常容易地增加/移除节点，提高服务的可伸缩性。Dubbo框架内置提供了4种负载均衡策略，如下所示：
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●Random LoadBalance：随机策略，配置值为random。可以设置权重，有利于充分利用服务器的资源，高配的可以设置权重大一些，低配的可以稍微小一些
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●RoundRobin LoadBalance：轮询策略，配置值为roundrobin。
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●LeastActive LoadBalance：配置值为leastactive。根据请求调用的次数计数，处理请求更慢的节点会受到更少的请求
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●ConsistentHash LoadBalance：一致性Hash策略，具体配置方法可以参考Dubbo文档。相同调用参数的请求会发送到同一个服务提供方节点上，如果某个节点发生故障无法提供服务，则会基于一致性Hash算法映射到虚拟节点上（其他服务提供方）
在实际使用中，只需要选择合适的负载均衡策略值，配置即可，下面是上述四种负载均衡策略配置的示例：
<dubbo:service interface="org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService" version="1.0.0" cluster="failover" retries="2" timeout="1000" loadbalance="random" ref="chatRoomOnlineUserCounterService" protocol="dubbo" > <dubbo:method name="queryRoomUserCount" timeout="500" retries="2" loadbalance="leastactive" /> </dubbo:service>
上述配置，也体现了Dubbo配置的继承性特点，也就是dubbo:service元素配置了loadbalance=”random”，则该元素的子元素dubbo:method如果没有指定负载均衡策略，则默认为loadbalance=”random”，否则如果dubbo:method指定了loadbalance=”leastactive”，则使用子元素配置的负载均衡策略覆盖了父元素指定的策略（这里调用queryRoomUserCount方法使用leastactive负载均衡策略）。当然，Dubbo框架也提供了实现自定义负载均衡策略的接口，可以实现com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.LoadBalance接口，接口定义如下所示：
/** * LoadBalance. (SPI, Singleton, ThreadSafe) * * <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Load_balancing_(computing)">Load-Balancing</a> * * @see com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.Cluster#join(Directory) * @author qian.lei * @author william.liangf */@SPI(RandomLoadBalance.NAME)public interface LoadBalance { /** * select one invoker in list. * @param invokers invokers. * @param url refer url * @param invocation invocation. * @return selected invoker. */ @Adaptive("loadbalance") <T> Invoker<T> select(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) throws RpcException; }
如何实现一个自定义负载均衡策略，可以参考Dubbo框架内置的实现，如下所示的3个实现类：
com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.loadbalance.RandomLoadBalance
com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.loadbalance.RoundRobinLoadBalance
com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.loadbalance.LeastActiveLoadBalance
Dubbo服务集群容错实践
手机应用是以聊天室为基础的，我们需要收集用户的操作行为，然后计算聊天室中在线人数，并实时在手机应用端显示人数，整个系统的架构如图所示：
上图中，主要包括了两大主要流程：日志收集并实时处理流程、调用读取实时计算结果流程，我们使用基于Dubbo框架开发的服务来提供实时计算结果读取聊天人数的功能。上图中，实际上业务接口服务器集群也可以基于Dubbo框架构建服务，就看我们想要构建什么样的系统来满足我们的需要。
如果不使用注册中心，服务消费方也能够直接调用服务提供方发布的服务，这样需要服务提供方将服务地址暴露给服务消费方，而且也无法使用监控中心的功能，这种方式成为直连。
如果我们使用注册中心，服务提供方将服务发布到注册中心，而服务消费方可以通过注册中心订阅服务，接收服务提供方服务变更通知，这种方式可以隐藏服务提供方的细节，包括服务器地址等敏感信息，而服务消费方只能通过注册中心来获取到已注册的提供方服务，而不能直接跨过注册中心与服务提供方直接连接。这种方式的好处是还可以使用监控中心服务，能够对服务的调用情况进行监控分析，还能使用Dubbo服务管理中心，方便管理服务，我们在这里使用的是这种方式，也推荐使用这种方式。使用注册中心的Dubbo分布式服务相关组件结构，如下图所示：
下面，开发部署我们的应用，通过如下4个步骤来完成：
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●服务接口定义
服务接口将服务提供方（Provider）和服务消费方（Consumer）连接起来，服务提供方实现接口中定义的服务，即给出服务的实现，而服务消费方负责调用服务。我们接口中给出了2个方法，一个是实时查询获取当前聊天室内人数，另一个是查询一天中某个/某些聊天室中在线人数峰值，接口定义如下所示：
package org.shirdrn.dubbo.api; import java.util.List; public interface ChatRoomOnlineUserCounterService { String queryRoomUserCount(String rooms); List<String> getMaxOnlineUserCount(List<String> rooms, String date, String dateFormat); }
接口是服务提供方和服务消费方公共遵守的协议，一般情况下是服务提供方将接口定义好后提供给服务消费方。
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●服务提供方
服务提供方实现接口中定义的服务，其实现和普通的服务没什么区别，我们的实现类为ChatRoomOnlineUserCounterServiceImpl，代码如下所示：
package org.shirdrn.dubbo.provider.service; import java.util.List; import org.apache.commons.logging.Log; import org.apache.commons.logging.LogFactory; import org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService; import org.shirdrn.dubbo.common.utils.DateTimeUtils; import redis.clients.jedis.Jedis; import redis.clients.jedis.JedisPool; import com.alibaba.dubbo.common.utils.StringUtils; import com.google.common.base.Strings; import com.google.common.collect.Lists; public class ChatRoomOnlineUserCounterServiceImpl implements ChatRoomOnlineUserCounterService { private static final Log LOG = LogFactory.getLog(ChatRoomOnlineUserCounterServiceImpl.class); private JedisPool jedisPool; private static final String KEY_USER_COUNT = "chat::room::play::user::cnt"; private static final String KEY_MAX_USER_COUNT_PREFIX = "chat::room::max::user::cnt::"; private static final String DF_YYYYMMDD = "yyyyMMdd"; public String queryRoomUserCount(String rooms) { LOG.info("Params[Server|Recv|REQ] rooms=" + rooms); StringBuffer builder = new StringBuffer(); if(!Strings.isNullOrEmpty(rooms)) { Jedis jedis = null; try { jedis = jedisPool.getResource(); String[] fields = rooms.split(","); List<String> results = jedis.hmget(KEY_USER_COUNT, fields); builder.append(StringUtils.join(results, ",")); } catch (Exception e) { LOG.error("", e); } finally { if(jedis != null) { jedis.close(); } } } LOG.info("Result[Server|Recv|RES] " + builder.toString()); return builder.toString(); } @Override public List<String> getMaxOnlineUserCount(List<String> rooms, String date, String dateFormat) { // HGETALL chat::room::max::user::cnt::20150326 LOG.info("Params[Server|Recv|REQ] rooms=" + rooms + ",date=" + date + ",dateFormat=" + dateFormat); String whichDate = DateTimeUtils.format(date, dateFormat, DF_YYYYMMDD); String key = KEY_MAX_USER_COUNT_PREFIX + whichDate; StringBuffer builder = new StringBuffer(); if(rooms != null && !rooms.isEmpty()) { Jedis jedis = null; try { jedis = jedisPool.getResource(); return jedis.hmget(key, rooms.toArray(new String[rooms.size()])); } catch (Exception e) { LOG.error("", e); } finally { if(jedis != null) { jedis.close(); } } } LOG.info("Result[Server|Recv|RES] " + builder.toString()); return Lists.newArrayList(); } public void setJedisPool(JedisPool jedisPool) { this.jedisPool = jedisPool; } }
代码中通过读取Redis中数据来完成调用，逻辑比较简单。对应的Maven POM依赖配置，如下所示：
<dependencies> <dependency> <groupId>org.shirdrn.dubbo</groupId> <artifactId>dubbo-api</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.shirdrn.dubbo</groupId> <artifactId>dubbo-commons</artifactId> <version>0.0.1-SNAPSHOT</version> </dependency> <dependency> <groupId>redis.clients</groupId> <artifactId>jedis</artifactId> <version>2.5.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-pool2</artifactId> <version>2.2</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.jboss.netty</groupId> <artifactId>netty</artifactId> <version>3.2.7.Final</version> </dependency> </dependencies>
有关对Dubbo框架的一些依赖，我们单独放到一个通用的Maven Module中（详见后面“附录：Dubbo使用Maven构建依赖配置”），这里不再多说。服务提供方实现，最关键的就是服务的配置，因为Dubbo基于Spring来管理配置和实例，所以通过配置可以指定服务是否是分布式服务，以及通过配置增加很多其它特性。我们的配置文件为provider-cluster.xml，内容如下所示：
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <beans xmlns="http://www.springframework.org/schema/beans" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dubbo="http://code.alibabatech.com/schema/dubbo" xmlns:p="http://www.springframework.org/schema/p" xsi:schemaLocation="http://www.springframework.org/schema/beans http://www.springframework.org/schema/beans/spring-beans-3.0.xsd http://code.alibabatech.com/schema/dubbo http://code.alibabatech.com/schema/dubbo/dubbo.xsd">