妹妹问我:Dubbo集群容错负载均衡

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了妹妹问我:Dubbo集群容错负载均衡相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

前言

相信经过前面几篇之后,大家已经对 Dubbo 整体流程已经清晰了,包括服务是如何暴露的,服务是什么时候注册到注册中心的,以及服务是怎么引入的,服务整体的调用过程等等。

不过还有一个很重要的点没有深入的讲过,就是 Dubbo 的集群容错功能。

线上的服务肯定都是集群部署的,至少得来个两台,互相做 backup,那么问题来了,服务消费者要选用哪一台提供者进行调用呢?调用失败了怎么办呢?

这时候集群容错功能就派上用场了,今天咱们就来深入分析一波 Dubbo 的集群容错。
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invoker 是什么?

其实这个在之前就说过了,今天再来复习一遍,因为真的很关键。

在 Dubbo 中 invoker 其实就是一个具有调用功能的对象,在服务暴露端封装的就是真实的服务实现,把真实的服务实现封装一下变成一个 invoker。

在服务引入端就是从注册中心得到服务提供者的配置信息,然后一条配置信息对应封装成一个 invoker,这个 invoker 就具备远程调用能力,当然要是走的是 injvm 协议那真实走的还是本地的调用。

然后还有个 ClusterInvoker ,它也是个 invoker ,它封装了服务引入生成的 invoker 们,赋予其集群容错等能力,这个 invoker 就是暴露给消费者调用的 invoker。

所以说 Dubbo 就是搞了个统一模型,将能调用的服务的对象都封装成 invoker。

我们今天主要讲的是服务消费者这边的事情,因为集群容错是消费者端实现的。
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服务目录到底是什么?

服务目录也就是 Directory,其实之前也介绍过的,但不是单独拎出来讲的,可能大伙儿还不太清晰,今儿咱再来盘一下。

服务目录到底是个什么东西呢,看名字好像就是服务的目录,通过这个目录来查找远程服务?

对了一半!可以通过服务目录来查找远程服务,但是它不是"目录",实际上它是一堆 invoker 的集合,

前面说到服务的提供者都会集群部署,所有同样的服务会有多个提供者,因此就搞个服务目录来聚集它们,到时候要选择的时候就去服务目录里挑。

而服务提供者们也不是一成不变的,比如集群中加了一台服务提供者,那么相应的服务目录就需要添加一个 invoker,下线了一台服务提供者,目录里面也需要删除对应的 invoker,修改了配置也一样得更新。

所以这个服务目录其实还实现了监听注册中心的功能(指的是 RegistryDirectory )。
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这个 Node 就不管了,主要是看 Directory ,正常操作搞一个抽象类来实现 Directory 接口,抽象类会实现一些公共方法,并且定义好逻辑,然后具体的实现由子类来完成,可以看到有两个子类,分别是 StaticDirectory 和 RegistryDirectory。

RegistryDirectory

我们先来看下 RegistryDirectory ,它是一个动态目录,我们来看一下具体的结构。
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从截图可以看到 RegistryDirectory 内部存储了 DemoService 的两个服务提供者 url 和对应的 invoker。

而且从上面的继承结构也可以看出,它实现了 NotifyListener 接口,所以它可以监听注册中心的变化,当服务中心的配置发生变化之后, RegistryDirectory 就可以收到变更通知,然后根据配置刷新其 Invoker 列表。

所以说 RegistryDirectory 一共有三大作用:

  1. 获取 invoker 列表
  2. 监听注册中心的变化
  3. 刷新 invokers。

获取 invoker 列表,RegistryDirectory 实现的父类抽象方法 doList,其目的就是得到 invoker 列表,而其内部的实现主要是做了层方法名的过滤,通过方法名找到对应的 invokers。
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监听注册中心的变化,通过实现 NotifyListener 接口能感知到注册中心的数据变更,这其实是在服务引入的时候就订阅的。

 public void subscribe(URL url) {
        setConsumerUrl(url);
        registry.subscribe(url, this); //订阅
    }

RegistryDirectory 定义了三种集合,分别是 invokerUrls 、routerUrls 、configuratorUrls 分别处理相应的配置变化,然后对应转化成对象。
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刷新 Invoker 列表,其实就是根据监听变更的 invokerUrls 做一波操作,refreshInvoker(invokerUrls), 根据配置更新 invokers。
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简单的说就是先根据 invokerUrls 数量和协议头是否是 empty,来决定是否禁用所有 invokers,如果不禁用,则将 url 转成 Invoker,得到 <url, Invoker> 的映射关系。

然后再进行转换,得到 <方法名, Invoker 列表> 映射关系,再将同一个组的 Invoker 进行合并,并将合并结果赋值给 methodInvokerMap,这个 methodInvokerMap 就是上面 doList 中使用的那个 Map。

所以是在 refreshInvoker 的时候构造 methodInvokerMap,然后在调用的时候再读 methodInvokerMap,最后再销毁无用的 invoker。

StaticDirectory

StaticDirectory,这个是用在多注册中心的时候,它是一个静态目录,即固定的不会增减的,所有 Invoker 是通过构造器来传入。

可以简单的理解成在单注册中心下我们配置的一条 reference 可能对应有多个 provider,然后生成多个 invoker,我们将它们存入 RegistryDirectory 中进行管理,为了便于调用再对外只暴露出一个 invoker 来封装内部的多 invoker 情况。

那多个注册中心就会有多个已经封装好了的 invoker ,这又面临了选择了,于是我们用 StaticDirectory 再来存入这些 invoker 进行管理,也再封装起来对外只暴露出一个 invoker 便于调用。

之所以是静态的是因为多注册中心是写在配置里面的,不像服务可以动态变更。

StaticDirectory 的内部逻辑非常的简单,就是一个 list 存储了这些 invokers,然后实现父类的方法也就单纯的返回这个 list 不做任何操作。
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什么是服务路由?

服务路由其实就是路由规则,它规定了服务消费者可以调用哪些服务提供者,Dubbo 一共有三种路由分别是:条件路由 ConditionRouter、脚本路由 ScriptRouter 和标签路由 TagRouter。

最常用的就是条件路由,我们就分析下条件路由。

条件路由是两个条件组成的,是这么个格式 [服务消费者匹配条件] => [服务提供者匹配条件],举个例子官网的例子就是 host = 10.20.153.10 => host = 10.20.153.11。

该条规则表示 IP 为 10.20.153.10 的服务消费者只可调用 IP 为 10.20.153.11 机器上的服务,不可调用其他机器上的服务。

这就叫路由了。

路由的配置一样是通过 RegistryDirectory 的 notify 更新和构造的,然后路由的调用在是刷新 invoker 的时候,具体是在调用 toMethodInvokers 的时候会进行服务级别的路由和方法级别的路由。
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具体的路由匹配和表达式解析就不深入了,有兴趣的同学自行了解,其实知道这个功能是干嘛的差不多了,反正经过路由的过滤之后消费者拿到的都是能调用的远程服务。

Dubbo 的 Cluster 有什么用?

前面我们已经说了有服务目录,并且目录还经过了路由规则的过滤,此时我们手上还是有一堆 invokers,那对于消费者来说就需要进行抉择,那到底选哪个 invoker 进行调用呢?

假设选择的那个 invoker 调用出错了怎么办?前面我们已经提到了,这时候就是 cluster 登场的时候了,它会把这一堆 invoker 封装成 clusterInovker,给到消费者调用的就只有一个 invoker 了,

然后在这个 clusterInovker 内部还能做各种操作,比如选择一个 invoker ,调用出错了可以换一个等等。

这些细节都被封装了,消费者感受不到这个复杂度,所以 cluster 就是一个中间层,为消费者屏蔽了服务提供者的情况,简化了消费者的使用。

并且也更加方便的替换各种集群容错措施。

Dubbo 默认的 cluster 实现有很多,主要有以下几种:
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每个 Cluster 内部其实返回的都是 XXXClusterInvoker,我就举一下 FailoverCluster 这个例子。
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就下来我们就每个 Cluster 过一遍。

FailoverClusterInvoker

这个 cluster 实现的是失败自动切换功能,简单的说一个远程调用失败,它就立马换另一个,当然是有重试次数的。
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可以看到 doInvoke 方法首先是获取重试次数,然后根据重试次数进行循环调用,会 catch 住异常,然后失败后进行重试。

每次循环会通过负载均衡选择一个 Invoker,然后通过这个 Invoker 进行远程调用,如果失败了会记录下异常,并进行重试。

这个 select 实际上还进行了粘性处理,也就是会记录上一次选择的 invoker ,这样使得每次调用不会一直换invoker,如果上一次没有 invoker,或者上一次的 invoker 下线了则会进行负载均衡选择。

FailfastClusterInvoker

这个 cluster 只会进行一次远程调用,如果失败后立即抛出异常,也就是快速失败,它适合于不支持幂等的一些调用。
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从代码可以看到,很简单还是通过负载均衡选择一个 invoker,然后发起调用,如果失败了就抛错。

FailsafeClusterInvoker

这个 cluster 是一种失败安全的 cluster,也就是调用出错仅仅就日志记录一下,然后返回了一个空结果,适用于写入审计日志等操作。
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可以看到代码很简单,抛错就日志记录,返回空结果。

FailbackClusterInvoker

这个 cluster 会在调用失败后,记录下来这次调用,然后返回一个空结果给服务消费者,并且会通过定时任务对失败的调用进行重调。

适合执行消息通知等最大努力场景。
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看起来好像代码很多,其实逻辑很简单。

当调用出错的时候就返回空结果,并且加入到 failed 中,并且会有一个定时任务会定时的去调用 failed里面的调用,如果调用成功就从 failed 中移除这个调用。

ForkingClusterInvoker

这个 cluster 会在运行时把所有 invoker 都通过线程池进行并发调用,只要有一个服务提供者成功返回了结果,doInvoke 方法就会立即结束运行。

适合用在对实时性要求比较高读操作。
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BroadcastClusterInvoker

这个 cluster 会在运行时把所有 invoker 逐个调用,然后在最后判断如果有一个调用抛错的话,就抛出异常。

适合通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息的场景。
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AbstractClusterInvoker

这其实是它们的父类,不过 AvailableCluster 内部就是返回 AbstractClusterInvoker,这个主要用在多注册中心的时候,比较简单,就是哪个能用就用那个。
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小结 Cluster

可以看到上面有很多种集群的实现,分别适用不同的场景,这其实就是很好的抽象,加了这个中间层向服务消费者屏蔽了集群调用的细节,并且可以在不同场景选择更合适的实现。

当然还能自定义实现,自己加以扩展来定制合适自己业务的链路调用方案。

Dubbo 中的负载均衡

负载均衡其实分为硬件负载均衡和软件负载均衡,大伙儿应该对软件负载均衡比较熟悉,例如 nginx

而 Dubbo 也有自己的负载均衡,即 LoadBalance,前面我们提到服务提供者一般都是集群部署,这 cluster 虽然暴露出一个 invoker 给消费者调用,但是真的调用给到它的时候,它也得判断具体是要调用哪一个服务提供者,这时候负载均衡就上场了。

所以 Dubbo 中的负载均衡是用来选择出合适的服务提供者给消费者调用的,默认 Dubbo 提供了多种负载均衡算法:
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我们一个一个看过去,虽说这涉及到算法了,但是影响不大,大致懂个意思也是可以的,当然能全理解最好了。我们先来看看这些实现类的父类。

AbstractLoadBalance

这些实现类都继承于这个类,该类实现了 LoadBalance 接口,并封装了一些公共的逻辑,同样还是模板方法,熟悉的配方。
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逻辑很简单,我们再来看一下计算权重的方法,这是个公共逻辑,其实是为了服务预热,我们知道缓存有预热,JIT 也有预热,反应到服务上就是服务需要预热。

当服务刚启动的时候不能一下次让它负载过高,得让它慢慢热身,再加上负载,所以这个方法会判断服务运行的时间,来进行服务的降权,这是一个优化手段。
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RandomLoadBalance

这个算法是加权随机,思想其实很简单,我举个例子:假设现在有两台服务器分别是 A 和 B,我想让 70% 的请求落到 A 上,30% 的请求落到 B上,此时我只要搞个随机数生成范围在 [0,10),这个 10 是由 7+3 得来的。

然后如果得到的随机数在 [0,7) 则选择服务器 A,如果在 [7,10) 则选择服务器 B ,当然前提是这个随机数的分布性很好,概率才会正确。
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现在我们再来看看 Dubbo 是怎么实现的,思想就是上面的思想。
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可以看到还是挺简单的,比如随机数拿到的是5,此时 5-7 < 0 所以选择了 A ,如果随机数是8, 那么 8-7 大于1,然后 1-3 小于0 所以此时选择了 B。

这是 Dubbo 默认采取的负载均衡实现。

LeastActiveLoadBalance

这个是最少活跃数负载均衡,从名字就可以知道选择现在活跃调用数最少的提供者进行调用,活跃的调用数少说明它现在很轻松,而且活跃数都是从 0 加起来的,来一个请求活跃数+1,一个请求处理完成活跃数-1,所以活跃数少也能变相的体现处理的快。

这其实就是最少活跃数的思想了,而 Dubbo 在活跃数相等的时候再通过权重来判断,这个权重其实就和 RandomLoadBalance 的实现一样了。

代码我就不贴了,简单的说下流程就是先遍历 invokers 列表,寻找活跃数最小的 Invoker,如果有多个 Invoker 具有相同的最小活跃数,则记录这些 invoker 的下标,并累加它们的权重来进行权重选择。

如果最小活跃数的 invoker 只有一个则直接返回即可。

ConsistentHashLoadBalance

这个是一致性 Hash 负载均衡算法,一致性 Hash 想必大家都很熟悉了,常见的一致性 Hash 算法是 Karger 提出的,就是将 hash值空间设为 [0, 2^32 - 1],并且是个循环的圆环状。

将服务器的 IP 等信息生成一个 hash 值,将这个值投射到圆环上作为一个节点,然后当 key 来查找的时候顺时针查找第一个大于等于这个 key 的 hash 值的节点。

一般而言还会引入虚拟节点,使得数据更加的分散,避免数据倾斜压垮某个节点,来看下官网的一个图。

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整体的实现也不难,就是上面所说的那个逻辑,而圆环这是利用 treeMap 来实现的,通过 tailMap 来查找大于等于的第一个 invoker,如果没找到说明要拿第一个,直接赋值 treeMap 的 firstEntry。

然后 Dubbo 默认搞了 160 个虚拟节点,整体的 hash 是方法级别的,即一个 service 的每个方法有一个 ConsistentHashSelector,并且是根据参数值来进行 hash的,也就是说负载均衡逻辑只受参数值影响,具有相同参数值的请求将会被分配给同一个服务提供者。

先来看下一致性 hash 的实现,这个 virtualInvokers 是 TreeMap。
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然后来看下如果通过一致性 hash 来获取 invoker 的。
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RoundRobinLoadBalance

这个是加权轮询负载均衡,轮询我们都知道,这个加权也就是加了权重的轮询,比如说现在有两台服务器 A、B,轮询的调用顺序就是 A、B、A、B....,如果加了权重,A比B 的权重是3:1,那现在的调用顺序就是 A、A、A、B、A、A、A、B....

加权的原因是个别服务器性能比较好,所以想轮询的多一些。

不过这种方式可以看到前三次都请求 A,然后再 B,不太均匀,假设是 90:80 这种,前 90 次都打到 A 上,A太繁忙,B 太空了。所以还需要平滑一下。

这种平滑的加权轮询比较好了,比如 A、B、A、A、B、A.....,简单的说就是打乱顺序的轮询。

Dubbo 的加权轮询就经历了上述的加权轮询到平滑加权轮询的过程。

具体的代码不做分析了,比较绕,反正就是这个意思, Dubbo 是参考 Nginx 做的平滑加权轮询。

我个人觉得这和第一个说的 RandomLoadBalance 差不多。

串联它们

至此包括服务目录、集群、负载均衡想必大家都已经知道是用来干嘛的了,然后还有 Dubbo 默认的这么些个实现类的区别和适用的场景,下面我就来串着来说一下这几个配合完成集群容错负载均衡功能。

先来看下官网的这一张图,很是清晰,然后我再用语言来阐述一遍。
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首先在服务引入的时候,将多个远程调用都塞入 Directory 中,然后通过 Cluster 来封装这个目录,封装的同时提供各种容错功能,比如 FailOver、FailFast 等等,最终暴露给消费者的就是一个 invoker。

然后消费者调用的时候会目录里面得到 invoker 列表,当然会经过路由的过滤,得到这些 invokers 之后再由 loadBalance 来进行负载均衡选择一个 invoker,最终发起调用。

这种过程其实是在 Cluster 的内部发起的,所以能在发起调用出错的情况下,用上容错的各种措施。

最后

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至此整个 Dubbo 体系应该了解的都差不多了,可以再回头看看之前的文章巩固一遍,脑海里再过一遍,这整个体系就在脑海中建立起来了,基本上稳了。

后续Dubbo我会出最后一个面试干货版本终结一下,其实写dubbo的这段时间对于我来说是很纠结的,因为写技术干货看的人真的很少,但是我还是想坚持写下去,说实话别说你们不喜欢看,我写起来也很干,有时候确实很难坚持,但是我想着你们以后想看的时候回头想起来敖丙好像写过,翻翻历史记录能看到也够了。

不在乎天长地久只在乎曾经拥有,爱过就好,我是敖丙,感谢各位的三连,你知道的越多,你不知道的越多,我们下期见。

以上是关于妹妹问我:Dubbo集群容错负载均衡的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

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