Dubbo高可用

Posted 2021-01-08 雪山上的蒲公英

0. 什么是高可用

高可用HA（High Availability）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，通过设计减少系统不能提供服务的时间。

假设系统一直能够提供服务，我们说系统的可用性是100%；如果系统每运行100个时间单位，会有1个时间单位无法提供服务，我们说系统的可用性是99%；很多公司的高可用目标是4个9，也就是99.99%，这就意味着，系统的年停机时间为8.76个小时。

下面介绍配置dubbo的高可用的一些实践方法。

1. zookeeper宕机与dubbo直连

在实际生产中，假如zookeeper注册中心宕掉，一段时间内服务消费方还是能够调用提供方的服务的，实际上它使用的本地缓存进行通讯，这只是dubbo健壮性的一种。

dubbo的健壮性表现：

• 监控中心宕掉不影响使用，只是丢失部分采样数据
• 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
• 注册中心对等集群，任意一台宕掉后，将自动切换到另一台
• 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
• 服务提供者无状态，任意一台宕掉后，不影响使用
• 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

注册中心的作用在于保存服务提供者的位置信息，我们可以完全可以绕过注册中心——采用dubbo直连，即在服务消费方配置服务提供方的位置信息。

点对点直连方式，将以服务接口为单位，忽略注册中心的提供者列表，A 接口配置点对点，不影响 B 接口从注册中心获取列表。

xml配置方式

<dubbo:reference id="userService" interface="com.zang.gmall.service.UserService" url="dubbo://localhost:20880" />

注解上直接添加

 @Reference(url = "127.0.0.1:20880")   
 UserService userService;

2. 集群下dubbo负载均衡配置

在集群负载均衡时，Dubbo提供了4种均衡策略，如：Random LoadBalance(随机均衡算法)、RoundRobin LoadBalance(权重轮循均衡算法)、LeastAction LoadBalance(最少活跃调用数均衡算法)、ConsistentHash LoadBalance(一致性Hash均衡算法)。缺省时为Random随机调用。

几种负载均衡策略的解释（截取自官方文档）

配置方法很简单，服务端和客户端都可以配置服务级别或者方法级别的策略。

消费方服务级别配置（基于注解的权重轮询均衡算法）

 @Reference(loadbalance = "roundrobin")
 UserService userService;

服务方方法级别配置（基于xml配置的权重轮询均衡算法）

<dubbo:service interface="com.zang.gmall.service.UserService" 
<dubbo:method name="getUserAddressList" loadbalance="roundrobin"></dubbo:method>
</dubbo:service>

3. 权重设置

当不设置负载均衡策略，即采用默认的Random LoadBalance(随机均衡算法)时，默认每个服务的权重相同，我们可以通过设置权重来分配访问的随机性。

权重默认为100，可以在暴露服务的同时设置

更便捷的方法是通过管理控制台来直接设置服务提供者

 

4. 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（不调用服务即返回为空 or 调用失败返回为空）。

 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：

• 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。
• 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。

 通过操作管理控制台也可以方便的进行服务降级：

5. 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。

各节点关系：截取自 官方文档

集群容错模式主要有以下几种：

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)。

消费方服务级注解添加（不能到方法级）

提供者方法级xml添加

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。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。

集群模式配置方法

在服务提供方和消费方配置集群模式

6. 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。

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：

配置服务提供方：

在Dubbo的Provider上增加@HystrixCommand 配置，这样子调用就会经过Hystrix代理。

配置服务消费方：

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。

需要注意的是，@HystrixCommand注解设置的 reliable 调用方法的里的参数要和 method 的参数保持一致。