Dubbo HA 高可用

Posted jhxxb

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Dubbo HA 高可用相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

一、zookeeper 宕机

现象:zookeeper 注册中心宕机,还可以消费 dubbo 暴露的服务

健壮性
? 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

高可用:通过设计,减少系统不能提供服务的时间

 

二、dubbo 直连

// 引用服务时直接指定地址,不通过注册中心
@Reference(url = "127.0.0.1:20882")

 

三、集群下 dubbo 的负载均衡配置

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。

技术图片

// 暴露服务时设置权重(建议不要设置,权重可在控制台更改)
@Service(weight = 100)

// 引用服务时指定负载方式(也可在提供方指定)
@Reference(loadbalance = "roundrobin")

技术图片

3.1、Random LoadBalance

随机,按权重设置随机概率。基于权重的随机负载均衡机制
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。

技术图片

3.2、RoundRobin LoadBalance

轮循,按公约后的权重设置轮循比率。基于权重的轮询负载均衡机制
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。

技术图片

3.3、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。最少活跃数-负载均衡机制
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。

技术图片

3.4、ConsistentHash LoadBalance

一致性 Hash,相同参数的请求总是发到同一提供者。一致性hash-负载均衡机制

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"/>

技术图片

四、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"));

服务降级需要更改消费方的策略,然后再可以减少相应的服务,腾出资源。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,对应控制台的屏蔽
mock=fail:return+null 表示消费方对该服务的方法调用在失败后(如超时),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,对应控制台的容错

技术图片

五、服务熔断

在集群调用失败时,Dubbo 提供了多种容错方案,缺省为 failover 重试。

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" />

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.在消费方和提供方加入依赖

<dependency>
    <groupId>org.springframework.cloud</groupId>
    <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-hystrix</artifactId>
    <version>2.1.1.RELEASE</version>
</dependency>

2.在消费方和提供方开启 Hystrix

@EnableHystrix

3.在提供方要容错的方法上标注,并指定出错时调用的方法

// 出错时调用 xxx 方法
@HystrixCommand(fallbackMethod = "xxx")
@Override
public String sayHello(String name) {
    // 抛出异常
    int x = 10 / 0;
    System.out.println("Hello " + name + ", request from consumer: ");
    return "Hello " + name + ", response from provider: ";
}

public String xxx(String name) {
    return "Hello " + name + ", response from provider(xxx): ";
}

4.在消费方要容错的方法上标注

@HystrixCommand
@ResponseBody
@RequestMapping("test")
public String test() {
    return demoService.sayHello("world");
}

5.测试

技术图片

 


http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/demos/loadbalance.html

http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/user/demos/fault-tolerent-strategy.html

以上是关于Dubbo HA 高可用的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

Dubbo高可用

HDFS篇11HA高可用

HDFS HA之手动高可用故障转移配置自动高可用故障转移配置配置YARN-HA集群

大数据 - 高可用 HDFS HA

15.HA高可用

HA 高可用集群概述及其原理解析