Dubbo的容错与负载均衡】的更多相关文章

虽然前面在介绍dubbo中写过这块内容,但是不够充分,这里详细写一下,在以后研究中,还会继续补充程序原理. 一:容错 1.机制 在集群调用失败时,Dubbo 提供了多种容错方案,缺省为 failover 重试. 可以自行扩展集群容错策略 2.原理 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 L…
Remoting:网络通信框架,实现了sync-over-async和request-response消息机制. RPC:一个远程过程调用的抽象,支持负载均衡.容灾和集群功能. Registry:服务目录框架用于服务的注册和服务事件发布和订阅.(类似第一篇文章中的点菜宝) dubbo架构 Provider: 暴露服务的提供方. Consumer:调用远程服务的服务消费方. Registry: 服务注册中心和发现中心. Monitor: 统计服务和调用次数,调用时间监控中心.(dubbo的控制台页…
当我们的系统中用到Dubbo的集群环境,由于各种原因在集群调用失败时,Dubbo提供了多种容错方案,缺省为failover重试. Dubbo的集群容错在这里想说说他是由于我们实际的项目中出现了此类的问题,由于依赖的第三方项目出现异常,导致dubbo调用超时,此时使用的是默认的集群容错方式,而配置的reties='3',这样前段系统连续掉用了三次服务,结果可想而知. 先说一下各节点关系: 这里的Invoker是Provider的一个可调用Service的抽象,Invoker封装了Provider地…
转载请出自出处:http://www.cnblogs.com/hd3013779515/ 1.集群容错和负载均衡原理 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Invo…
本文是对于Dubbo负载均衡策略之一的加权随机算法的详细分析.从2.6.4版本聊起,该版本在某些情况下存在着比较严重的性能问题.由问题入手,层层深入,了解该算法在Dubbo中的演变过程,读懂它的前世今生. 之前也写了Dubbo的负载均衡策略: <一文讲透Dubbo负载均衡之最小活跃数算法> <Dubbo一致性哈希负载均衡的源码和Bug,了解一下?> 本文目录 第一节:什么是轮询? 本小节主要是介绍轮询算法和其对应的优缺点.引出加权轮询算法. 第二节:什么是加权轮询? 本小节主要是介…
本文是对于Dubbo负载均衡策略之一的一致性哈希负载均衡的详细分析.对源码逐行解读.根据实际运行结果,配以丰富的图片,可能是东半球讲一致性哈希算法在Dubbo中的实现最详细的文章了. 文中所示源码,没有特别标注的地方,均为2.7.4.1版本. 在撰写本文的过程中,发现了Dubbo2.7.0版本之后的一个bug.会导致性能问题,且目前还未解决,如果你们的负载均衡配置的是一致性哈希或者考虑使用一致性哈希的话,可以了解一下. 本文目录 第一节:哈希算法 本小节主要是为了介绍一致性哈希算法做铺垫.简单的…
Dubbo的集群容错策略 正常情况下,当我们进行系统设计时候,不仅要考虑正常逻辑下代码该如何走,还要考虑异常情况下代码逻辑应该怎么走.当服务消费方调用服务提供方的服务出现错误时候,Dubbo提供了多种容错方案,缺省模式为failover,也就是失败重试. Dubbo提供的集群容错模式 下面看下Dubbo提供的集群容错模式: Failover Cluster:失败重试 当服务消费方调用服务提供者失败后自动切换到其他服务提供者服务器进行重试.这通常用于读操作或者具有幂等的写操作,需要注意的是重试会带…
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…
Dubbo的集群容错策略 正常情况下,当我们进行系统设计时候,不仅要考虑正常逻辑下代码该如何走,还要考虑异常情况下代码逻辑应该怎么走.当服务消费方调用服务提供方的服务出现错误时候,Dubbo提供了多种容错方案,缺省模式为failover,也就是失败重试. Dubbo提供的集群容错模式 下面看下Dubbo提供的集群容错模式: Failover Cluster:失败重试 当服务消费方调用服务提供者失败后自动切换到其他服务提供者服务器进行重试.这通常用于读操作或者具有幂等的写操作,需要注意的是重试会带…
Dubbo的集群容错策略 正常情况下,当我们进行系统设计时候,不仅要考虑正常逻辑下代码该如何走,还要考虑异常情况下代码逻辑应该怎么走.当服务消费方调用服务提供方的服务出现错误时候,Dubbo提供了多种容错方案,缺省模式为failover,也就是失败重试. Dubbo提供的集群容错模式 下面看下Dubbo提供的集群容错模式: Failover Cluster:失败重试 当服务消费方调用服务提供者失败后自动切换到其他服务提供者服务器进行重试.这通常用于读操作或者具有幂等的写操作,需要注意的是重试会带…
前言 本文基于Dubbo2.6.x版本,中文注释版源码已上传github:xiaoguyu/dubbo 负载均衡,英文名称为Load Balance,其含义就是指将负载(工作任务)进行平衡.分摊到多个操作单元上进行运行. 例如:在Dubbo中,同一个服务有多个服务提供者,每个服务提供者所在的机器性能不一致.如果流量均匀分摊,则会导致有些服务提供者负载过高,有些则轻轻松松,导致资源浪费.负载均衡就解决这个问题. 源码 LoadBalance就是负载均衡的接口,咱们先看看类图 Dubbo提供了4中内…
Dubbo中的一个关键接口LoadBalance,dubbo是按照其中的规则来调用多台provider的服务的. 先看一下接口的实现类图: 从上图中我们可以看到dubbo提供了四种算法来实现负载均衡. 1.RandomLoadBalance:随机,按权重设置随机概率. 从字面意思也很好理解,根据每个invoker提前设置好的权重随机分配,看一下源码的实现: 可以看出其实现逻辑是如果所有的invoker的权重都一样,则随机给出一个invoker, 否则按照权重进行分配,按照权重进行分配相信大家都有…
dubbo上的服务层可以做集群,来达到负载均衡和高可用,很简单,只需要在不同的服务器节点上向同一个zk(内网环境)注册相同的服务 注意就是,消费者不能在同一个zk做这种集群操作的 转载请注明博客出处:http://www.cnblogs.com/cjh-notes/…
1  Dubbo简介 Dubbo是一款高性能.轻量级的开源Java RPC框架,它提供了三大核心能力:面向接口的远程方法调用,智能容错和负载均衡,以及服务自动注册和发现. 作为一个轻量级RPC框架,Dubbo的设计架构简洁清晰,主要组件包括Provider(服务提供者),Consumer(服务消费者),Registry(注册中心)三部分组成.此外还有用于服务监控的Monitor,它们之间的关系如下所示: 在一个分布式系统中,为了做到系统的高可用,即服务宕机时不影响对外正常提供服务,需要组建负载集…
欢迎来我的 Star Followers 后期后继续更新Dubbo别的文章 Dubbo 源码分析系列之一环境搭建 Dubbo 入门之二 --- 项目结构解析 Dubbo 源码分析系列之三 -- 架构原理 技术点 面试中Dubbo负载均衡常问的几点 常见负载均衡算法简介 Dubbo 官方文档介绍 Dubbo 负载均衡的策略 Dubbo 负载均衡源码解析 面试中Dubbo负载均衡常问的几点 谈谈dubbo中的负载均衡算法及特点 最小活跃数算法中是如何统计这个活跃数的 简单谈谈你对一致性哈希算法的认识…
背景 Dubbo是一个分布式服务框架,能避免单点故障和支持服务的横向扩容.一个服务通常会部署多个实例.如何从多个服务 Provider 组成的集群中挑选出一个进行调用,就涉及到一个负载均衡的策略. 几个概念 在讨论负载均衡之前,我想先解释一下这3个概念. 负载均衡 集群容错 服务路由 这3个概念容易混淆.他们都描述了怎么从多个 Provider 中选择一个来进行调用.那他们到底有什么区别呢?下面我来举一个简单的例子,把这几个概念阐述清楚吧. 有一个Dubbo的用户服务,在北京部署了10个,在上海…
dubbo作为分布式远程调用框架,要保证的点很多,比如:服务注册与发现.故障转移.高性能通信.负载均衡等等! 负载均衡的目的是为了特定场景下,能够将请求合理地平分到各服务实例上,以便发挥所有机器的叠加作用.主要考虑的点如:不要分配请求到挂掉的机器,性能越好的机器可以分配更多的请求... 一般负载均衡是借助外部工具,硬件负载均衡或软件负载均衡,如F5/nginx.当然了,在当前分布式环境遍地开花的情况下,客户端的负载均衡看起来就更轻量级,显得不可或缺. 今天我们就来看看dubbo是如何进行负载均衡…
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. 可以自行扩展负载均衡策略,参见:负载均衡扩展Random LoadBalance 随机,按权重设置随机概率. 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. 权重加倍 RoundRobin LoadBalance 轮循,按公约后的权重设置轮循比率. 存在慢的提供者累积请求问题,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…
本文是对于Dubbo负载均衡策略之一的最小活跃数算法的详细分析.文中所示源码,没有特别标注的地方均为2.6.0版本. 为什么没有用截止目前的最新的版本号2.7.4.1呢?因为2.6.0这个版本里面有两个bug.从bug讲起来,印象更加深刻. 最后会对2.6.0/2.6.5/2.7.4.1版本进行对比,通过对比学习,加深印象. 本文目录 第一节:Demo准备. 本小节主要是为了演示方便,搭建了一个Demo服务.Demo中启动三个服务端,负载均衡策略均是最小活跃数,权重各不相同. 第二节:断点打在哪…
        Dubbo提供了哪些负载均衡机制?如何实现的?          LoadBalance接口:可以看出,通过SPI机制默认为RandomLoadBalance,生成的适配器类执行select()方法. 1 /** 2 * LoadBalance. (SPI, Singleton, ThreadSafe) 3 * <p> 4 * <a href="http://en.wikipedia.org/wiki/Load_balancing_(computing)&quo…
1.并发控制 dubbo服务端和消费端都做了并发控制,分别在配置中有相应的对应配置: 服务端:executes服务提供者每服务每方法最大可并行执行请求数,控制并发数量:actives每服务消费者每服务每方法最大并发调用数,控制占用链接的请求数量:Provider处理请求时,统计方法维度的调用情况,如果并发数超过设置的最大值,则阻直接抛出异常.消费端:actives每服务消费者每服务每方法最大并发调用数:Consumer 调用时,统计服务和方法维度的调用情况,如果并发数超过设置的最大值,则阻塞当前…
Dubbo概述 什么是RPC RPC是Remote Procedure Call的缩写 翻译为:远程过程调用 目标是为了实现两台(多台)计算机\服务器,互相调用方法\通信的解决方案 RPC的概念主要定义了两部分内容 1.序列化协议 2.通信协议 为了方便大家理解RPC,下面的图片帮助理解 上面图是老婆和老公在家的时,老婆让老公洗碗的调用流程 但这个流程是本地的, 我们再换成远程调用的图片 通信协议 通信协议指的就是远程调用的通信方式 再上面图片调用中,老婆使用手机信息的方法通知老公去洗碗 实际上…
如果想了解web 6大负载均衡算法,参考:六大Web负载均衡原理与实现 主要是三点:负载均衡算法,健康检查和会话保持 1:首先,我们要了解,我们的应用程序,比如java web程序,里面配置了10个zookeeper服务器的地址?那么用户通过网页访问我们的程序,具体是访问到了哪一个zookeeper服务器上呢? 当然zookeeper还没有这么简单,zookeeper集群还要保证用户连接的某一个zookeeper服务器的数据是最新的,所以里面还有一个选举算法,然后将最新状态的服务器暴露给Java…
本文接着上一篇写的<Java微服务(二):服务消费者与提供者搭建>,上一篇文章主要讲述了消费者与服务者的搭建与简单的实现.其中重点需要注意配置文件中的几个坑. 本章节介绍一些零散的内容:服务的负载均衡,序列化和熔断 1.服务负载均衡 负载均衡可分为软件负载均衡和硬件负载均衡.在我们日常开发中,一般很难接触到硬件负载均衡.但软件负载均衡还是可以接触到的,比如 Nginx.dubbo提供的也是软负载. 详细内容可以阅读dubbo官网关于负载均衡的介绍,这里总结下负载均衡的方式: 权重随机算法的 R…
互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过F5等硬件进行负载均衡. (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也…
互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过F5等硬件进行负载均衡. (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也…
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http://blog.csdn.net/congcong68/article/details/41113239 互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过…
互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过F5等硬件进行负载均衡. (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也…
互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过F5等硬件进行负载均衡. (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也…