作者:中华石杉 面试题 如何基于 dubbo 进行服务治理.服务降级.失败重试以及超时重试? 面试官心理分析 服务治理,这个问题如果问你,其实就是看看你有没有服务治理的思想,因为这个是做过复杂微服务的人肯定会遇到的一个问题. 服务降级,这个是涉及到复杂分布式系统中必备的一个话题,因为分布式系统互相来回调用,任何一个系统故障了,你不降级,直接就全盘崩溃?那就太坑爹了吧. 失败重试,分布式系统中网络请求如此频繁,要是因为网络问题不小心失败了一次,是不是要重试? 超时重试,跟上面一样,如果不小心网络慢

Dubbo中的Cluster可以将多个服务提供方伪装成一个提供方,具体也就是将Directory中的多个Invoker伪装成一个Invoker,在伪装的过程中包含了容错的处理,负载均衡的处理和路由的处理.这篇文章介绍下集群相关的东西,开始先对着文档解释下容错模式,负载均衡,路由等概念,然后解析下源码的处理.(稍微有点乱,心情不太好,不适合分析源码.) 234567891011121314151617181920212223 public <T> Invoker<T> refer(C

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

1.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. 1.  负载均衡策略 Random LoadBalance 随机,按权重设置随机概率.(默认值)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. RoundRobin LoadBalance 轮询,按公约后的权重设置轮询比率.(按权重分配)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

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

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

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

对应项目的代码地址为:https://github.com/liuxiaoming7708/springboot-dubbo-parent Dubbo与Zookeeper.SpringMVC整合和使用(负载均衡.容错) 视频讲解:https://ke.qq.com/course/204858#term_id=100242509&webcourse=1 原文地址:http://blog.csdn.net/congcong68/article/details/41113239 标签: Dubbo /

负载均衡 在之前集群的文章中,我们分析了通过监听注册中心可以获取到多个服务提供者,并创建多个Invoker,然后通过集群类如FailoverClusterInvoker将多个Invoker封装在一起,而外部的调用者以这个封装的Invoker为入口调用内部的多个Invoker,但是我们一次调用实际只能调用一个真实的Invoker(这里的真实的Invoker对应一个提供者),所以怎么在多个Invoker中选择出一个Invoker来,使得整体的服务调用的性能最大化,这就是负载均衡策略.另外,除了负载均

Zuul + Ribbon 脱离Eureka完成负载均衡+重试机制 因为没有注册中心,所以需要网关对下游服务做负载均衡,然后果断集成Ribbon.中间遇到很多坑,最后终于解决了. 其实Ribbon里面默认开启了重试机制的. Zuul配合Ribbon的代码展示: 如果希望最后的映射路由有前缀/test ,那么需要加上strip-prefix=false,因为默认是true. zuul.routes.test.path=/test/** zuul.routes.test.strip-prefix=f

目录 Dubbo 系列(07-3)集群容错 - 负载均衡 Spring Cloud Alibaba 系列目录 - Dubbo 篇 1. 背景介绍 1.1 负载均衡算法 1.2 继承体系 2. 源码分析 2.1 AbstractLoadBalance 2.2 RandomLoadBalance 2.3 LeastActiveLoadBalance 2.4 ConsistentHashLoadBalance 2.5 RoundRobinLoadBalance Dubbo 系列(07-3)集群容错 -

在分布式系统中,负载均衡是必不可少的一个模块,dubbo 中提供了五种负载均衡的实现,在阅读这块源码之前,建议先学习负载均衡的基础知识.把看源码当做一个印证自己心中所想的过程,这样会得到事半功倍的效果 以下源码分析基于 dubbo 2.77 版本 类结构 先来看一下这一块的类结构图 大部分算法都是在权重比的基础上进行负载均衡,RandomLoadBalance 是默认的算法 类型 描述 是否默认 是否加权 RandomLoadBalance 随机 是 是,默认权重相同 RoundRobinLoa

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

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

首先我们先来了解负载均衡: 负载均衡是为了缓解网络压力的,服务器端进行扩容的重要手段 实现有两种方式:硬件F5    .   软件nginx.Dubbo 为了实现负载均衡的原理,我们基于以下两篇随笔继续学习 Euraka适合初学者的简单小demo 作为消费者访问提供者提供的功能(eureka的铺垫案例) 创建多个提供者的角色存在. 在消费者的实现中: (1) 修改pom文件,加入web.客户端的依赖 <dependency> <groupId>org.springframework

负载均衡通器常有两种实现手段,一种是服务端负载均衡器,另一种是客户端负载均衡器,而我们今天的主角 Ribbon 就属于后者--客户端负载均衡器. 服务端负载均衡器的问题是,它提供了更强的流量控制权,但无法满足不同的消费者希望使用不同负载均衡策略的需求,而使用不同负载均衡策略的场景确实是存在的,所以客户端负载均衡就提供了这种灵活性. 然而客户端负载均衡也有其缺点,如果配置不当,可能会导致服务提供者出现热点,或者压根就拿不到任何服务的情况,所以我们本文就来了解一下这 7 种内置负载均衡策略的具体规则

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

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