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dubbo负载均衡和集群容错

请把小熊还给我_m
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发布于 02/06 18:14
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3 月,跳不动了?>>>

一、简述

    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,需要组建负载集群,当集群中某一节点没有及时返回数据时,需要有集群容错(重试)机制

    在分布式系统中有多台的服务器作为提供者负责处理各种网络请求,当同时有多个请求同时过来时,需要将其均摊在各台服务器上,避免了某台服务器压力过大而某台服务器则闲置的问题,这就需要负载均衡机制

二、集群容错机制

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Invoker,对上层透明,伪装过程包含了容错逻辑,调用失败后,重试另一个。
  • Router负责从多个Invoker中按路由规则选出子集,比如读写分离,应用隔离等。
  • LoadBalance负责从多个Invoker中选出具体的一个用于本次调用,选的过程包含了负载均衡算法,调用失败后,需要重选。

六种机制

Failover Cluster

  • 失败自动切换,当出现失败,重试其它服务器。(缺省)
  • 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)。

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。(2.1.0开始支持)
  • 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。

三、四种负载均衡策略

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。

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,所有请求都卡在调到第二台上。

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。
  • 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。

ConsistentHash LoadBalance

  • 一致性Hash,相同参数的请求总是发到同一提供者。

  • 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。

  • 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" />

四、高可用

1、提供者有一台宕机后,消费方如何感知并自动调用其他提供者?

提供者启动服务后,在注册中心中会生成一个临时节点。当服务宕机后,该临时节点会自动消失,不再提供服务,服务消费者也不会再请求。

2、dubbo如何保证高可用?

负载均衡机制和集群容错机制

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