dubbo学习笔记(四)-负载均衡与容错

上一篇整理了dubbo的架构分层 ,其中路由层(Cluster):封装多个提供者的路由及负载均衡,并桥接注册中心,以Invoker为中心,扩展接口为Cluster、Directory、Router和LoadBalance。将多个服务提供方组合为一个服务提供方,实现对服务消费方来透明,只需要与一个服务提供方进行交互。

在集群负载均衡时,dubbo提供了多种负载均衡策略,默认的是random随机调用。

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,但调用量越高分布越均匀,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。
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。
算法参考:http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing
缺省只对第已个参数 Hash,如果要修改,请配置 <dubbo:parameter key="hash.arguments" value="0,1" />

缺省使用 160 份虚拟节点,如果要修改,请配置 <dubbo:parameter key="hash.nodes" value="320" />

关于配置,我们是配置在客户端的。

<dubbo:reference interface="..." loadbalance="roundrobin" />

容错策略:

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学习笔记(四)-负载均衡与容错

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,比如注册中新推送变更
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

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" />

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。

参考:

https://github.com/apache/incubator-dubbo