Dubbo(一)

作者: FrankerSung | 来源:发表于2019-02-17 17:13 被阅读14次

    First And MOST Important

    \color{red}{如果有错误还请在评论区提出🙏🙏 建议看下本文末尾的参考地址,有些具体的点应该比我总结的更为详尽,希望大家从中受益并尊重原创。🙂}

    Dubbo完整的一次调用链路

    调用链

    Dubbo支持的负载均衡策略

    Dubbo 提供了4种负载均衡实现

    · 基于权重随机算法的 RandomLoadBalance
    假设我们有一组服务器 servers = [A, B, C],他们对应的权重为 weights = [5, 3, 2],权重总和为10。现在把这些权重值平铺在一维坐标值上,[0, 5) 区间属于服务器 A,[5, 8) 区间属于服务器 B,[8, 10) 区间属于服务器 C。接下来通过随机数生成器生成一个范围在 [0, 10) 之间的随机数,然后计算这个随机数会落到哪个区间上。比如数字3会落到服务器 A 对应的区间上,此时返回服务器 A 即可。权重越大的机器,在坐标轴上对应的区间范围就越大,因此随机数生成器生成的数字就会有更大的概率落到此区间内。只要随机数生成器产生的随机数分布性很好,在经过多次选择后,每个服务器被选中的次数比例接近其权重比例。比如,经过一万次选择后,服务器 A 被选中的次数大约为5000次,服务器 B 被选中的次数约为3000次,服务器 C 被选中的次数约为2000次。

    · 基于最少活跃调用数算法的 LeastActiveLoadBalance
    活跃调用数越小,表明该服务提供者效率越高,单位时间内可处理更多的请求。此时应优先将请求分配给该服务提供者。
    在具体实现中,每个服务提供者对应一个活跃数 active。初始情况下,所有服务提供者活跃数均为0。每收到一个请求,活跃数加1,完成请求后则将活跃数减1。在服务运行一段时间后,性能好的服务提供者处理请求的速度更快,因此活跃数下降的也越快,此时这样的服务提供者能够优先获取到新的服务请求、这就是最小活跃数负载均衡算法的基本思想。
    除了最小活跃数,LeastActiveLoadBalance 在实现上还引入了权重值。所以准确的来说,LeastActiveLoadBalance 是基于加权最小活跃数算法实现的。举个例子说明一下,在一个服务提供者集群中,有两个性能优异的服务提供者。某一时刻它们的活跃数相同,此时 Dubbo 会根据它们的权重去分配请求,权重越大,获取到新请求的概率就越大。如果两个服务提供者权重相同,此时随机选择一个即可。

    · 基于 hash 一致性的 ConsistentHashLoadBalance
    首先根据 ip 或者其他的信息为缓存节点生成一个 hash,并将这个 hash 投射到 [0, 232 - 1] 的圆环上。当有查询或写入请求时,则为缓存项的 key 生成一个 hash 值。然后查找第一个大于或等于该 hash 值的缓存节点,并到这个节点中查询或写入缓存项。如果当前节点挂了,则在下一次查询或写入缓存时,为缓存项查找另一个大于其 hash 值的缓存节点即可。大致效果如下图所示,每个缓存节点在圆环上占据一个位置。如果缓存项的 key 的 hash 值小于缓存节点 hash 值,则到该缓存节点中存储或读取缓存项。

    · 基于加权轮询算法的 RoundRobinLoadBalance。
    所谓轮询是指将请求轮流分配给每台服务器。举个例子,我们有三台服务器 A、B、C。我们将第一个请求分配给服务器 A,第二个请求分配给服务器 B,第三个请求分配给服务器 C,第四个请求再次分配给服务器 A。这个过程就叫做轮询。轮询是一种无状态负载均衡算法,实现简单,适用于每台服务器性能相近的场景下。
    但现实情况下,我们并不能保证每台服务器性能均相近。如果我们将等量的请求分配给性能较差的服务器,这显然是不合理的。因此,这个时候我们需要对轮询过程进行加权,以调控每台服务器的负载。经过加权后,每台服务器能够得到的请求数比例,接近或等于他们的权重比。比如服务器 A、B、C 权重比为 5:2:1。那么在8次请求中,服务器 A 将收到其中的5次请求,服务器 B 会收到其中的2次请求,服务器 C 则收到其中的1次请求。

    Dubbo Provider服务提供者要控制执行并发请求上限,具体怎么做?

    配置accepts参数:服务提供者最大可接受连接数

    Dubbo启动的时候支持几种配置方式?

    DUBBO 有 4 种方式,分别是:

    1. XML 配置文件方式
    2. properties 配置文件方式
    3. annotation 配置方式
    4. API 配置方式

    如何解决服务调用链过长的问题?

    Dubbo 可以使用 Pinpoint 和 Apache Skywalking(Incubator) 实现分布式服务追踪,当然还有其他很多方案。

    Dubbo 服务暴露的过程

    Dubbo 会在 Spring 实例化完 bean 之后,在刷新容器最后一步发布 ContextRefreshEvent 事件的时候,通知实现了 ApplicationListener 的 ServiceBean 类进行回调 onApplicationEvent 事件方法,Dubbo 会在这个方法中调用 ServiceBean 父类 ServiceConfig 的 export 方法,而该方法真正实现了服务的(异步或非异步)发布。

    Dubbo和Spring Cloud的关系?

    Dubbo 是 SOA 时代的产物,它的关注点主要在于服务的调用,流量分发、流量监控和熔断。
    而 Spring Cloud 诞生于微服务架构时代,考虑的是微服务治理的方方面面,另外由于依托了 Spirng、Spirng Boot 的优势之上。
    两个框架在开始目标就不一致,Dubbo 定位服务治理、Spirng Cloud 是一个生态。




    参考资料
    http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/dev/design.html
    http://dubbo.apache.org/zh-cn/docs/source_code_guide/loadbalance.html

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