dubbo总结--dubbo的容错机制和负载均衡

dubbo中提供了5种容错机制，用于微服务调用出错了进行重试或者忽略

1、Failover Cluster

这是Dubbo中默认的容错机制，这种方式比较常用。这种方式可以进行失败自动切换，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)。

 
  或：
 
    或：
 
         
 

2、Failfast Cluster（常用）

这种是 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。

          或：

3、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。
 
          或：
 

4、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。

          或：

5、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。

          或：
 

Dubbo中提供了4中负载的策略

1、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。

Random的权重可以使用@Service(weight=10)注解来设置

@Service(weight=10)  //这边注解是 com.alibaba.dubbo.config.annotation.Service;并不是Spring的@Service
@Component  //这边为了区别设置Random的权重@Service所以业务没有Spring的@Service注解
public class PmsUserFacadeImpl implements PmsUserFacade

同时还可以使用dubbo的管控台进行设置权重

2、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。
解决办法 :结合权重，把第二台机(性能低的)的权重设置低一点

3、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。

4、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。
算法参见：http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing。

切换Dubbo的复制均含策略（默认是随机Random LoadBalance）

   loadbalance值为负载的策略（注意小写）

或

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

或

<dubbo:service interface="...">

    <dubbo:method name="..."loadbalance="roundrobin"/>

dubbo:service>

或


   


不过一般在实际项目我们配置权重或负载均衡时不在代码中写死，我们动态使用默认配置，需要调节时通过dubbo管控台上进行配置