rpc调用设计经验.md

rpc服务设计

• 经验：http://www.infoq.com/cn/presentations/system-stability-and-optimization-from-soa-planning-and-managemen

包的划分

• xxx-api : api给调用方使用

• xxx-core：业务实现 【具体可以再分吧】

• xxx-job: 任务

• xxx-web ：部署 maven profile环境【没有统一的配置中心】

接口设计原则：

异常区分

• rpc框架异常

• 系统异常

• 业务异常

接口设计

• 业务成功

• 是否重试 【rpc框架配置】

• 异常处理

基于dubbo的问题

A服务--> B服务

• 中间网络异常：访问超时

• B服务宕机：访问超时

• B服务rpc框架异常：抛出rpc框架异常

• B服务系统异常：内部异常或者业务异常

dubbo服务为例，默认重试2次，如果有多个提供值默认随机选另外一个，重试之内在调不通调用b服务跑出RpcException，如果配置上mock降级，返回null，看业务

dubbo服务化最佳实战

• 分包： api，core，web; 建议将服务接口，服务模型，服务异常等均放在API包中

• 粒度：服务接口尽可能大粒度，每个服务方法应代表一个功能，而不是某功能的一个步骤，否则将面临分布式事务问题，

服务分为：原子服务(订单的crud等)，核心(业务)服务，只做查询的查询服务等，接口 入参 出参 要明确 拒绝：Map query(Map)

• 版本：每个接口都应该有版本号

• 兼容性： 服务接口增加方法，或服务模型增加字段，可向后兼容（删除方法或删除字段，将不兼容，枚举类型新增字段也不兼容，需通过变更版本号升级）

• 异常：处理RpcException框架异常，其他的不建议跑出异常，建议定义 code和msg描述问题，查找问题的时候在b服务的机器上面查询，异常带来反序列化等性能问题，

RpcException问题看业务A---->B--->C，业务场景是否可以降级等

• 服务的配置尽量在服务提供者方面配置完善，考虑该服务相关问题

接口方法的是否重试，并发量，超时时间，是否mock, 复杂均衡策略，失效转移策略，综合接口是查询，幂等等考虑

• 分布式服务中，所有的服务都可能不可靠，对一个服务内的 调用确保一个服务 的相关业务

• 服务级别：细粒度服务提供数据操作，不涉及业务的基础服务，以及业务聚合服务，避免分布式事务

分布式rpc调用分析

电商常用的 优惠券，订单服务， 支付服务

• 流程：

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三个独立的服务，单独的db库；先来考虑下单的服务调用

• 下单之前用户必然要先选择优惠券，所以下单之前要调用扣减优惠券走rpc调用（失败到此结果提示扣减优惠券失败），调用成功走用户下单流程

• 如果下单失败，必然要回滚扣掉的优惠券，怎么操作？走rpc添加优惠券，如果此时优惠券服务超时了就添加不成功了

这里可以利用，消息队列的特性（保证消息至少成功消费一次），发一条添加刚才扣掉的优惠券消息

• 如果下单成功，就去支付，而此时支付成功但是返回结果的时候失败了？如何处理？一般此时的订单就在支付中的状态

支付失败，提示支付失败即可

• 分布式rpc调用三种状态： 失败，成功， 超时(可能成功可能失败需要特别思考)

分布式调用

非实时、非强一致性

• 走mq消息实现方式：同时做好防止重复消费，幂等性等

实时，强一致性

• 参考蘑菇街创建订单流程

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• 将分布式事务，分解成多个本地事务，然后结合mq回滚

• 先创建一个状态为：不可见的订单，锁定优惠券（失败）发送废单消息

• 锁定优惠券成功，扣减库存（失败），也发送 废单消息

• 扣减库存成功修改订单为可见状态

• 只要是 废单消息 消息（回库存，回劵劵等）