dubbo服务分组、限流措施以及服务熔断降级

订单模块问题

1、 订单模块的横向和纵向拆表。

在电商平台中订单表中的数据会越来越多，为了更好的业务扩招，需要对数据库表进行拆分。

横向拆分就是根据不同的订单类型拆分为服装订单表、家电订单表和其他订单表。
纵向拆分按年份拆分，例如2018年一个表，2020年一个表。

在数据库表拆分之后，当需要数据间从多个表中查找，这就需要dubbo的提供的特性服务分组 和 分组聚合。

dubbo服务分组

一个接口实现了多个不同数据库表间的查询，在dubbo中可以用group区分。

服务端

服务端中添加group属性，自定义group名称。

客户端

客户端需要调用哪个服务端提供的group组，就在reference中通过group属性，声明哪一个。

如果客户端只需要调用feedback组，这里只需要声明feedback组即可，

也可以通过group=“*”， 调用任意一个可以组的实现。

dubbo分组聚合

上面只是对服务进行分组，而dubbo还提供了，服务调用的结果聚合。比如菜单服务，接口一样，但有多种实现，用group区分，现在消费方需从每种group中调用一次返回结果，合并结果返回，这样就可以实现聚合菜单项。

客户端配置

如果需要所有分组进行聚合，只需要将group设置为*， 添加merger属性为true。

合并指定分组，如果只需要将aaa，bbb进行结果合并，示例如下：

指定方法合并结果，其他未指定的方法，将只调用一个group。

某个方法不合并结果，其它都合并结果。

指定合并策略，缺省根据返回值类型自动匹配，如果同一类型有两个合并器时，需指定合并器的名称。

如果两个服务的返回值类型不一样，需要merger="mymerge"通过指定一个合并器的类型。

dubbo提供的合并器有：

org.apache.dubbo.rpc.cluster.merger.ArrayMerger
org.apache.dubbo.rpc.cluster.merger.ListMerger
org.apache.dubbo.rpc.cluster.merger.SetMerger
org.apache.dubbo.rpc.cluster.merger.MapMerger

2、如何保证多版本的蓝绿上线

在正式环境中，新版本上线时，会和老版本共同发布在正式业务中，在正式环境中小范围的测试一段时间，测试新版本的稳定性。
可以通过分组，进行服务的隔离调用，也可以通过dubbo中的多版本，来控制服务间的隔离。

dubbo多版本

当一个接口实现，出现不兼容升级时，可以用版本号过渡，版本号不同的服务间不引用。

可以按照以下的步骤进行版本迁移：

• 0.在低压力时间段，先升级一半提供者为新版本。
• 1、再将所有消费者升级为新版本。
• 2、然后将剩下的一半提供者升级为新版本。

老版本服务提供者配置：

新版本服务提供者配置：

老版本服务消费者配置：

新版本服务消费者配置：

如果不需要区分版本，可以按照以下的方式配置 [1]：

3、服务限流

在生产环境中，比如服务器只能处理1万个连接请求，如果超过1万个连接请求，就会给服务器造成压力，导致系统不可用。为了保证服务的高可用，我们需要对请求进行限流。

• 限流措施是系统高可用的一种手段。
• 使用dubbo并发与连接控制进行限流。（实际中不推荐使用）
• 使用漏桶法和令牌桶算法进行限流。

漏桶算法

将所有请求，保存在一个队列桶中，然后以固定的频率，从桶中取出请求。

令牌桶算法

下面是从网上找的两张图来描述令牌桶算法，令牌以固定频率向桶中添加令牌，如果桶满了，令牌丢弃。
当有请求进来时，从桶中拿到令牌，才能进行访问。如果拿不到令牌拒绝访问。

漏桶算法和令牌桶算法的区别：

如果10秒内，没有任何请求，突然进来1万个请求，漏桶算法还是以固定的频率进行请求，而令牌算法桶中如果有1万个令牌，这1万个请求就会都请求成功。后续再有别的请求时，就会被拒绝。令牌桶算法对业务峰值有很好的承载能力。

示例： 简单实现一个令牌桶算法。

public class TokenBucket {
    //桶的容量
    private int bucketNums = 100;
    //流入速度
    private int rate = 1;
    // 当前令牌数量
    private int nowTokens;
    // 时间
    private long timestamp;

    private long getNowTime() {
        return System.currentTimeMillis();
    }

    private int min(int tokens) {
        if (bucketNums > tokens) {
            return tokens;
        } else {
            return bucketNums;
        }
    }
    public boolean getToke() {
        // 记录来拿令牌的时间
        long nowTime = getNowTime();
        //        添加令牌 【判断该有多少个令牌】
        nowTokens = nowTokens + (int)((nowTime - timestamp) * rate);
        // 添加以后的令牌数量与桶的容量那个小
        nowTokens = min(nowTokens);
        // 修改拿令牌的时间
        timestamp = nowTime;
        // 判断令牌是否足够。
        if (nowTokens >= 1) {
            nowTokens -= 1;
            return true;
        } else {
            return false;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        TokenBucket tokenBucker = new TokenBucket();
    }
}

业务中的使用：请求进来时，去获取令牌，获取成功，返回true。

    private static TokenBucket bucket = new TokenBucket();
    /**
     *  下订单购票
     * @return
     */
    @RequestMapping(value = "buyTickets", method = RequestMethod.POST)
    public ResponseVO buyTickets(Integer fieldId, String soldSeats, String seatsName) {
        try {
            if (bucket.getToke()) {
                // 验证售出的票是否为真。
                boolean trueSeats = orderServiceApi.isTrueSeats(fieldId + "", soldSeats);
                // 已经销售的座位里，有没有这些座位。
                boolean notSoldSeats = orderServiceApi.isNotSoldSeats(fieldId + "", soldSeats);
                // 验证上述两个内容有一个不为真，则不创建订单信息。
                if (trueSeats && notSoldSeats) {
                    // 创建订单信息
                    String userId = CurrentUser.getUserId();
                    if (StringUtils.isBlank(userId)) {
                        return ResponseVO.serviceFail("用户未登录！");
                    }
                    OrderVO orderVO = orderServiceApi.saveOrderInfo(fieldId, soldSeats, seatsName, userId);
                    if (orderVO == null) {
                        log.error("购票业务异常");
                        return ResponseVO.serviceFail("购票业务异常");
                    } else {
                        return ResponseVO.success(orderVO);
                    }
                } else {
                    log.error("购票业务异常");
                    return ResponseVO.serviceFail("订单中座位编号有问题");
                }
            } else {
              return ResponseVO.serviceFail("购票人数过多，请稍后再试!");
            }

        } catch (Exception e) {
           log.error("购票业务异常", e);
           return ResponseVO.serviceFail("购票业务异常");
        }

    }

4、Hystrix熔断降级

在多服务环境中，比如订单服务会调用商品服务、用户服务、积分服务多个服务，如果商品服务挂掉了或者服务调用超时等问题，下订单服务就会因为长时间请求导致下单失败，导致用户体验不佳。此时我们就可以通过熔断降级的方式，不是直接给用户反回一个异常，而是返回一个网络不佳呀，或者其他问题。给用户一个折中、最小影响的方案返回。

hystrix 应用示例

1、 添加依赖

  
        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-starter-netflix-hystrix
            2.0.0.RELEASE
        
        
            org.springframework.boot
            spring-boot-starter-actuator
        
        
            org.springframework.cloud
            spring-cloud-starter-netflix-hystrix-dashboard
            2.0.0.RELEASE
        

2、 启动类添加注解

@EnableHystrixDashboard
@EnableCircuitBreaker
@EnableHystrix

@SpringBootApplication(scanBasePackages = {"com.stylefeng.guns"})
@EnableDubboConfiguration
@EnableAsync
@EnableHystrixDashboard
@EnableCircuitBreaker
@EnableHystrix
public class GatewayApplication {

    public static void main(String[] args) {
        SpringApplication.run(GatewayApplication.class, args);
    }
}

3、 在需要熔断的方法上，添加注解配置和添加降级回调方法。

    @HystrixCommand(fallbackMethod = "error", commandProperties = {
            @HystrixProperty(name = "execution.isolation.strategy", value = "THREAD"),
            @HystrixProperty(name = "execution.isolation.thread.timeoutInMilliseconds", value = "4000"),
            @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.requestVolumeThreshold", value = "10"),
            @HystrixProperty(name = "circuitBreaker.errorThresholdPercentage", value = "50")
    },
            threadPoolProperties = { // hystrix 中线程池配置
                    @HystrixProperty(name = "coreSize", value = "1"),
                    @HystrixProperty(name = "maxQueueSize", value = "10"),
                    @HystrixProperty(name = "keepAliveTimeMinutes", value = "1000"),
                    @HystrixProperty(name = "queueSizeRejectionThreshold", value = "8"),
                    @HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.numBuckets", value = "12"),
                    @HystrixProperty(name = "metrics.rollingStats.timeInMilliseconds", value = "1500")
            })
    @RequestMapping(value = "buyTickets", method = RequestMethod.POST)
    public ResponseVO buyTickets(Integer fieldId, String soldSeats, String seatsName) {
        try {


            if (bucket.getToke()) {
                // 验证售出的票是否为真。
                boolean trueSeats = orderServiceApi.isTrueSeats(fieldId + "", soldSeats);
                // 已经销售的座位里，有没有这些座位。
                boolean notSoldSeats = orderServiceApi.isNotSoldSeats(fieldId + "", soldSeats);
                // 验证上述两个内容有一个不为真，则不创建订单信息。
                if (trueSeats && notSoldSeats) {
                    // 创建订单信息
                    String userId = CurrentUser.getUserId();
                    if (StringUtils.isBlank(userId)) {
                        return ResponseVO.serviceFail("用户未登录！");
                    }
                    OrderVO orderVO = orderServiceApi.saveOrderInfo(fieldId, soldSeats, seatsName, userId);
                    if (orderVO == null) {
                        log.error("购票业务异常");
                        return ResponseVO.serviceFail("购票业务异常");
                    } else {
                        return ResponseVO.success(orderVO);
                    }
                } else {
                    log.error("购票业务异常");
                    return ResponseVO.serviceFail("订单中座位编号有问题");
                }
            } else {
                return ResponseVO.serviceFail("购票人数过多，请稍后再试!");
            }

        } catch (Exception e) {
            log.error("购票业务异常", e);
            return ResponseVO.serviceFail("购票业务异常");
        }
    }

自定义熔断方法，和fallbackMethod属性的值和定义的方法名一致。

    /**
     *  注解在哪个方法上，返回值和方法参数一定要一致。
     * @param fieldId
     * @param soldSeats
     * @param seatsName
     * @return
     */
    public ResponseVO error(Integer fieldId, String soldSeats, String seatsName) {
        return ResponseVO.serviceFail("抱歉，下单人太多,请稍后再试!");
    }