dubbo分布式服务框架（高级特性篇）

目录

1.序列化

2.地址缓存

3.超时

4.重试

5.多版本

6.负载均衡

7.集群容错

8.服务降级

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本文参考b站黑马程序员dubbo入门课程

视频连接：黑马程序员Dubbo快速入门，Java分布式框架必会的dubbo教程_哔哩哔哩_bilibili

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1.序列化

序列化是将Java对象转化为流的数据，流的数据才能在两台主机上进行传输

dubbo内部已经对序列化和反序列化封装了，我们只需要让实体类实现Serializable接口即可

文章基于本人另一篇博客dubbo入门篇

dubbo分布式服务框架入门_雪月清的博客-CSDN博客

1.新建一个模块为dubbo-pojo，创建一个User类(先不实现Serializable接口)

 public class User {
     private int id;
     private  String name;
     private  String password;
 ​
     public User() {
     }
 ​
     public User(int id, String name, String password) {
         this.id = id;
         this.name = name;
         this.password = password;
     }
 ​
     public int getId() {
         return id;
     }
 ​
     public void setId(int id) {
         this.id = id;
     }
 ​
     public String getName() {
         return name;
     }
 ​
     public void setName(String name) {
         this.name = name;
     }
 ​
     public String getPassword() {
         return password;
     }
 ​
     public void setPassword(String password) {
         this.password = password;
     }
 }

2.在dubbo-interface中关联dubbo-pojo，因为我们在接口模块写一个测试user的接口

 
     
         com.xue
         dubbo-pojo
         1.0-SNAPSHOT
     
 

在UserService接口中新增一个方法

 /**
  * 查询用户接口
  * @return
  */
 public User findUserById(int id);

3.在dubbo-service模块中实现此方法，并简单返回一个测试的user对象

   @Override
     public User findUserById(int id) {
         User[]users = {new User(1,"雪月清","123")
                 ,new User(2,"张三","456")
                 ,new User(3,"李四","156")};
         return users[id-1];
     }

4.在dubbo-web模块下的UserController中新增find方法

 @RequestMapping("/find")
 public User find(int id) {
     return userService.findUserById(id);
 }

然后进行tomcat7:run进行测试

然后测试就发现报错了

控制台报错信息

 java.lang.IllegalStateException: Serialized class com.xue.pojo.User must implement java.io.Serializable

需要实现Serializable接口

 public class User implements Serializable

重新启动

成功访问！

2.地址缓存

面试题：注册中心挂了，服务是否可以正常访问？

可以，因为dubbo服务消费者在第一次调用时，会将服务提供方地址缓存到本地，以后在调用就不会访问注册中心。

当服务提供者地址发生变化时，注册中心会通知服务消费者

停掉zookeeper服务注册中心

访问成功！

3.超时

问题描述：

服务消费者在调用服务提供者的时候发生了阻塞、等待的情形，这个时候，服务消费者会一

直等待下去。在某个峰值时刻，大量的请求都在同时请求服务消费者，会造成线程的大量堆

积，势必会造成雪崩。

dubbo利用超时机制来解决这个问题，设置一个超时时间，在这个时间段内，无法完成服务

访问，则自动断开连接。

使用timeout属性配置超时时间，默认值1000，单位毫秒。

1.在dubbo-service模块中配置超时时间，并模拟超时

 @Service(timeout = 3000)
 public class UserServiceImpl implements UserService {
     @Override
     public String demo() {
         return "hello,Dubbo";
     }
 ​
     @Override
     public User findUserById(int id) {
         User[]users = {new User(1,"雪月清","123")
                 ,new User(2,"张三","456")
                 ,new User(3,"李四","156")};
         //模拟超时
         try {
             Thread.sleep(5000);
         } catch (InterruptedException e) {
             e.printStackTrace();
         }
         return users[id-1];
     }
 }

2.访问失败，超时

注意点：

在服务消费方@Reference也可以配置超时时间，并且会覆盖服务提供方的超时时间，也就是说@Reference配置1s，之前服务提供方配置3s，最后结果是1s之后就发生超时

 @Reference(timeout = 1000) //远程注入
 private UserService userService;

建议在服务提供方配置超时时间，毕竟这个服务是服务提供方编写的，在编写时就应该考虑超时时间的配置问题

4.重试

设置了超时时间，在这个时间段内，无法完成服务访问，则自动断开连接。如果出现网络抖动(网

络突然断掉又重新连接上，网络不稳定)，则这一次请求就会失败。

Dubbo提供重试机制来避免类似问题的发生。通过retries属性来设置重试次数，默认为2次。（总

共发了三次）

 @Service(timeout = 3000,retries = 2) //当前服务3秒超时，重视2次，一共3次
 public class UserServiceImpl implements UserService {
     int i = 1;
     @Override
     public String demo() {
         return "hello,Dubbo";
     }
 ​
     @Override
     public User findUserById(int id) {
         System.out.println("服务被调用"+i++);
         User[]users = {new User(1,"雪月清","123")
                 ,new User(2,"张三","456")
                 ,new User(3,"李四","156")};
         //模拟超时
         try {
             Thread.sleep(5000);
         } catch (InterruptedException e) {
             e.printStackTrace();
         }
         return users[id-1];
     }
 }

进行了超时重试

5.多版本

灰度发布: 当出现新功能时，会让一部分用户先使用新功能，用户反馈没问题时，再将所有用户迁

移到新功能。

V2.0版本没问题之后再将所有用户迁移到V2.0

dubbo中使用version属性来设置和调用同一个接口的不同版本

 @Service(version = "v1.0")
 public class UserServiceImpl implements UserService {
   
     @Override
     public String demo() {
         return "hello,Dubbo";
     }
 ​
     @Override
     public User findUserById(int id) {
         System.out.println("v1.0版本");
         User[]users = {new User(1,"雪月清","123")
                 ,new User(2,"张三","456")
                 ,new User(3,"李四","156")};
     
         return users[id-1];
     }
 }

1.复制UserServiceImpl类并改为v2.0版本

 @Service(version = "v2.0") 
 public class UserServiceImpl2 implements UserService {
     @Override
     public String demo() {
         return "hello,Dubbo";
     }
 ​
     @Override
     public User findUserById(int id) {
         System.out.println("v2.0版本");
         User[]users = {new User(1,"雪月清","123")
                 ,new User(2,"张三","456")
                 ,new User(3,"李四","156")};
      
         return users[id-1];
     }
 }

2.先指定访问v1.0版本，启动

 @Reference(version = "v1.0") 
 private UserService userService;

控制台打印v1.0版本

3.指定访问v2.0版本，重启dubbo-web(不需要重启dubbo-service了)

 @Reference(version = "v1.0") 
 private UserService userService;

6.负载均衡

负载均衡策略：

1. Random :按权重随机，默认值。按权重设置随机概率。

2. RoundRobin:按权重轮询。

3. LeastActive:最少活跃调用数，相同活跃数的随机。

4. ConsistentHash: 一致性Hash，相同参数的请求总是发到同一提供者。

以默认的Random为例

1.启动 weight = 100 tomcat端口9000 dubbo端口20880 qos端口22222

 @Service(weight = 100)
 public class UserServiceImpl implements UserService {
 ​
     @Override
     public String demo() {
         return "1......";
     }
 }

 
 ​
 
    
 

2. 启动weight = 200 tomcat端口9001 dubbo端口20882 qos端口44444 再启动一次tomcat7:run

（注意不是重启上一个而是再启动一个）

 @Service(weight = 200)
 public class UserServiceImpl implements UserService {
 ​
     @Override
     public String demo() {
         return "2......";
     }
 ​
 }

3. 启动weight = 100 tomcat端口9002 dubbo端口20883 qos端口55555 再启动一次tomcat7:run

 @Service(weight = 100)
 public class UserServiceImpl implements UserService {
 ​
     @Override
     public String demo() {
         return "3......";
     }
 }

 
 ​
 
    
 

配置负载均衡的策略random

 @Reference(loadbalance = "random" ) 

启动dubbo-web模块的tomcat7:run

(我们一个启动了四个tomcat)

访问出现2 说明是第二个服务提供方

不断刷新出现3 说明是第三个服务提供方

不断刷新出现1 说明是第一个服务提供方

7.集群容错

集群容错策略：

1. Failover Cluster:失败重试。（默认值）当出现失败，重试其它服务器，默认重试2次，使用

retries配置。一般用于读操作

2. Failfast Cluster : 快速失败，只发起一次调用，失败立即报错。通常用于写操作。

3. Failsafe Cluster : 失败安全，出现异常时，直接忽略。返回一个空结果。

4. FailbackCluster : 失败自动恢复，后台记录失败请求，定时重发。

5. Forking Cluster : 并行调用多个服务器，只要一个成功即返回。Broadcast Cluster :广播调用

所 有提供者，逐个调用，任意一台报错则报错。

以Failover Cluster策略为例

1.启动 tomcat端口9000 dubbo端口20880 qos端口22222

 @Service()
 public class UserServiceImpl implements UserService {
 ​
      @Override
     public User findUserById(int id) {
         System.out.println(1);
         try {
             Thread.sleep(3000);
         } catch (InterruptedException e) {
             e.printStackTrace();
         }
         User[]users = {new User(1,"雪月清","123")
                 ,new User(2,"张三","456")
                 ,new User(3,"李四","156")};
 ​
         return users[id-1];
     }
 }

 
 ​
 
    
 

2. tomcat端口9001 dubbo端口20881 qos端口44444 再启动一次tomcat7:run

 @Service()
 public class UserServiceImpl implements UserService {
 ​
      @Override
     public User findUserById(int id) {
         System.out.println(2);
         try {
             Thread.sleep(3000);
         } catch (InterruptedException e) {
             e.printStackTrace();
         }
         User[]users = {new User(1,"雪月清","123")
                 ,new User(2,"张三","456")
                 ,new User(3,"李四","156")};
 ​
         return users[id-1];
     }
 }

3. tomcat端口9002 dubbo端口20882 qos端口55555 再启动一次tomcat7:run

 @Service()
 public class UserServiceImpl implements UserService {
 ​
      @Override
     public User findUserById(int id) {
         System.out.println(3);  
         User[]users = {new User(1,"雪月清","123")
                 ,new User(2,"张三","456")
                 ,new User(3,"李四","156")};
 ​
         return users[id-1];
     }
 }

 
 ​
 
    
 

访问成功！

但是dubbo-web模块的tomcat日志信息出现超时错误，

三个服务提供方的日志信息

发现三个都访问了，但是1和2都会超时（我们通过进程睡眠模拟了超时），消费方会访问1超时，

然后根据Failover Cluster集群容错策略，重试访问2也超时了，再重试一次访问3成功！

8.服务降级

mock=force:return null 表示消费方对该服务的方法调用都直接返回null值，不发起远程调用。用

来屏蔽不重要服务不可用时对调用方的影响。

1.配置服务提供方

  @Service()
 public class UserServiceImpl implements UserService {
  @Override
 public User findUserById(int id) {
     System.out.println(3);  
     User[]users = {new User(1,"雪月清","123")
             ,new User(2,"张三","456")
             ,new User(3,"李四","156")};
 ​
     return users[id-1];
 } 
 }

2.配置服务消费方

 @Reference(mock = "force:return null")

3.分别启动服务提供方和服务消费方

成为了空白页面，服务被屏蔽了

mock=fail:return null 表示消费方对该服务的方法调用在失败后，再返回null值，不抛异常。用来

容忍不重要服务不稳定时对调用方的影响。

修改服务消费方的配置其余不变重新启动

 @Reference(mock = "fail:return null")

（服务提供方我们模拟了超时）失败后重试了三次，但是页面看不到任何信息

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爆肝一天半，人都懵了，希望大家多多支持支持！！！