Dubbo实际应用基本配置讲解

一、发展趋势

随着互联网的发展，网站应用的规模不断扩大，常规的垂直应用架构已无法应对，分布式服务架构以及流动计算架构势在必行，亟需一个治理系统确保架构有条不紊的演进。

单一应用架构

当网站流量很小时，只需一个应用，将所有功能都部署在一起，以减少部署节点和成本。 此时，用于简化增删改查工作量的数据访问框架(ORM)是关键。

垂直应用架构

当访问量逐渐增大，单一应用增加机器带来的加速度越来越小，将应用拆成互不相干的几个应用，以提升效率。 此时，用于加速前端页面开发的Web框架(MVC)是关键。

分布式服务架构

当垂直应用越来越多，应用之间交互不可避免，将核心业务抽取出来，作为独立的服务，逐渐形成稳定的服务中心，使前端应用能更快速的响应多变的市场需求。 此时，用于提高业务复用及整合的分布式服务框架(RPC)是关键。

流动计算架构

当服务越来越多，容量的评估，小服务资源的浪费等问题逐渐显现，此时需增加一个调度中心基于访问压力实时管理集群容量，提高集群利用率。 此时，用于提高机器利用率的资源调度和治理中心(SOA)是关键。

产生的问题

在大规模服务化之前，应用可能只是通过RMI或Hessian等工具，简单的暴露和引用远程服务，通过配置服务的URL地址进行调用，通过F5等硬件进行负载均衡。

1、当服务越来越多时，服务URL配置管理变得非常困难，F5硬件负载均衡器的单点压力也越来越大。

此时需要一个服务注册中心，动态的注册和发现服务，使服务的位置透明。 并通过在消费方获取服务提供方地址列表，实现软负载均衡和Failover，降低对F5硬件负载均衡器的依赖，也能减少部分成本。

2、 当进一步发展，服务间依赖关系变得错踪复杂，甚至分不清哪个应用要在哪个应用之前启动，架构师都不能完整的描述应用的架构关系。这时，需要自动画出应用间的依赖关系图，以帮助架构师理清理关系。

3、 接着，服务的调用量越来越大，服务的容量问题就暴露出来，这个服务需要多少机器支撑？什么时候该加机器？

4、为了解决这些问题，第一步，要将服务现在每天的调用量，响应时间，都统计出来，作为容量规划的参考指标。 其次，要可以动态调整权重，在线上，将某台机器的权重一直加大，并在加大的过程中记录响应时间的变化，直到响应时间到达阀值，记录此时的访问量，再以此访问量乘以机器数反推总容量。

二、架构说明

节点角色说明

Provider: 暴露服务的服务提供方

Consumer: 调用远程服务的服务消费方。

Registry: 服务注册与发现的注册中心。

Monitor: 统计服务的调用次调和调用时间的监控中心。

Container: 服务运行容器。

调用关系说明

1、服务容器负责启动，加载，运行服务提供者。

2、服务提供者在启动时，向注册中心注册自己提供的服务。

3、服务消费者在启动时，向注册中心订阅自己所需的服务。

4、注册中心返回服务提供者地址列表给消费者，如果有变更，注册中心将基于长连接推送变更数据给消费者。

5、服务消费者，从提供者地址列表中，基于软负载均衡算法，选一台提供者进行调用，如果调用失败，再选另一台调用。

6、服务消费者和提供者，在内存中累计调用次数和调用时间，定时每分钟发送一次统计数据到监控中心。

三、Spring xml配置

Dubbo在使用Spring配置时，需要添加Schema：

服务提供者配置

<!-- 提供方应用信息，用于计算依赖关系 owner: 负责人 organization: 组织 -->
<dubbo:application name="dubbo-provider" owner="author" organization="slient"/>

<!-- 使用zookeeper注册中心暴露服务地址 -->
<dubbo:registry protocol="zookeeper" address="127.0.0.1:2181"/>

<!-- 用dubbo协议在20880端口暴露服务 threads:服务线程池大小 -->
<dubbo:protocol name="dubbo" port="20882" threads="200"/>

<!-- 监控中心配置 -->
<dubbo:monitor protocol="registry"/>

<!-- 具体的接口实现 -->
<bean id="testService" class="com.slient.dubbo.provider.xml.impl.TestServiceImpl"/>

<!-- 声明需要暴露的服务接口 -->
<dubbo:service interface="com.slient.dubbo.provider.xml.TestService" ref="testService" timeout="300" loadbalance="random" cluster="failover" retries="2" executes="100" actives="100">
<!-- 对于某一方法的配置，非必备  -->
<dubbo:method name="sayBaba" timeout="10000" retries="3" loadbalance="leastactive" actives="5"/>
</dubbo:service>

cluster：集群容错，failsafe(失败安全，出现异常时直接忽略)、failover(失败自动切换，当出现失败，重试其他服务器，通常用于读操作，但重试会带来更长的延迟，因此可通过retries=”2”来设置重试次数，不含一次)

retries: 失败重试次数

actives：最大并发调用限制，当Consumer对一个服务的并发调用到上限之后，新调用会Wait直到超时。在方法上配置(dubbo:method)则并发限制针对方法，在接口上配置(dubbo:service)，则并发限制针对服务。

executes：一个服务提供者并行执行请求上限，即当Provider对一个服务的并发调用到上限后，新调用会Wait（Consumer可能到超时）。在方法上配置（dubbo:method）则并发限制针对方法，在接口上配置（dubbo:service），则并发限制针对服务。

服务消费者配置

<!-- 提供方应用信息，用于计算依赖关系 -->
<dubbo:application name="dubbo-consumer" owner="author" organization="slient"/>

<!-- 使用zookeeper注册中心暴露服务地址 -->
<dubbo:registry protocol="zookeeper" address="127.0.0.1:2181"/>

<!-- 监控中心配置 -->
<dubbo:monitor protocol="registry"/>

<!-- 调用接口 -->
<dubbo:reference id="testService" interface="com.slient.dubbo.provider.xml.TestService"/>

各配置之间关系

对于参数值的执行顺序：方法级优先，接口级次之，全局配置再次之。如果级别一样，则消费方优先，提供方次之。

启动时检查

Dubbo缺省会在启动时检查依赖的服务是否可用，不可用时会抛出异常，阻止Spring初始化完成，以便上线时，能及早发现问题，默认 check=”true”。

如果Spring容器是懒加载的，或者通过API编程延迟引用服务，或者可以接受启动时依赖服务不可以，则可关闭check，否则服务临时不可用时，会抛出异常，拿到null引用，如果 check=”false”，总是会返回引用，当服务恢复时，能自动连上。

<!-- 关闭某个服务的启动时检查 -->
<dubbo:reference interface="com.foo.BarService" check="false" />

<!-- 关闭所有服务的启动时检查 -->
<dubbo:consumer check="false" />

<!-- 关闭注册中心启动时检查 -->
<dubbo:registry check="false" />

集群容错

1、Failover Cluster模式

配置值：failover

这种模式是Dubbo集群容错默认的模式选择，调用失败时，会自动切换，重新尝试调用其他节点上可用的服务。对于一些幂等性操作可以使用该模式，如读操作，因为每次调用的副作用是相同的，所以可以选择自动切换并重试调用，对调用者完全透明。

缺点是重试调用会带来响应端的延迟，如果出现大量的重试调用，可能说明我们的服务提供方发布的服务有问题，如网络延迟严重、硬件设备需要升级、程序算法非常耗时，等等，这就需要仔细检测排查了。

可通过

retries="2"

来设置重试次数(不含第一次)。

2、Failfast Cluster模式

配置值：failfast

这种模式称为快速失败模式，调用只执行一次，失败则立即报错。这种模式适用于非幂等性操作，每次调用的副作用是不同的，如写操作，比如交易系统我们要下订单，如果一次失败就应该让它失败，通常由服务消费方控制是否重新发起下订单操作请求（另一个新的订单）。

3、Failsafe Cluster模式

配置值：failsafe

失败安全模式，如果调用失败， 则直接忽略失败的调用，而是要记录下失败的调用到日志文件，以便后续审计。

4、Failback Cluster模式

配置值：failback

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。

5、Forking Cluster模式

配置值：forking

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。

6、Broadcast Cluster模式

配置值：broadcast

广播调用所有提供者，逐个调用，任意一台报错则报错（2.1.0开始支持）。通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。

7、自定义集群容错

我们可以根据实际应用场景选择合适的集群容错模式。如果我们觉得Dubbo内置提供的几种集群容错模式都不能满足应用需要，也可以定制实现自己的集群容错模式，因为Dubbo框架给我提供的扩展的接口，只需要实现接口

com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.Cluster

即可，接口定义如下所示：

负载均衡

1、Random LoadBalance

配置值为：random

可以设置权重，有利于充分利用服务器的资源，高配的可以设置权重大一些，低配的可以稍微小一些。

2、RoundRobin LoadBalance

配置值为：roundrobin

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的问题，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。

3、LeastActive LoadBalance

配置值为：leastactive

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。

5、自定义负载均衡

Dubbo框架也提供了实现自定义负载均衡策略的接口，可以实现

com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.LoadBalance

接口，接口定义如下所示：



注意：

Dubbo中有

AbstractLoadBalance

抽象基类，是所有负载均衡策略实现类的父类，实现了LoadBalance接口 的方法，同时提供抽象方法交由子类实现。也可以通过继承这个类来实现自定义的负载均衡。

直连服务提供者

在开发及测试环境下，经常需要绕过注册中心，只测试指定服务提供者，这时候可能需要点对点直连，点对点直联方式，将以服务接口为单位，忽略注册中心的提供者列表，A接口配置点对点，不影响B接口从注册中心获取列表。

如果是线上需求需要点对点，可在

<dubbo:reference>

中配置url指向提供者，将绕过注册中心，多个地址用分号隔开，配置如下：

服务分组

当一个接口有多种实现时，可以用group区分。

<!-- 服务提供者配置 -->
<dubbo:service group="feedback" interface="com.xxx.IndexService" />
<dubbo:service group="member" interface="com.xxx.IndexService" />

<!-- 服务消费者配置 -->
<dubbo:reference id="feedbackIndexService" group="feedback" interface="com.xxx.IndexService" />
<dubbo:reference id="memberIndexService" group="member" interface="com.xxx.IndexService" />

服务多版本

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

在低压力时间段，先升级一半提供者为新版本

再将所有消费者升级为新版本

然后将剩下的一半提供者升级为新版本

<!-- 老版本服务 -->
<dubbo:service interface="com.foo.BarService" version="1.0.0" />

<!-- 新版本服务 -->
<dubbo:service interface="com.foo.BarService" version="2.0.0" />

<!-- 引用老版本 -->
<dubbo:reference id="barService" interface="com.foo.BarService" version="1.0.0" />

<!-- 引用新版本 -->
<dubbo:reference id="barService" interface="com.foo.BarService" version="2.0.0" />

并发控制

限制com.foo.BarService的每个方法，服务器端并发执行（或占用线程池线程数）不能超过10个：

<dubbo:service interface="com.slient.dubbo.provider.xml.TestService" executes="10"/>

限制com.foo.BarService的sayHello方法，服务器端并发执行（或占用线程池线程数）不能超过10个：

<dubbo:service interface="com.slient.dubbo.provider.xml.TestService">
<dubbo:method name="sayHello" executes="10"/>
</dubbo:service>

限制com.foo.BarService的每个方法，每客户端并发调用（或占用连接的请求数）不能超过10个：

<dubbo:service interface="com.slient.dubbo.provider.xml.TestService" actives="10"/>

限制com.foo.BarService的sayHello方法，每客户端并发执行（或占用连接的请求数）不能超过10个：

<dubbo:service interface="com.slient.dubbo.provider.xml.TestService">
<dubbo:method name="sayHello" actives="10"/>
</dubbo:service>

官网介绍比较详细，这里只是挑选了一些经常用到的基本配置，详情配置可以查看Dubbo官网配置：http://dubbo.io/user-guide/configuration/xml.html