13、dubbo源码分析 之 集群容错 Invoke

在集中式环境中服务的机器台只有一台,这样对于服务不仅存在服务单点故障问题而且还存在流量问题。为了解决这个问题,就引入的分布式与集群概念。

分布式:一个业务分拆多个子业务,部署在不同的服务器上
集群:同一个业务,部署在多个服务器上

1、 dubbo 服务治理

当请求来临时,如何从多个服务器中,选择一个有效、合适的服务器,这个集群所需要面对一问题。所以在集群里面就引申出负载均衡(LoadBalance),高可用(HA),路由(Route)等概念。我们来看一下 dubbo 在进行服务调用的时候是如何处理的。

cluster.jpg

这张集群容错包含以下几个角色:

  • Invoker:对 Provider (服务提供者) 的一个可调用 Service 接口的抽象,Invoker 封装了 Provider 地址及 Service 接口信息。
  • ClusterDirectory 中的多个 Invoker 伪装成一个 Invoker,对上层透明,伪装过程包含了容错逻辑,调用失败后,重试另一个
  • Directory:代表多个 Invoker,可以把它看成 List<Invoker> ,但与 List 不同的是,它的值可能是动态变化的,比如注册中心推送变更
  • Router : 负责从多个Invoker 中按路由规则选出子集,比如读写分离,应用隔离等
  • LoadBalanceLoadBalance 负责从多个 Invoker 中选出具体的一个用于本次调用,选的过程包含了负载均衡算法,调用失败后,需要重选.

2、集群容错

下面我们来分析一下 Cluster, 也就是集群。集群里面包含:集群与容错两个概念。下面我们来看一下维基百科对于集群与容错的描述。

2.1 集群

计算机集群是一组松散或紧密连接的计算机,它们协同工作,因此在许多方面,它们可以被看作是一个单一的系统。与网格计算机不同,计算机集群使每个节点集执行相同的任务,由软件控制和调度。

集群的组件通常通过快速的本地区域网络连接到一起,每个节点(计算机用作服务器)运行自己的操作系统实例。在大多数情况下,所有的节点都使用相同的硬件1更好的源和相同的操作系统,尽管在某些设置中(例如使用开放源码集群应用程序资源(OSCAR)),不同的操作系统可以在每个计算机或不同的硬件上使用。

2.2 容错

容错是一种属性,它使系统能够在出现故障(或内部一个或多个故障)的情况下继续正常运行。如果它的运行质量下降,那么下降与失败的严重程度成正比,与一个天真的设计系统相比,即使是很小的故障也会导致完全崩溃。

在高可用性或生命关键系统中,容错是特别需要的。当系统的某些部分被分解时,维护功能的能力被称为优雅的降级

3、Cluster & Invoker

下面我们来看一下 Cluster & Invoker 的接口定义

Cluster

@SPI(FailoverCluster.NAME)
public interface Cluster {

    /**
     * Merge the directory invokers to a virtual invoker.
     *
     * @param <T>
     * @param directory
     * @return cluster invoker
     * @throws RpcException
     */
    @Adaptive
    <T> Invoker<T> join(Directory<T> directory) throws RpcException;

}

Cluster 只定义了一个方法 join ,它的作用是将目录下面的 invoker 列表合并到虚拟调用程序中。其实就是把 Provider 端暴露的调用合并到一个集群当中。外部调用的时候不管这个服务到底有几个提供者,Cluster 将 Directory 中的多个 Invoker 伪装成一个 Invoker,对上层透明,伪装过程包含了容错逻辑,调用失败后,重试另一个。

Invoker

public interface Invoker<T> extends Node {

    /**
     * get service interface.
     *
     * @return service interface.
     */
    Class<T> getInterface();

    /**
     * invoke.
     *
     * @param invocation
     * @return result
     * @throws RpcException
     */
    Result invoke(Invocation invocation) throws RpcException;

}

Invoker 是 Dubbo 领域模型中非常重要的一个概念,很多设计思路都是向它靠拢。这就使得 Invoker 渗透在整个实现代码里。 下面我们用一个官方的图来说明最重要的两种 Invoker:服务提供 Invoker 和服务消费 Invoker:

dubbo_rpc_invoke.jpg

为了更好的解释上面这张图,我们结合服务消费和提供者的代码示例来进行说明:

服务消费者代码:

public class DemoClientAction {

    private DemoService demoService;

    public void setDemoService(DemoService demoService) {
        this.demoService = demoService;
    }

    public void start() {
        String hello = demoService.sayHello("world" + i);
    }
}

上面代码中的 DemoService 就是上图中服务消费端的 proxy,用户代码通过这个 proxy 调用其对应的 Invoker 5,而该 Invoker 实现了真正的远程服务调用。

服务提供者代码:

public class DemoServiceImpl implements DemoService {

    public String sayHello(String name) throws RemoteException {
        return "Hello " + name;
    }
}

上面这个类会被封装成为一个 AbstractProxyInvoker 实例,并新生成一个 Exporter 实例。这样当网络通讯层收到一个请求后,会找到对应的 Exporter 实例,并调用它所对应的 AbstractProxyInvoker 实例,从而真正调用了服务提供者的代码。Dubbo 里还有一些其他的 Invoker 类,但上面两种是最重要的。

4、集群容错

在 dubbo 源码中, 在包 com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.support 中,我们可以看到 Cluster 和 Invoker 是成对出现的。

cluster.png

下面我们通过类图来看一下它们之间的关系:

Cluster.jpg

每一个 Cluster 其实都是创建一个 Cluster 调用的实例,Cluster 把集群调用功能委托给 AbstractClusterInvoker (抽象集群调用)。其实最终返回给 Consumer 的 Invoker 实例是 MockClusterInvoker 对象。这个对象持有一个 RegistryDirectory 实例(服务自动发现与注册)与一个 FailoverClusterInvoker 实例(失败转移,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。)

invoke.png

集群容错主要包括以下几种模式:

  • Failover Cluster: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)。
  • Failfast Cluster: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。
  • 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。
  • 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。
  • 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。
  • Broadcast Cluster:广播调用所有提供者,逐个调用,任意一台报错则报错 2。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。

参考地址:
1、http://en.wikipedia.org/wiki/Computer_cluster
2、http://en.wikipedia.org/wiki/Fault-tolerant_system
3、http://dubbo.apache.org/books/dubbo-user-book/demos/fault-tolerent-strategy.html
4、http://dubbo.apache.org/books/dubbo-dev-book/implementation.html

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