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Design For failure

在分布式系統(tǒng)中，集群某個某些節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)問題是大概率事件，因此在設(shè)計(jì)分布式RPC框架的過程中，必須要把失敗作為設(shè)計(jì)的一等公民來對待。一次調(diào)用失敗之后，應(yīng)該如何選擇對失敗的選擇策略，這是一個見仁見智的問題，每種策略可能都有自己獨(dú)特的應(yīng)用場景。因此，作為框架來說，應(yīng)當(dāng)針對不同場景提供多種策略，供用戶進(jìn)行選擇。

在Dubbo設(shè)計(jì)中，通過Cluster這個接口的抽象，把一組可供調(diào)用的Provider信息組合成為一個統(tǒng)一的Invoker供調(diào)用方進(jìn)行調(diào)用。經(jīng)過路由規(guī)則過濾，負(fù)載均衡選址后，選中一個具體地址進(jìn)行調(diào)用，如果調(diào)用失敗，則會按照集群配置的容錯策略進(jìn)行容錯處理。

Dubbo默認(rèn)內(nèi)置了若干容錯策略，如果不能滿足用戶需求，則可以通過自定義容錯策略進(jìn)行配置。

內(nèi)置容錯策略

Dubbo主要內(nèi)置了如下幾種策略：

• Failover(失敗自動切換)
• Failsafe(失敗安全)
• Failfast(快速失敗)
• Failback(失敗自動恢復(fù))
• Forking(并行調(diào)用)
• Broadcast(廣播調(diào)用)

這些名稱比較相似，概念也比較容易混淆，下面逐一進(jìn)行解釋。

Failover(失敗自動切換)

Failover是高可用系統(tǒng)中的一個常用概念，服務(wù)器通常擁有主備兩套機(jī)器配置，如果主服務(wù)器出現(xiàn)故障，則自動切換到備服務(wù)器中，從而保證了整體的高可用性。

Dubbo也借鑒了這個思想，并且把它作為Dubbo默認(rèn)的容錯策略。當(dāng)調(diào)用出現(xiàn)失敗的時候，根據(jù)配置的重試次數(shù)，會自動從其他可用地址中重新選擇一個可用的地址進(jìn)行調(diào)用，直到調(diào)用成功，或者是達(dá)到重試的上限位置。

Dubbo里默認(rèn)配置的重試次數(shù)是2，也就是說，算上第一次調(diào)用，最多會調(diào)用3次。

其配置方法，容錯策略既可以在服務(wù)提供方配置，也可以服務(wù)調(diào)用方進(jìn)行配置。而重試次數(shù)的配置則更為靈活，既可以在服務(wù)級別進(jìn)行配置，也可以在方法級別進(jìn)行配置。具體優(yōu)先順序?yàn)?#xff1a;

服務(wù)調(diào)用方方法級配置 > 服務(wù)調(diào)用方服務(wù)級配置 > 服務(wù)提供方方法級配置 > 服務(wù)提供方服務(wù)級配置

以XML方式為例，具體配置方法如下：

服務(wù)提供方，服務(wù)級配置

<dubbo:service interface="org.apache.dubbo.demo.DemoService" ref="demoService" cluster="failover" retries="2" />

服務(wù)提供方，方法級配置

<dubbo:service interface="org.apache.dubbo.demo.DemoService" ref="demoService"cluster="failover"> <dubbo:method name="sayHello" retries="2" /> </dubbo:reference>

服務(wù)調(diào)用方，服務(wù)級配置

<dubbo:reference id="demoService" interface="org.apache.dubbo.demo.DemoService" cluster="failover" retries="1"/>

服務(wù)調(diào)用方，方法級配置：

<dubbo:reference id="demoService" interface="org.apache.dubbo.demo.DemoService" cluster="failover"> <dubbo:method name="sayHello" retries="3" /> </dubbo:reference>

Failover可以自動對失敗進(jìn)行重試，對調(diào)用者屏蔽了失敗的細(xì)節(jié)，但是Failover策略也會帶來一些副作用：

• 重試會額外增加一下開銷，例如增加資源的使用，在高負(fù)載系統(tǒng)下，額外的重試可能讓系統(tǒng)雪上加霜。
• 重試會增加調(diào)用的響應(yīng)時間。
• 某些情況下，重試甚至?xí)斐少Y源的浪費(fèi)。考慮一個調(diào)用場景，A->B->C，如果A處設(shè)置了超時100ms，再B->C的第一次調(diào)用完成時已經(jīng)超過了100ms，但很不幸B->C失敗，這時候會進(jìn)行重試，但其實(shí)這時候重試已經(jīng)沒有意義，因此在A看來這次調(diào)用已經(jīng)超時，A可能已經(jīng)開始執(zhí)行其他邏輯。

Failsafe(失敗安全)

失敗安全策略的核心是即使失敗了也不會影響整個調(diào)用流程。通常情況下用于旁路系統(tǒng)或流程中，它的失敗不影響核心業(yè)務(wù)的正確性。在實(shí)現(xiàn)上，當(dāng)出現(xiàn)調(diào)用失敗時，會忽略此錯誤，并記錄一條日志，同時返回一個空結(jié)果，在上游看來調(diào)用是成功的。

應(yīng)用場景，可以用于寫入審計(jì)日志等操作。

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Failfast(快速失敗)

某些業(yè)務(wù)場景中，某些操作可能是非冪等的，如果重復(fù)發(fā)起調(diào)用，可能會導(dǎo)致出現(xiàn)臟數(shù)據(jù)等。例如調(diào)用某個服務(wù)，其中包含一個數(shù)據(jù)庫的寫操作，如果寫操作完成，但是在發(fā)送結(jié)果給調(diào)用方的過程中出錯了，那么在調(diào)用發(fā)看來這次調(diào)用失敗了，但其實(shí)數(shù)據(jù)寫入已經(jīng)完成。這種情況下，重試可能并不是一個好策略，這時候就需要使用到Failfast策略，調(diào)用失敗立即報(bào)錯。讓調(diào)用方來決定下一步的操作并保證業(yè)務(wù)的冪等性。

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Failback(失敗自動恢復(fù))

Failback通常和Failover兩個概念聯(lián)系在一起。在高可用系統(tǒng)中，當(dāng)主機(jī)發(fā)生故障，通過Failover進(jìn)行主備切換后，待故障恢復(fù)后，系統(tǒng)應(yīng)該具備自動恢復(fù)原始配置的能力。

Dubbo中的Failback策略中，如果調(diào)用失敗，則此次失敗相當(dāng)于Failsafe，將返回一個空結(jié)果。而與Failsafe不同的是，Failback策略會將這次調(diào)用加入內(nèi)存中的失敗列表中，對于這個列表中的失敗調(diào)用，會在另一個線程中進(jìn)行異步重試，重試如果再發(fā)生失敗，則會忽略，即使重試調(diào)用成功，原來的調(diào)用方也感知不到了。因此它通常適合于，對于實(shí)時性要求不高，且不需要返回值的一些異步操作。

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按照目前的實(shí)現(xiàn)，Failback策略還有一些局限，例如內(nèi)存中的失敗調(diào)用列表沒有上限，可能導(dǎo)致堆積，異步重試的執(zhí)行間隔無法調(diào)整，默認(rèn)是5秒。

Forking(并行調(diào)用)

上述幾種策略中，主要都是針對調(diào)用失敗發(fā)生后如何進(jìn)行彌補(bǔ)的角度去考慮的，而Forking策略則跟上述幾種策略不同，是一種典型的用成本換時間的思路。即第一次調(diào)用的時候就同時發(fā)起多個調(diào)用，只要其中一個調(diào)用成功，就認(rèn)為成功。在資源充足，且對于失敗的容忍度較低的場景下，可以采用此策略。

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Broadcast(廣播調(diào)用)

在某些場景下，可能需要對服務(wù)的所有提供者進(jìn)行操作，此時可以使用廣播調(diào)用策略。此策略會逐個調(diào)用所有提供者，只要任意有一個提供者出錯，則認(rèn)為此次調(diào)用出錯。通常用于通知所有提供者更新緩存或日志等本地資源信息。

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各種策略對比

下表對各種策略做一個簡單對比，

策略名稱優(yōu)點(diǎn)缺點(diǎn)主要應(yīng)用場景

Failover	對調(diào)用者屏蔽調(diào)用失敗的信息	增加RT，額外資源開銷，資源浪費(fèi)	對調(diào)用rt不敏感的場景
Failfast	業(yè)務(wù)快速感知失敗狀態(tài)進(jìn)行自主決策	產(chǎn)生較多報(bào)錯的信息	非冪等性操作，需要快速感知失敗的場景
Failsafe	即使失敗了也不會影響核心流程	對于失敗的信息不敏感，需要額外的監(jiān)控	旁路系統(tǒng)，失敗不影響核心流程正確性的場景
Failback	失敗自動異步重試	重試任務(wù)可能堆積	對于實(shí)時性要求不高，且不需要返回值的一些異步操作
Forking	并行發(fā)起多個調(diào)用，降低失敗概率	消耗額外的機(jī)器資源，需要確保操作冪等性	資源充足，且對于失敗的容忍度較低，實(shí)時性要求高的場景
Broadcast	支持對所有的服務(wù)提供者進(jìn)行操作	資源消耗很大	通知所有提供者更新緩存或日志等本地資源信息

自定義容錯策略

如果上述內(nèi)置的容錯策略無法滿足你的需求，還可以通過擴(kuò)展的方式來實(shí)現(xiàn)自定義容錯策略。

擴(kuò)展接口

com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.Cluster

擴(kuò)展配置

<dubbo:service cluster="xxx" />

擴(kuò)展示例

下面通過一個例子來展示如何使用自定義的容錯策略。 Maven 項(xiàng)目結(jié)構(gòu)：

src|-main|-java|-com|-xxx|-XxxCluster.java (實(shí)現(xiàn)Cluster接口)|-resources|-META-INF|-dubbo|-org.apache.dubbo.rpc.cluster.Cluster (純文本文件，內(nèi)容為：xxx=com.xxx.XxxCluster)

XxxCluster.java：

package com.xxx;import org.apache.dubbo.rpc.cluster.Cluster; import org.apache.dubbo.rpc.cluster.support.AbstractClusterInvoker; import org.apache.dubbo.rpc.cluster.Directory; import org.apache.dubbo.rpc.cluster.LoadBalance; import org.apache.dubbo.rpc.Invoker; import org.apache.dubbo.rpc.Invocation; import org.apache.dubbo.rpc.Result; import org.apache.dubbo.rpc.RpcException; import java.util.List; public class XxxCluster implements Cluster { @Override public <T> Invoker<T> join(Directory<T> directory) throws RpcException { return new AbstractClusterInvoker<T>() { @Override protected Result doInvoke(Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException { // your custimzed fault tolarence strategy goes here } }; } }

META-INF/dubbo/com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.Cluster文件的內(nèi)容為

xxx=com.xxx.XxxCluster

轉(zhuǎn)載于:https://www.cnblogs.com/twoheads/p/10131929.html

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的Dubbo集群容错的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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