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标题听起来很耸人听闻,不过确实没有夸大的意思,对于我们来说确实算得上”血案“了。这个问题最终导致了某个底层的核心应用15分钟内不可用,间接导致上层很多应用也出现了问题,尤其是一些支付相关的业务也出现了不可用情况。由于故障影响较大,该故障在内部定级很高。故障排查过程也算是一波三折,中间的槽点也比较多,特别是对网络比较了解的大佬能一眼看出来问题。这个故障的排查工作我也深度参与了,这里做一下总结,希望能给大家一些参考。

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1.简介

限流顾名思义是限制流量,限制流量的目的是为了保障服务稳定运行,避免服务被流量冲垮。当流量超出服务处理能力时,部分请求将会被限流组件拦截。被拦截的请求可能会被丢弃,如果是 C 端请求,那么这个请求可能会被导向指定的错误页上,而不是生硬的拒绝。这里我们丢弃掉一部分请求,以保证大部分请求可以正常响应。如果我们不这样做,那么服务崩溃后,所有请求都将无法响应了。当一台机器崩溃后,该机器的所有流量将由其他机器承担,这样就会造成剩余机器压力增大,进而导致奔溃,最后形成雪崩。除此之外,服务崩溃还会造成数据不一致的严重问题,特别是一些敏感数据。比如对于电商网站,如果后台服务准备将某笔订单数据存入数据库时,服务突然崩溃,导致数据没有落库。这个时候,开发同学就要想办法修订数据了。

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1. 简介

在前面的文章中,我们分析了 Dubbo SPI、服务导出与引入、以及集群容错方面的代码。经过前文的铺垫,本篇文章我们终于可以分析服务调用过程了。Dubbo 服务调用过程比较复杂,包含众多步骤。比如发送请求、编解码、服务降级、过滤器链处理、序列化、线程派发以及响应请求等步骤。限于篇幅原因,本篇文章无法对所有的步骤一一进行分析。本篇文章将会重点分析请求的发送与接收、编解码、线程派发以及响应的发送与接收等过程,至于服务降级、过滤器链和序列化大家自行进行分析,也可以将其当成一个黑盒,暂时忽略也没关系。介绍完本篇文章要分析的内容,接下来我们进入正题吧。

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1.简介

LoadBalance 中文意思为负载均衡,它的职责是将网络请求,或者其他形式的负载“均摊”到不同的机器上。避免集群中部分服务器压力过大,而另一些服务器比较空闲的情况。通过负载均衡,可以让每台服务器获取到适合自己处理能力的负载。在为高负载的服务器分流的同时,还可以避免资源浪费,一举两得。负载均衡可分为软件负载均衡和硬件负载均衡。在我们日常开发中,一般很难接触到硬件负载均衡。但软件负载均衡还是能够接触到一些的,比如 Nginx。在 Dubbo 中,也有负载均衡的概念和相应的实现。Dubbo 需要对服务消费者的调用请求进行分配,避免少数服务提供者负载过大。服务提供者负载过大,会导致部分服务调用超时。因此将负载均衡到每个服务提供者上,是非常必要的。Dubbo 提供了4种负载均衡实现,分别是基于权重随机算法的 RandomLoadBalance、基于最少活跃调用数算法的 LeastActiveLoadBalance、基于 hash 一致性的 ConsistentHashLoadBalance,以及基于加权轮询算法的 RoundRobinLoadBalance。这几个负载均衡算法代码不是很长,但是想看懂也不是很容易,需要大家对这几个算法的原理有一定了解才行。如果不是很了解,也没不用太担心。我会在分析每个算法的源码之前,对算法原理进行简单的讲解,帮助大家建立初步的印象。

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1.简介

为了避免单点故障,现在的应用至少会部署在两台服务器上。对于一些负载比较高的服务,会部署更多台服务器。这样,同一环境下的服务提供者数量会大于1。对于服务消费者来说,同一环境下出现了多个服务提供者。这时会出现一个问题,服务消费者需要决定选择哪个服务提供者进行调用。另外服务调用失败时的处理措施也是需要考虑的,是重试呢,还是抛出异常,亦或是只打印异常等。为了处理这些问题,Dubbo 定义了集群接口 Cluster 以及及 Cluster Invoker。集群 Cluster 用途是将多个服务提供者合并为一个 Cluster Invoker,并将这个 Invoker 暴露给服务消费者。这样一来,服务消费者只需通过这个 Invoker 进行远程调用即可,至于具体调用哪个服务提供者,以及调用失败后如何处理等问题,现在都交给集群模块去处理。集群模块是服务提供者和服务消费者的中间层,为服务消费者屏蔽了服务提供者的情况,这样服务消费者就可以处理远程调用相关事宜。比如发请求,接受服务提供者返回的数据等。这就是集群的作用。

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1. 简介

上一篇文章分析了集群容错的第一部分 – 服务目录 Directory。服务目录在刷新 Invoker 列表的过程中,会通过 Router 进行服务路由。上一篇文章关于服务路由相关逻辑没有细致分析,一笔带过了,本篇文章将对此进行详细的分析。首先,先来介绍一下服务目录是什么。服务路由包含一条路由规则,路由规则决定了服务消费者的调用目标,即规定了服务消费者可调用哪些服务提供者。Dubbo 目前提供了三种服务路由实现,分别为条件路由 ConditionRouter、脚本路由 ScriptRouter 和标签路由 TagRouter。其中条件路由是我们最常使用的,标签路由暂未在我所分析的 2.6.4 版本中提供,该实现会在 2.7.0 版本中提供。本篇文章将分析条件路由相关源码,脚本路由和标签路由这里就不分析了。下面进入正题。

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1. 简介

前面文章分析了服务的导出与引用过程,从本篇文章开始,我将开始分析 Dubbo 集群容错方面的源码。这部分源码包含四个部分,分别是服务目录 Directory、服务路由 Router、集群 Cluster 和负载均衡 LoadBalance。这几个部分的源码逻辑比较独立,我会分四篇文章进行分析。本篇文章作为集群容错的开篇文章,将和大家一起分析服务目录相关的源码。在进行深入分析之前,我们先来了解一下服务目录是什么。服务目录中存储了一些和服务提供者有关的信息,通过服务目录,服务消费者可获取到服务提供者的信息,比如 ip、端口、服务协议等。通过这些信息,服务消费者就可通过 Netty 等客户端进行远程调用。在一个服务集群中,服务提供者数量并不是一成不变的,如果集群中新增了一台机器,相应地在服务目录中就要新增一条服务提供者记录。或者,如果服务提供者的配置修改了,服务目录中的记录也要做相应的更新。如果这样说,服务目录和注册中心的功能不就雷同了吗。确实如此,这里这么说是为了方便大家理解。实际上服务目录在获取注册中心的服务配置信息后,会为每条配置信息生成一个 Invoker 对象,并把这个 Invoker 对象存储起来,这个 Invoker 才是服务目录最终持有的对象。Invoker 有什么用呢?看名字就知道了,这是一个具有远程调用功能的对象。讲到这大家应该知道了什么是服务目录了,它可以看做是 Invoker 集合,且这个集合中的元素会随注册中心的变化而进行动态调整。

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1. 简介

上一篇文章中,我详细的分析了服务导出的原理。本篇文章我们趁热打铁,继续分析服务引用的原理。在 Dubbo 中,我们可以通过两种方式引用远程服务。第一种是使用服务直联的方式引用服务,第二种方式是基于注册中心进行引用。服务直联的方式仅适合在调试或测试服务的场景下使用,不适合在线上环境使用。因此,本文我将重点分析通过注册中心引用服务的过程。从注册中心中获取服务配置只是服务引用过程中的一环,除此之外,服务消费者还需要经历 Invoker 创建、代理类创建等步骤。这些步骤,我将在后续章节中一一进行分析。

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1.服务导出过程

本篇文章,我们来研究一下 Dubbo 导出服务的过程。Dubbo 服务导出过程始于 Spring 容器发布刷新事件,Dubbo 在接收到事件后,会立即执行服务导出逻辑。整个逻辑大致可分为三个部分,第一是前置工作,主要用于检查参数,组装 URL。第二是导出服务,包含导出服务到本地 (JVM),和导出服务到远程两个过程。第三是向注册中心注册服务,用于服务发现。本篇文章将会对这三个部分代码进行详细的分析,在分析之前,我们先来了解一下服务的导出过程。

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1.原理

我在上一篇文章中分析了 Dubbo 的 SPI 机制,Dubbo SPI 是 Dubbo 框架的核心。Dubbo 中的很多拓展都是通过 SPI 机制进行加载的,比如 Protocol、Cluster、LoadBalance 等。有时,有些拓展并非想在框架启动阶段被加载,而是希望在拓展方法被调用时,根据运行时参数进行加载。这听起来有些矛盾。拓展未被加载,那么拓展方法就无法被调用(静态方法除外)。拓展方法未被调用,就无法进行加载,这似乎是个死结。不过好在也有相应的解决办法,通过代理模式就可以解决这个问题,这里我们将具有代理功能的拓展称之为自适应拓展。Dubbo 并未直接通过代理模式实现自适应拓展,而是代理代理模式基础上,封装了一个更炫的实现方式。Dubbo 首先会为拓展接口生成具有代理功能的代码,然后通过 javassist 或 jdk 编译这段代码,得到 Class 类,最后在通过反射创建代理类。整个过程比较复杂、炫丽。如此复杂的过程最终的目的是为拓展生成代理对象,但实际上每个代理对象的代理逻辑基本一致,均是从 URL 中获取欲加载实现类的名称。因此,我们完全可以把代理逻辑抽出来,并通过动态代理的方式实现自适应拓展。这样做的好处显而易见,方便维护,也方便源码学习者学习和调试代码。本文将在随后实现一个动态代理版的自适应拓展,有兴趣的同学可以继续往下读。

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