1.服务治理
服务治理主要作用是改变运行时服务的行为和选址逻辑，达到限流，权重配置等目的。
①调用链路自动生成
一个大型的分布式系统，会由大量的服务组成，那么这些服务之间的依赖关系和调用链路会很复杂，这就需要dubbo对多个服务之间的调用自动记录下来，生成一张图，显示出来。
②服务反复问压力以及时长统计
需要自动统计各个接口和服务之间的调用次数以及访问延时，而且要分成两个级别。一个级别是接口粒度，就是每个服务的每个接口每天被调用多少次，TP50，TP90，TP99，三个档次的请求延时分别是多少；第二个级别是从源头入口开始，一个完整的请求链路经过几十个服务之后，完成一次请求，每天全链路走多少次，全链路请求延时的TP50，TP90，TP99，分别是多少。
这些东西都搞定了之后，后面才可以来看当前系统的压力主要在哪里，如何来扩容和优化。
③服务分层
对服务的架构进行分层处理，比如Mapper负责接口映射，原子数据库操作。dao层负责数据访问，调用mapper，组装数据。service层负责对外提供dubbo服务，webservice层暴露接口等等，防止出现循环依赖的问题。
④调用链路失败的监控和报警
服务之间的调用链路可能会很长，那么就会存在出现失败的可能性很大，最好对调用链路进行监控，一旦出问题能保存本次调用链路失败的全链路日志，好做问题排查。
如果调用失败，或者超时了最好能进行报警，可以将报警发的邮件、钉钉群等里面，早点处理。
2.服务降级
比如服务A调用服务B，结果服务B挂掉了，服务A重试几次调用服务B，还是没有响应，那么就会直接走降级逻辑，即走一个备用的逻辑，给调用者返回响应。
3.服务重试
①失败重试
consumer调用provider失败了，比如provider出现了异常，这时候就要进行重试。
②服务超时
比如某个服务的接口，要耗费5s，你这边不能干等着，你这边配置了timeout之后，我等待2s，还没返回，我直接就撤了，不能干等你。
如果是超时了，timeout就会设置超时时间；如果是调用失败了自动就会重试指定的次数。
<dubbo:reference id="xxxx" interface="xx" check="true" async="false" retries="3" timeout="2000"/>
timeout，一般设置为200ms，我们认为不能超过200ms还没返回。
retries，3次，设置retries，还一般是在读请求的时候，比如你要查询个数据，你可以设置个retries，如果第一次没读到，报错，重试指定的次数，尝试再次读取2次。