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  • Dubbo源码分析(八)集群容错机制

     

    前言

    在上一章节,我们曾提到这样一个问题:
    当调用服务失败后,我们怎么处理当前的请求?抛出异常亦或是重试?

    为了解决这个问题,Dubbo 定义了集群接口 Cluster 以及 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。

    一、合并

    在服务引用的过程中,我们最终会将一个或多个服务提供者Invoker封装成服务目录对象,但最后还要将它合并转换成Cluster Invoker对象。
    Invoker invoker = cluster.join(directory);

    这里的cluster就是扩展点自适应类,在Dubbo中默认是Failover,所以上面代码会调用到:

    public class FailoverCluster implements Cluster {
    
        public final static String NAME = "failover";
        public <T> Invoker<T> join(Directory<T> directory) throws RpcException {
            return new FailoverClusterInvoker<T>(directory);
        }
    }
    

    上面的代码很简单,所以最后的Invoker对象指向的是FailoverClusterInvoker实例。它也是一个Invoker,它继承了抽象的AbstractClusterInvoker

    我们看下AbstractClusterInvoker类中的invoke方法。

    public abstract class AbstractClusterInvoker<T> implements Invoker<T> {
    
        
        public Result invoke(final Invocation invocation) throws RpcException {
          
            LoadBalance loadbalance = null;
            //调用服务目录,获取所有的服务提供者Invoker对象
            List<Invoker<T>> invokers = directory.list(invocation);
            if (invokers != null && !invokers.isEmpty()) {
                //加载负载均衡组件
                loadbalance = ExtensionLoader.getExtensionLoader(LoadBalance.class).
                    getExtension(invokers.get(0).getUrl().
                    getMethodParameter(invocation.getMethodName(), "loadbalance", "random"));
            }
            RpcUtils.attachInvocationIdIfAsync(getUrl(), invocation);
            //调用子类实现 ,不同的集群容错机制
            return doInvoke(invocation, invokers, loadbalance);
        }
    }
    

    以上代码也很简单,我们分为三个步骤来看

    • 调用服务目录,获取所有的服务提供者列表
    • 加载负载均衡组件
    • 调用子类实现,转发请求

    关于负载均衡我们后续再深入了解,这是只知道它负责从多个Invoker中选取一个返回就行。

    二、集群容错策略

    Dubbo为我们提供了多种集群容错机制。主要如下:

    • Failover Cluster - 失败自动切换

    FailoverClusterInvoker在调用失败时,会自动切换 Invoker 进行重试。默认配置下,Dubbo 会使用这个类作为缺省 Cluster Invoker。

    • Failfast Cluster - 快速失败

    FailfastClusterInvoker 只会进行一次调用,失败后立即抛出异常。

    • Failsafe Cluster - 失败安全

    FailsafeClusterInvoker 当调用过程中出现异常时,仅会打印异常,而不会抛出异常。

    • Failback Cluster - 失败自动恢复

    FailbackClusterInvoker 会在调用失败后,返回一个空结果给服务提供者。并通过定时任务对失败的调用进行重传,适合执行消息通知等操作。

    • Forking Cluster - 并行调用多个服务提供者

    ForkingClusterInvoker 会在运行时通过线程池创建多个线程,并发调用多个服务提供者。只要有一个服务提供者成功返回了结果,doInvoke 方法就会立即结束运行。ForkingClusterInvoker 的应用场景是在一些对实时性要求比较高读操作(注意是读操作,并行写操作可能不安全)下使用,但这将会耗费更多的资源。

    • BroadcastClusterInvoker - 广播

    BroadcastClusterInvoker 会逐个调用每个服务提供者,如果其中一台报错,在循环调用结束后,BroadcastClusterInvoker 会抛出异常。该类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。

    三、自动切换

    FailoverClusterInvoker 在调用失败时,会自动切换 Invoker 进行重试。我们重点看它的doInvoke方法。

    public Result doInvoke(Invocation invocation, 
            final List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
    
        List<Invoker<T>> copyinvokers = invokers;
        //检查invokers是否为空
        checkInvokers(copyinvokers, invocation);
        //获取重试次数 这里默认是3次
        int len = getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), "retries",2) + 1;
        if (len <= 0) {
            len = 1;
        }
        //异常信息对象
        RpcException le = null; // last exception.
        List<Invoker<T>> invoked = new ArrayList<Invoker<T>>(copyinvokers.size());
        Set<String> providers = new HashSet<String>(len);
        
        //循环调用 失败重试len次
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            if (i > 0) {
                checkWhetherDestroyed();
                //重新获取服务提供者列表
                copyinvokers = list(invocation);
                //再次检查
                checkInvokers(copyinvokers, invocation);
            }
            //通过loadbalance选取一个Invoker
            Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, copyinvokers, invoked);
            invoked.add(invoker);
            RpcContext.getContext().setInvokers((List) invoked);
            try {
                //调用服务
                Result result = invoker.invoke(invocation);
                if (le != null && logger.isWarnEnabled()) {
                    logger.warn("");
                }
                return result;
            } catch (RpcException e) {
                if (e.isBiz()) {
                    throw e;
                }
                le = e;
            } catch (Throwable e) {
                le = new RpcException(e.getMessage(), e);
            } finally {
                providers.add(invoker.getUrl().getAddress());
            }
        }
        //重试失败 
        throw new RpcException("");
    }
    

    我们可以看到,它的重点是invoker的调用是在一个循环方法中。只要不return,就会一直调用,重试 len 次。我们总结下它的过程:

    • 检查invokers是否为空
    • 获取重试次数,默认为3
    • 进入循环
    • 如果是重试,再次获取服务提供者列表,并校验
    • 选取Invoker,并调用
    • 无异常,返回结果,循环结束
    • 捕获到异常,继续循环调用直至重试最大次数

    四、快速失败

    FailfastClusterInvoker就很简单了,它只会进行一次调用,失败后立即抛出异常。

    public Result doInvoke(Invocation invocation, 
            List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
            
        checkInvokers(invokers, invocation);
        Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, null);
        try {
            return invoker.invoke(invocation);
        } catch (Throwable e) {
            if (e instanceof RpcException && ((RpcException) e).isBiz()) {
                throw (RpcException) e;
            }
            throw new RpcException("....");
        }
    }
    

    五、失败安全

    FailsafeClusterInvoker跟上面这个差异不大,它调用失败后并不抛出异常。而是打印异常信息并返回一个空的结果对象。

    public Result doInvoke(Invocation invocation, 
        List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
        
        try {
            checkInvokers(invokers, invocation);
            Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, null);
            return invoker.invoke(invocation);
        } catch (Throwable e) {
            logger.error("Failsafe ignore exception: " + e.getMessage(), e);
            return new RpcResult();
        }
    }
    

    六、自动恢复

    FailbackClusterInvoker 会在调用失败后,也是打印异常信息并返回一个空的结果对象,但是还没结束,它还会偷偷开启一个定时任务,再次去调用。

    protected Result doInvoke(Invocation invocation, 
            List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
        
        try {
            checkInvokers(invokers, invocation);
            Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, null);
            return invoker.invoke(invocation);
        } catch (Throwable e) {
            logger.error("Failback to invoke method " + invocation.getMethodName() + ", 
                wait for retry in background. Ignored exception: "
                    + e.getMessage() + ", ", e);
            //添加失败信息
            addFailed(invocation, this);
            return new RpcResult();
        }
    }
    

    我们可以看到,调用失败后,除了打印异常信息和返回空结果对象之外,还有一个方法addFailed 它就是开启定时任务的地方。

    1、开启定时任务

    首先,定义一个包含2个线程的线程池对象。

    Executors.newScheduledThreadPool(2, new NamedThreadFactory("failback-cluster-timer", true));

    然后,延迟5秒后,每隔5秒调用retryFailed方法,直到调用成功。

    private void addFailed(Invocation invocation, AbstractClusterInvoker<?> router) {
        if (retryFuture == null) {
            synchronized (this) {
                if (retryFuture == null) {
                    retryFuture = scheduledExecutorService.scheduleWithFixedDelay(new Runnable() {
                        public void run() {
                            try {
                                //重试方法
                                retryFailed();
                            } catch (Throwable t) { 
                                logger.error("Unexpected error occur at collect statistic", t);
                            }
                        }
                    }, 5000, 5000, TimeUnit.MILLISECONDS);
                }
            }
        }
        //ConcurrentHashMap 添加失败任务
        failed.put(invocation, router);
    }
    

    最后,我们需要注意failed.put(invocation, router); 它将当前失败的任务添加到failed,它是一个ConcurrentHashMap对象。

    2、重试

    重试的逻辑也不复杂,从failed对象中获取失败的记录,调用即可。

    void retryFailed() {
        
        //如果为空,说明已经没有了失败的任务
        if (failed.size() == 0) {
            return;
        }
        //遍历failed,对失败的调用进行重试
        Set<Entry<Invocation, AbstractClusterInvoker<?>>> failedSet = failed.entrySet();     
        for (Entry<Invocation, AbstractClusterInvoker<?>> entry : failedSet) {
            Invocation invocation = entry.getKey();
            Invoker<?> invoker = entry.getValue();
            try {
                // 再次进行调用
                invoker.invoke(invocation);
                // 调用成功后,从 failed 中移除 invoker
                failed.remove(invocation);
            } catch (Throwable e) {
                logger.error("......", e);
            }
        }
    }
    

    如上代码,其中的重点是调用成功后,要将invocation移除。当再次调用到这个方法,开头的条件判断成立,就直接返回,不再继续调用。

    3、问题

    实际上,这套自动恢复的机制是有点小问题的。只要有一次调用失败,就会开启定时任务不断重试调用,直至成功。但问题是,即便重试调用成功后,定时任务并不会关闭,会持续的调用retryFailed方法。虽然这个方法有个判断,会直接返回。

    如果服务调用失败次数多了之后,就会有大量的线程以5s的间隔,不断调用这个方法。

    这句话不严谨。当时笔者是新开的消费者端项目,才看到有大量的新建线程;但如果是同一个服务中,自始至终就是一开始创建的2个线程在运行。不过空跑的情况依然存在。

    笔者建议,如果有此类需求,不要直接用Dubbo中的这个Cluster。最好利用SPI机制重写一个方法来实现。

    七、并行调用

    ForkingClusterInvoker 会在运行时通过线程池创建多个线程,并发调用多个服务提供者。只要有一个服务提供者成功返回了结果,doInvoke 方法就会立即结束运行。

    public Result doInvoke(final Invocation invocation, 
            List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
        
        final List<Invoker<T>> selected;
        //获取最大并行数 默认为2
        final int forks = getUrl().getParameter("forks", 2);
        //超时时间
        final int timeout = getUrl().getParameter("timeout", 1000);
        if (forks <= 0 || forks >= invokers.size()) {
            selected = invokers;
        } else {
            selected = new ArrayList<Invoker<T>>();
            //选择Invoker 并添加到selected
            for (int i = 0; i < forks; i++) {
                Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, selected);
                if (!selected.contains(invoker)) {//Avoid add the same invoker several times.
                    selected.add(invoker);
                }
            }
        }
        RpcContext.getContext().setInvokers((List) selected);
        final AtomicInteger count = new AtomicInteger();
        //阻塞队列 先进先出
        final BlockingQueue<Object> ref = new LinkedBlockingQueue<Object>();
        for (final Invoker<T> invoker : selected) {
            executor.execute(new Runnable() {
                

    以上代码的重点就是阻塞队列LinkedBlockingQueue。如果有结果放入,poll方法会立即返回,完成整个调用。我们再总结下整体流程:

    • 获取最大并行数,默认为2;获取超时时间
    • 选择Invoker,并添加到selected
    • 通过newCachedThreadPool创建多个线程,调用服务。
    • 正常返回后,将结果offer到队列。此时调用流程结束,返回正常信息。
    • 调用服务异常后,判断异常次数是否大于等于最大并行数,条件成立则将异常信息offer到队列,此时调用流程结束,返回异常信息。

    八、广播

    BroadcastClusterInvoker 会逐个调用每个服务提供者,如果其中一台报错,在循环调用结束后,BroadcastClusterInvoker 会抛出异常。

    public Result doInvoke(final Invocation invocation, 
            List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
        
        checkInvokers(invokers, invocation);
        RpcContext.getContext().setInvokers((List) invokers);
        RpcException exception = null;
        Result result = null;
        
        //循环调用服务
        for (Invoker<T> invoker : invokers) {
            try {
                result = invoker.invoke(invocation);
            } catch (RpcException e) {
                exception = e;
                logger.warn(e.getMessage(), e);
            } catch (Throwable e) {
                exception = new RpcException(e.getMessage(), e);
                logger.warn(e.getMessage(), e);
            }
        }
        //异常
        if (exception != null) {
            throw exception;
        }
        return result;
    }
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