聊聊 Dubbo 的容错机制
之前看了 dubbo 的一些代码，在学习过程中，主要关注那些比较“高级”的内容，SPI，自适应扩展等，却忘了一些作为一个 rpc 框架最核心需要的部分，比如如何通信，序列化，网络，容错机制等等，因为其实这个最核心的就是远程调用，自适应扩展其实就是让代码可扩展性，可读性，更优雅等，写的搓一点其实也问题不大，但是一个合适的通信协议，序列化方法，如何容错等却是真正保证是一个 rpc 框架最重要的要素。
首先来看这张图
在集群调用失败时，Dubbo 提供了多种容错方案，缺省为 failover 重试。
各节点关系：
- 这里的
Invoker是Provider的一个可调用Service的抽象，Invoker封装了Provider地址及Service接口信息 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LoadBalance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
集群容错模式
Failover Cluster
失败自动切换，当出现失败，重试其它服务器 1。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)。
重试次数配置如下：
<dubbo:service retries=”2” />
这里重点看下 Failover Cluster集群模式的实现
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);
}
}这个代码就非常简单，重点需要看FailoverClusterInvoker里的代码，FailoverClusterInvoker继承了AbstractClusterInvoker类，其中invoke 方法是在抽象类里实现的
@Override
public Result invoke(final Invocation invocation) throws RpcException {
checkWhetherDestroyed();
// binding attachments into invocation.
// 绑定 attachments 到 invocation 中.
Map<String, Object> contextAttachments = RpcContext.getContext().getObjectAttachments();
if (contextAttachments != null && contextAttachments.size() != 0) {
((RpcInvocation) invocation).addObjectAttachments(contextAttachments);
}
// 列举 Invoker
List<Invoker<T>> invokers = list(invocation);
// 加载 LoadBalance 负载均衡器
LoadBalance loadbalance = initLoadBalance(invokers, invocation);
RpcUtils.attachInvocationIdIfAsync(getUrl(), invocation);
// 调用 实际的 doInvoke 进行后续操作
return doInvoke(invocation, invokers, loadbalance);
}
// 这是个抽象方法，实际是由子类实现的
protected abstract Result doInvoke(Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers,
LoadBalance loadbalance) throws RpcException;然后重点就是FailoverClusterInvoker中的doInvoke方法了，其实它里面也就这么一个方法
@Override
@SuppressWarnings({"unchecked", "rawtypes"})
public Result doInvoke(Invocation invocation, final List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
List<Invoker<T>> copyInvokers = invokers;
checkInvokers(copyInvokers, invocation);
String methodName = RpcUtils.getMethodName(invocation);
// 获取重试次数，这里默认是 2 次，还有可以注意下后面的+1
int len = getUrl().getMethodParameter(methodName, RETRIES_KEY, DEFAULT_RETRIES) + 1;
if (len <= 0) {
len = 1;
}
// retry loop.
RpcException le = null; // last exception.
List<Invoker<T>> invoked = new ArrayList<Invoker<T>>(copyInvokers.size()); // invoked invokers.
Set<String> providers = new HashSet<String>(len);
// 循环调用，失败重试
for (int i = 0; i < len; i++) {
//Reselect before retry to avoid a change of candidate `invokers`.
//NOTE: if `invokers` changed, then `invoked` also lose accuracy.
if (i > 0) {
checkWhetherDestroyed();
// 在进行重试前重新列举 Invoker，这样做的好处是，如果某个服务挂了，
// 通过调用 list 可得到最新可用的 Invoker 列表
copyInvokers = list(invocation);
// check again
// 对 copyinvokers 进行判空检查
checkInvokers(copyInvokers, invocation);
}
// 通过负载均衡来选择 invoker
Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, copyInvokers, invoked);
// 将其添加到 invoker 到 invoked 列表中
invoked.add(invoker);
// 设置上下文
RpcContext.getContext().setInvokers((List) invoked);
try {
// 正式调用
Result result = invoker.invoke(invocation);
if (le != null && logger.isWarnEnabled()) {
logger.warn("Although retry the method " + methodName
+ " in the service " + getInterface().getName()
+ " was successful by the provider " + invoker.getUrl().getAddress()
+ ", but there have been failed providers " + providers
+ " (" + providers.size() + "/" + copyInvokers.size()
+ ") from the registry " + directory.getUrl().getAddress()
+ " on the consumer " + NetUtils.getLocalHost()
+ " using the dubbo version " + Version.getVersion() + ". Last error is: "
+ le.getMessage(), le);
}
return result;
} catch (RpcException e) {
if (e.isBiz()) { // biz exception.
throw e;
}
le = e;
} catch (Throwable e) {
le = new RpcException(e.getMessage(), e);
} finally {
providers.add(invoker.getUrl().getAddress());
}
}
throw new RpcException(le.getCode(), "Failed to invoke the method "
+ methodName + " in the service " + getInterface().getName()
+ ". Tried " + len + " times of the providers " + providers
+ " (" + providers.size() + "/" + copyInvokers.size()
+ ") from the registry " + directory.getUrl().getAddress()
+ " on the consumer " + NetUtils.getLocalHost() + " using the dubbo version "
+ Version.getVersion() + ". Last error is: "
+ le.getMessage(), le.getCause() != null ? le.getCause() : le);
}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。