2.17日学习打卡

一. Dubbo入门案例

需求介绍

单体架构

项目架构

订单服务
功能如下：

• 创建订单
• 根据用户id查询订单详情

用户服务
功能如下：

• 创建订单
• 根据用户id查询订单详情

配置开发环境

创建maven项目

设置项目为父类型

<packaging>pom</packaging>

创建子项目 Dubbo-producer(生产者）
引入依赖

<!-- 整合dubbo -->
<dependency><groupId>io.dubbo.springboot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-dubbo</artifactId><version>1.0.0</version>
</dependency>
<!-- zookeeper客户端 -->
<dependency><groupId>com.101tec</groupId><artifactId>zkclient</artifactId><version>0.7</version>
</dependency>

父项目加入配置

<parent><groupId>org.springframework.boot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-parent</artifactId><version>2.6.2</version><relativePath/>
</parent>

父项目加入模块

在pom.xml文件中加入

<modules><module>dubbo-provider</module>
</modules>

创建子项目Dubbo-consumer(消费者）

父项目加入模块

  <modules><!-- 订单服务生产者 --><module>dubbo-provider</module><!-- 用户服务消费者 --><module>dubbo-consumer</module></modules>

添加依赖

<!-- 整合dubbo -->
<dependency><groupId>io.dubbo.springboot</groupId><artifactId>spring-boot-starter-dubbo</artifactId><version>1.0.0</version>
</dependency>
<!-- zookeeper客户端 -->
<dependency><groupId>com.101tec</groupId><artifactId>zkclient</artifactId><version>0.7</version>
</dependency>

dubbo-producer

application.properties配置文件

# 应用服务 WEB 访问端口
# 端口号
server.port=80
# 1. 配置项目名称
spring.dubbo.application.name=user-service# 2. 配置注册中心地址
spring.dubbo.registry.address=zookeeper://192.168.66.100
spring.dubbo.registry.port=2181# 3. 指定dubbo使用的协议、端口
spring.dubbo.protocol.name=dubbo
spring.dubbo.protocol.port=20880# 4. 指定注册到zk上超时时间，ms
spring.dubbo.registry.timeout=10000# 5. 配置Dubbo包扫描
spring.dubbo.scan=com.jjy.service

代码实现：
pojo层

Order类

package com.jjy.pojo;import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;import java.io.Serializable;/*** 订单模型*/
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class Order implements Serializable {// 订单idprivate Long id;// 用户idprivate Long userId;// 订单总价格private Double prict;// 收货人手机号private String mobile;// 收货人地址private String address;// 支付类型 1:微信 2:支付宝private Integer pay_method;}

CommonResult类

package com.jjy.pojo;import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;import java.io.Serializable;
/*** 统一返回结果集* @param <T>*/
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class CommonResult<T> implements Serializable {//1.返回结果编码private Integer code;//2.返回结果描述private String message;//3.数据// 数据private T data;
}

Service层
IOrderService接口

package com.jjy.service;import com.jjy.pojo.CommonResult;
import com.jjy.pojo.Order;public interface IOrderService {//1.创建订单CommonResult createOrders(Order orders);//2.根据用户ID查询订单详情CommonResult findByuserId(Long userid);
}

OrderServiceImpl类

package com.jjy.service.impl;import com.alibaba.dubbo.config.annotation.Service;
import com.jjy.pojo.CommonResult;
import com.jjy.pojo.Order;
import com.jjy.service.IOrderService;
@Service// 将这个类提供的方法（服务） 对外发布。将访问的地址 ip 端口 路径 注册到注册中心
public class OrderServiceImpl implements IOrderService {@Overridepublic CommonResult createOrders(Order orders) {CommonResult commonResult = new CommonResult();// 返回结果编码commonResult.setCode(200);// 返回结果描述信息commonResult.setMessage("创建成功");return commonResult;}@Overridepublic CommonResult findByuserId(Long userid) {//TODO 模拟数据库操作CommonResult commonResult = new CommonResult();// 返回结果编码commonResult.setCode(200);// 返回结果描述信息commonResult.setMessage("查询成功");// 返回结果集Order orders = new Order();orders.setId(1L);orders.setUserId(1L);orders.setPrict(121.1);orders.setMobile("18588888888");orders.setAddress("北京市海淀区中关村");orders.setPay_method(1);commonResult.setData(orders);return commonResult;}
}

dubbo-consumer

application.properties配置文件

# 端口号
server.port=8080
# 1. 配置项目名称
spring.dubbo.application.name=user-consumer# 2. 配置注册中心地址
spring.dubbo.registry.address=zookeeper://192.168.66.100
spring.dubbo.registry.port=2181# 3. 指定dubbo使用的协议、端口
spring.dubbo.protocol.name=dubbo
spring.dubbo.protocol.port=20881# 4. 指定注册到zk上超时时间，ms
spring.dubbo.registry.timeout=10000# 5. 配置Dubbo包扫描
spring.dubbo.scan=com.jjy.service

pojo层
User类

package com.jjy.pojo;import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
import lombok.NoArgsConstructor;import java.io.Serializable;/*** 用户模型*/
@Data
@AllArgsConstructor
@NoArgsConstructor
public class User implements Serializable {//用户idprivate Long id;// 用户名字private String name;
}

Service层
IUserService接口

 package com.jjy.service;import com.jjy.pojo.CommonResult;
import com.jjy.pojo.Order;public interface IUserService {//根据用户id查询订单详情CommonResult findByUserId(Long userId);
}

UserService类

package com.jjy.service.impl;import com.alibaba.dubbo.config.annotation.Reference;import com.jjy.pojo.CommonResult;
import com.jjy.pojo.Order;
import com.jjy.service.IOrderService;
import com.jjy.service.IUserService;
import org.springframework.stereotype.Component;
import org.springframework.stereotype.Service;@Service
public class UserService implements IUserService {//引入订单服务 远程调用/****  @Autowired : 本地注入**  1. 从zookeeper注册中心获取IOrderService访问的url。*  2. 进行远程调用RPC。*  3. 将结果封装为一个代理对象，交给这个变量赋值。**/@Referenceprivate IOrderService iOrderService;@Overridepublic CommonResult findByUserId(Long userId) {return iOrderService.findByuserId(userId);}
}

Controller层
UserController类

package com.jjy.controller;import com.jjy.pojo.CommonResult;
import com.jjy.service.IUserService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestController
public class UserController {@Autowiredprivate IUserService iUserService;@GetMapping("findByUserId")public CommonResult findByUserId(Long userId){return iUserService.findByUserId(userId);}}

运行测试

访问 http://localhost:8080/findByUserId?userId=1

IDEA开启DashBoard面板

普通的Run面板

Run Dashboard面板

修改配置文件
在.idea/workspace.xml 文件中找到

<component name="RunDashboard"><option name="ruleStates"><list><RuleState><option name="name" value="ConfigurationTypeDashboardGroupingRule" /></RuleState><RuleState><option name="name" value="StatusDashboardGroupingRule" /></RuleState></list></option>
</component>

添加配置

 <component name="RunDashboard"><option name="ruleStates"><list><RuleState><option name="name" value="ConfigurationTypeDashboardGroupingRule" /></RuleState><RuleState><option name="name" value="StatusDashboardGroupingRule" /></RuleState></list></option><option name="configurationTypes"><set><option value="SpringBootApplicationConfigurationType" /></set>
</option>
</component>

二. Dubbo高级特性

序列化协议安全

为什么需要序列化

网络传输的数据必须是二进制数据，但调用方请求的出入参数都是对象。

总结：
序列化就是将对象转换成二进制数据的过程，而反序列就是反过来将二进制转换为对象的过程。

序列化反序列过程

流程：
不妨借用个例子帮助你理解，比如发快递，我们要发一个需要自行组装的物件。发件人发之前，会把物件拆开装箱，这就好比序列化;这时候快递员来了，不能磕碰呀，那就要打包，这就好比将序列化后的数据进行编码，封装成一个固定格式的协议;过了两天，收件人收到包裹了，就会拆箱将物件拼接好，这就好比是协议解码和反序列化。

地址缓存

地址缓存

注册中心挂了，服务是否可以正常访问？

答案：
因为dubbo服务消费者在 第一次调用时 ， 会将服务提供方地址缓存到本地 ，以后
在调用则不会访问注册中心。服务提供者地址发生变化时，注册中心会通服务消费者。

演示

关闭注册中心

./zkServer.sh stop 

远程调用服务
http://localhost:8080/findByUserId?userId=1

超时时间与配置覆盖关系

超时机制

问题：

• 服务消费者在调用服务提供者的时候发生了阻塞、等待的情形，这个时候，服务消费者会一直等待下去。
• 在某个峰值时刻，大呈的请求都在同时请求服务消费者，会造成线程的大呈堆积，势必会造成雪崩。
• dubbo利用超时机制来解决这个问题，设置一个超时时间，在这个时间段内，无法完成服务访问，则自动断开连接

配置超时时间

服务生产者端

使用timeout属性配置超时时间，默认值1000，单位毫秒。

@Service(timeout = 3000) //当前服务3秒超时
public class OrderServiceImpl implements IOrderService {

修改服务提供者制造延迟

@Override
public CommonResult<Order> findByUserId(Long userId) throws InterruptedException {CommonResult commonResult = new CommonResult();// 返回结果编码commonResult.setCode(200);// 返回结果描述信息commonResult.setMessage("查询成功");// 返回结果集//TODO 模拟数据库操作 突然数据库操作很慢Thread.sleep(4000);Order order = new Order();order.setId(1L);order.setUserId(1L);order.setPrict(121.1);order.setMobile("18588888888");order.setAddress("北京市海淀区中关村");order.setPay_method(1);commonResult.setData(order);return commonResult;
}

消费端(优先级大)

@Reference(timeout = 2000)// 远程注入
private IOrderService iOrderService;

报错

com.alibaba.dubbo.remoting.TimeoutException: Waiting server-side response timeout
com.alibaba.dubbo.remoting.exchange.support.DefaultFuture.get(DefaultFuture.java:107) ~[dubbo-2.5.3.jar:2.5.3]
com.alibaba.dubbo.remoting.exchange.support.DefaultFuture.get(DefaultFuture.java:84) ~[dubbo-2.5.3.jar:2.5.3]
com.alibaba.dubbo.rpc.protocol.dubbo.DubboInvoker.doInvoke(DubboInvoker.java:96) ~[dubbo-2.5.3.jar:2.5.3]

超时设置的优先级

上面有提到dubbo支持多种场景下设置超时时间，也说过超时是针对消费端的。那么既然超时是针对消费端，为什么服务端也可以设置超时呢？

总结：
这其实是一种策略，其实服务端的超时配置是消费端的缺省配置，即如果服务端设置了超时，任务消费端可以不设置超时时间，简化了配置。另外针对控制的粒度，Dubbo支持了接口级别也支持方法级别，可以根据不同的实际情况精确控制每个方法的超时时间。

重试机制

重试机制

超时问题：
如果出现网络抖动，则会出现请求失败。

如何解决
Dubbo提供重试机制来避免类似问题的发生。

重试机制配置

@Service(timeout = 3000,retries = 2)

注意：
Dubbo在调用服务不成功时，默认会重试2次。

多版本

Dubbo提供多版本的配置，方便我们做服务的灰度发布，或者是解决不兼容的问题。

灰度发布(金丝雀发布)：
当出现新功能时，会让一部分用户先使用新功能，用户反馈没问题时，再将所有用户迁移到新功能。

版本迁移步骤

• 在低压力时间段，先升级一半提供者为新版本
• 再将所有消费者升级为新版本
• 然后将剩下的一半提供者升级为新版本

多版本配置

老版本服务提供者配置

@Service(version = "1.0.0")
public class OrderServiceImpl implements IOrderService {public CommonResult findByUserId(Long id) {CommonResult<Orders> commonResult = new CommonResult();// 返回结果编码commonResult.setCode(200);// 返回结果描述commonResult.setMessage("success");// TODO 模拟数据库操作// 数据Orders orders = new Orders();orders.setId(1L);orders.setUserId(2L);orders.setPrict(12.5);orders.setMobile("1888888888");orders.setAddress("北京");orders.setPay_method(1);commonResult.setData(orders);return commonResult;}
}

新版本服务提供者配置

@Service(version = "2.0.0")
public class OrderServiceImpl implements IOrderService {public CommonResult findByUserId(Long id) {CommonResult<Orders> commonResult = new CommonResult();// 返回结果编码commonResult.setCode(200);// 返回结果描述commonResult.setMessage("success");// TODO 模拟数据库操作// 数据Orders orders = new Orders();orders.setId(1L);orders.setUserId(2L);orders.setPrict(12.5);orders.setMobile("1888888888");orders.setAddress("北京");orders.setPay_method(1);commonResult.setData(orders);return commonResult;}
}

新版本服务消费者配置

@Reference(version = "2.0.0")
private IOrderService iOrderService;// 订单服务

如果不需要区分版本，可以按照以下的方式配置 ：

@Reference(version = "*")
private IOrderService iOrderService;// 订单服务

负载均衡

Dubbo是一个分布式服务框架，能避免单点故障和支持服务的横向扩容。一个服务通常会部署多个实例。

问题：
订单服务生产者会出现单点故障。

如何从多个服务 Provider 组成的集群中挑选出一个进行调用，就涉及到一个负载均衡的策略。

Dubbo内置负载均衡策略

• RandomLoadBalance：随机负载均衡，随机的选择一个，默认负载均衡。
• RoundRobinLoadBalance：轮询负载均衡。
• LeastActiveLoadBalance：最少活跃调用数，相同活跃数的随机。
• ConsistentHashLoadBalance：一致性哈希负载均衡，相同参数的请求总是落在同一台机器上。

负载均衡策略配置

如果不指定负载均衡，默认使用随机负载均衡。我们也可以根据自己的需要，显式指定一个负载均衡。

生产者服务

@Service(timeout = 3000,retries = 3,loadbalance = "roundrobin")

消费者服务

@Reference(timeout = 2000,loadbalance = "roundrobin"

参数：

• random：随机负载均衡
• leastactive：最少活跃调用数，相同活跃数的随机
• roundrobin：轮询负载均衡
• consistenthash：一致性哈希负载均衡

查看负载均衡配置

编辑器中快速按2下Shift

选择实现类
复制名字

集群容错

集群容错模式

Dubbo框架为服务集群容错提供了一系列好的解决方案，在此称为dubbo服务集群容错模式。

容错模式

• Failover Cluster：失败重试。默认值。当出现失败，重试其它服务器，默认重试2次，使用retries配置。一般用于读操作
• Failfast Cluster : 快速失败，只发起一次调用，失败立即报错。通常用于写操作。
• Failsafe Cluster : 失败安全，出现异常时，直接忽略。返回一个空结果。日志不重要操作。
• Failback Cluster : 失败自动恢复，后台记录失败请求，定时重发。非常重要的操作。
• Forking Cluster：并行调用多个服务器，只要有一个成功即返回。
• Broadcast Cluster：广播调用所有提供者，逐个调用，任意一台报错则报错。 同步要求高的可以使用这个模式。

集群容错配置

在消费者服务配置

@Reference(cluster = "failover")
private IOrderService iOrderService;

服务降级

什么是服务降级
服务降级，当服务器压力剧增的情况下，根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级，以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行。(关闭一些不重要的服务，保证核心服务正常运行)

两种场景：

• 当下游的服务因为某种原因响应过慢，下游服务主动停掉一些不太重要的业务，释放出服务器资源，增加响应速度！
• 当下游的服务因为某种原因不可用，上游主动调用本地的一些降级逻辑，避免卡顿，迅速返回给用户！

为什么需要降级

当访问量剧增、服务出现问题（如响应时间慢或不响应）或非核心服务影响到核心流程的性能时，仍然需要保证服务还是可用的，即使是有损服务。

服务降级方式

第一种

mock=force:return null

含义：
表示消费方对该服务的方法调用都直接返回null值，不发起远程调用。用来屏蔽不重要服务不可用时对调用方的影响。

第二种

mock=fail:return null

含义：
表示消费方对该服务的方法调用在失败后，再返回null值，不抛异常。用来容忍不重要服务不稳定时对调用方的影响。

服务降级演示

@Reference(timeout = 2000,mock = "force:return null")
private IOrderService iOrderService;

服务限流原理

生活中的限流
春运，一项全人类历史上最大规模的迁移活动，抢火车票一直是每年跨年以后的热点话题。

限流算法
漏桶算法

原理：
漏桶算法思路很简单，水（请求）先进入到漏桶里，漏桶以一定的速度出水，当水流入速度过大会直接溢出，可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率。

令牌桶算法

原理:
令牌桶算法的原理是系统会以一个恒定的速度往桶里放入令牌，而如果请求需要被处理，则需要先从桶里获取一个令牌，当桶里没有令牌可取时，则拒绝服务。

漏桶 vs 令牌桶的区别

漏桶的天然特性决定了它不会发生突发流量，就算每秒1000个请求到来，那么它对后台服务输出的访问速率永远恒定。而令牌桶则不同，其特性可以“预存”一定量的令牌，因此在应对突发流量的时候可以在短时间消耗所有令牌，其突发流量处理效率会比漏桶高，但是导向后台系统的压力也会相应增多。

服务限流实现

为了防止某个消费者的QPS或是所有消费者的QPS总和突然飙升而导致的重要服务的失效，系统可以对访问流量进行控制，这种对集群的保护措施称为服务限流。
并发控制

@Service(executes = 10)(生产者producer)

注意：
服务端并发执行（或占用线程池线程数）不能超过10个

连接控制

@Service(actives= 10)(生产者producer)

注意：
占用连接的请求的数不能超过10个。

结果缓存

结果缓存，用于加速热门数据的访问速度，Dubbo提供声明式缓存，以减少用户加缓存的工作量。

Dubbo提供了三种结果缓存机制:

配置缓存

@Reference(cache="lru")

测试结果缓存

在服务提供者工程中添加原子类操作

 private AtomicInteger index = newAtomicInteger();

原子的方式将当前值加1

        Orders orders = new Orders();orders.setId(1L);orders.setUserId(2L);orders.setPrict(12.5);orders.setMobile("1888888888");Integer callCount = index.getAndIncrement();orders.setAddress("北京" +callCount);orders.setPay_method(1);commonResult.setData(orders);return commonResult;

在服务消费者使用cache属性

@Reference(cache= "lru")

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