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。
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