一、分布式系统

1.1 集群和分布式

集群：多个机器提供一样的服务（实现高性能、高可用、 可伸缩、高可扩展 ）
分布式：多个机器提供不同的服务，合起来为一个大服务

1.2 架构

二、Dubbo

dubbo是一个高性能、轻量级的开源RPC框架，由十层模型构成。

• 业务逻辑层：提供接口和实现
• RPC调用核心层：封装整个RPC的调用过程、负载均衡、集群容错、代理等功能
• remoting：对网络核心协议和数据转化的封装
  

2.1 核心能力

面向接口代理的高性能RPC调用
智能容错和负载均衡
服务的自动注册和发现
高度可扩展能力
运行期流量调度
可视化的服务治理和运维

2.2 负载均衡算法

• 1 随机（通过区间的随机算法获取目标服务器，可针对某一个服务器增加权重 ）

@Service(weight=100)
@Service(weight=200)

@Reference(loadbalance="random")

• 2 轮询（123123分配，可针对性能好的服务器增加权重）
• 3 一致性哈希（相同参数的请求落在同一台机器上）
• 4 最少活跃调用数（服务者活跃数，初始值为0，收到请求+1，完成请求-1，处理请求快的活跃数下降的越快。使慢的服务器收到更少的请求）
• 5 最短响应时间（计算目标服务请求的响应时间，响应时间短的配置更高的权重，再根据区间随机算法获取目标服务器）

2.3 工作原理

• 1 服务启动时，服务提供者和服务消费者根据配置信息连接到注册中心，分别向注册中心注册和订阅服务，
• 2 注册中心会根据注册信息返回服务提供者的信息给服务消费者，
• 3 服务消费者把服务提供者的信息缓存到本地（避免多次访问注册中心带来的性能消耗），如果信息发生变更，消费者会收到注册中心的推送， 更新本地的缓存
• 4 服务消费者会生成代理对象， 根据负载均衡策略选择目标服务提供者，定时向monitor记录接口的调用次数和时间信息，拿到代理对象后，服务消费者通过代理对象发起接口的调用，
• 5 服务提供者收到请求后，根据数据进行反序列化，通过代理调用具体的接口的一个实现

2.4 超时与重试

超时：
当消费者调用服务者发生阻塞或者等待情形时，会一直等待下去
在某一峰值时刻，大量请求同时请求消费者，会造成线程的大量堆积，造成雪崩
dubbo会设置超时时间（这个时间段内无法完成服务访问则自动断开连接）

@Service(timeout=3000)

重试：
当出现网络抖动时，一次请求就会失败
dubbo可设置重试次数

//3s超时，重试2次，一共发送3次请求
@Service(timeout=3000,retries=2)

2.5 多版本

灰度发布：当出现新功能时，让一部分用户使用新功能，用户反馈没问题时再将所有用户迁移到新功能

dubbo使用version属性设置和调用同一个接口的不同版本

@Service(version="v1.0")
@Service(version="v2.0")

@Reference(version="v1.0")
private UserService userService;

2.6 集群容错

• 1 重试（读操作），
• 2 快速失败（写操作），
• 3 安全失败（返回null），
• 4 定时重发（不断请求直到成功），
• 5 并行调用（一个成功即返回），
• 6 广播调用（一个报错及报错）

@Reference(cluster="failover")

2.7 服务降级

// 调用失败返回null
@Reference(mock="fail:return null")

// 不调用直接返回null
@Reference(mock="force:return null")

2.8 Dubbo和SpringCloud的区别

• 1 关注点不同。dubbo定位服务治理，主要解决服务的远程调用、流量分发、服务治理、流量控制；springcloud关注微服务整个的生态的解决方案，依托于Spring和Springboot
• 2 底层原理不同。dubbo底层使用netty这种nio框架，基于tcp协议传输，通过Hession等序列化方式完成RPC通信；springcloud是基于http协议+rest风格的接口实现远程通信，http请求会有更大的报文，占用的带宽会更多，效率低一些 ，但rest相比RPC（代码级别的强依赖）更加灵活，服务提供者和服务调用方只需要根据http协议的契约完成通信。