一.dubbo 负载均衡策略 random loadbalance 默认情况下,dubbo 是 random load balance 随机调用实现负载均衡,可以对 provider 不同实例设置不同的权重,会按照权重来负载均衡,权重越大分配流量越高,一般就用这个默认的就可以了. roundrobin loadbalance 这个的话默认就是均匀地将流量打到各个机器上去,但是如果各个机器的性能不一样,容易导致性能差的机器负载过高.所以此时需要调整权重,让性能差的机器承载权重小一些,流量少一些.

Dubbo的集群容错策略 正常情况下,当我们进行系统设计时候,不仅要考虑正常逻辑下代码该如何走,还要考虑异常情况下代码逻辑应该怎么走.当服务消费方调用服务提供方的服务出现错误时候,Dubbo提供了多种容错方案,缺省模式为failover,也就是失败重试. Dubbo提供的集群容错模式 下面看下Dubbo提供的集群容错模式: Failover Cluster:失败重试 当服务消费方调用服务提供者失败后自动切换到其他服务提供者服务器进行重试.这通常用于读操作或者具有幂等的写操作,需要注意的是重试会带

Dubbo的集群容错策略 正常情况下,当我们进行系统设计时候,不仅要考虑正常逻辑下代码该如何走,还要考虑异常情况下代码逻辑应该怎么走.当服务消费方调用服务提供方的服务出现错误时候,Dubbo提供了多种容错方案,缺省模式为failover,也就是失败重试. Dubbo提供的集群容错模式 下面看下Dubbo提供的集群容错模式: Failover Cluster:失败重试 当服务消费方调用服务提供者失败后自动切换到其他服务提供者服务器进行重试.这通常用于读操作或者具有幂等的写操作,需要注意的是重试会带

1.dubbo负载均衡策略 ①random loadbalance 策略 默认情况下,dubbo是random loadbalance 随机调用实现负载均衡,可以对provider不同实例设置不同的权重,会按照权重来进行负载均衡,权重越大分配的流量越高,一般就用这个默认的就可以了. ②roundrobin loadbalance策略 这个策略默认会将请求均匀的分布到各个provider上面,但是如果各个机器的性能不一样,很容易到杭州性能差 的机器负载过高. ③leastactive loadba

Dubbo的集群容错策略 正常情况下,当我们进行系统设计时候,不仅要考虑正常逻辑下代码该如何走,还要考虑异常情况下代码逻辑应该怎么走.当服务消费方调用服务提供方的服务出现错误时候,Dubbo提供了多种容错方案,缺省模式为failover,也就是失败重试. Dubbo提供的集群容错模式 下面看下Dubbo提供的集群容错模式: Failover Cluster:失败重试 当服务消费方调用服务提供者失败后自动切换到其他服务提供者服务器进行重试.这通常用于读操作或者具有幂等的写操作,需要注意的是重试会带

作者:中华石杉 面试题 dubbo 负载均衡策略和集群容错策略都有哪些?动态代理策略呢? 面试官心理分析 继续深问吧,这些都是用 dubbo 必须知道的一些东西,你得知道基本原理,知道序列化是什么协议,还得知道具体用 dubbo 的时候,如何负载均衡,如何高可用,如何动态代理. 说白了,就是看你对 dubbo 熟悉不熟悉: dubbo 工作原理:服务注册.注册中心.消费者.代理通信.负载均衡: 网络通信.序列化:dubbo 协议.长连接.NIO.hessian 序列化协议: 负载均衡策略.集群容

dubbo的负载均衡策略 RandomLoadBalance 随机调用负载均衡 默认方式该类实现了抽象的AbstractLoadBalance接口,重写了doSelect方法,看方法的细节就是首先遍历每个提供服务的机器,获取每个服务的权重,然后累加权重值,判断每个服务的提供者权重是否相同,如果每个调用者的权重不相同,并且每个权重大于0,那么就会根据权重的总值生成一个随机数,再用这个随机数,根据调用者的数量每次减去调用者的权重,直到计算出当前的服务提供者随机数小于0,就选择那个提供者!另外,如果每

dubbo负载均衡策略 random loadbalance 默认情况下,dubbo是random load balance随机调用实现负载均衡,可以对provider不同实例设置不同的权重,会按照权重来负载均衡,权重越大分配流量越高,一般就用这个默认的就可以了. roundrobin loadbalance 均匀地将流量打到各个机器上去,但是如果各个机器的性能不一样,容易导致性能差的机器负载过高.所以此时需要调整权重,让性能差的机器承载权重小一些,流量少一些. leastactive load

dubbo负载均衡策略 random loadbalance 默认情况下,dubbo是random load balance随机调用实现负载均衡,可以对provider不同实例设置不同的权重,会按照权重来负载均衡,权重越大分配流量越高,一般就用这个默认的就可以了. roundrobin loadbalance 均匀地将流量打到各个机器上去,但是如果各个机器的性能不一样,容易导致性能差的机器负载过高.所以此时需要调整权重,让性能差的机器承载权重小一些,流量少一些. leastactive load

学习Dubbo源码的过程中,首先看到的是dubbo的集群容错模式,以下简单介绍10种集群容错模式 1.AvailableCluster 顾名思义,就是可用性优先,遍历所有的invokers,选择可用的 2.MergeableCluster:当接口需要多个服务组合返回值时,使用该接口 3.ForkingCluster:并行执行,当有一个返回值时,取该值,该方法中使用了线程池和LinkedBlockingQuene来并发所有的子任务,并阻塞父线程,实现很优雅.可用于查询等要求性能高的,不适用于非幂等

(1)dubbo负载均衡策略 1)random loadbalance 默认情况下,dubbo是random load balance随机调用实现负载均衡,可以对provider不同实例设置不同的权重,会按照权重来负载均衡,权重越大分配流量越高,一般就用这个默认的就可以了. 2)roundrobin loadbalance 还有roundrobin loadbalance,这个的话默认就是均匀地将流量打到各个机器上去,但是如果各个机器的性能不一样,容易导致性能差的机器负载过高.所以此时需要调整权

(1)dubbo负载均衡策略 1)random loadbalance 默认情况下,dubbo是random load balance随机调用实现负载均衡,可以对provider不同实例设置不同的权重,会按照权重来负载均衡,权重越大分配流量越高,一般就用这个默认的就可以了. 2)roundrobin loadbalance 还有roundrobin loadbalance,这个的话默认就是均匀地将流量打到各个机器上去,但是如果各个机器的性能不一样,容易导致性能差的机器负载过高.所以此时需要调整权

(1)dubbo负载均衡策略 1)random loadbalance 默认情况下,dubbo是random load balance随机调用实现负载均衡,可以对provider不同实例设置不同的权重,会按照权重来负载均衡,权重越大分配流量越高,一般就用这个默认的就可以了. 2)roundrobin loadbalance 还有roundrobin loadbalance,这个的话默认就是均匀地将流量打到各个机器上去,但是如果各个机器的性能不一样,容易导致性能差的机器负载过高.所以此时需要调整权

Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架,我们可以非常容易地通过Dubbo来构建分布式服务,并根据自己实际业务应用场景来选择合适的集群容错模式,这个对于很多应用都是迫切希望的,只需要通过简单的配置就能够实现分布式服务调用,也就是说服务提供方(Provider)发布的服务可以天然就是集群服务,比如,在实时性要求很高的应用场景下,可能希望来自消费方(Consumer)的调用响应时间最短,只需要选择Dubbo的Forking Cluster模式配置,就可以对一个调用请求并行发送到多台对等的提供方

一个topic有多个队列,分散在不同的broker.producer在发送消息的时候,需要选择一个队列 producer发送消息全局时序图: 队列选择与容错策略结论: 在不开启容错的情况下,轮询队列进行发送,如果失败了,重试的时候过滤失败的Broker 如果开启了容错策略,会通过RocketMQ的预测机制来预测一个Broker是否可用 如果上次失败的Broker可用那么还是会选择该Broker的队列 如果上述情况失败,则随机选择一个进行发送 在发送消息的时候会记录一下调用的时间与是否报错,根据该

作为一个程序员,咱们在开发的时候不仅仅是完成某个功能,更要考虑其异常情况程序如何设计,比如说:dubbo的消费端调用服务方异常的情况,要不要处理?如何处理? dubbo提供了多种集群容错机制,默认是failover,也就是失败后重试.可以自行扩展集群容错策略,参见:dubbo官网 图中各节点关系: 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 Invok

转自:http://www.kailing.pub/article/index/arcid/255.html 前言 谈到java的线程池最熟悉的莫过于ExecutorService接口了,jdk1.5新增的java.util.concurrent包下的这个api,大大的简化了多线程代码的开发.而不论你用FixedThreadPool还是CachedThreadPool其背后实现都是ThreadPoolExecutor.ThreadPoolExecutor是一个典型的缓存池化设计的产物,因为池子有

一. 四种初始化策略 EF的CodeFirst模式下数据库的初始化有四种策略: 1. CreateDatabaseIfNotExists:EF的默认策略,数据库不存在,生成数据库:一旦model发生变化,抛异常,提示走数据迁移 2. DropCreateDatabaseIfModelChanges:一旦model发生变化,删除数据库重新生成  3. DropCreateDatabaseAlways:数据库每次都重新生成 4. 自定义初始化(继承上面的三种策略中任何一种,然后追加自己的业务) 关闭

昨天刚接触公司dubbo,发现公司中项目里面的spring-dubbo-privider的dubbo中<dubbo:application name=""/>和<dubbo:address .../>等都没有填写,于是纳闷项目是怎么找到对应的配置的呢?当然,启动项目的时候需要在tomcat的vm options里面指定dubbo.properties的地址,但是因为之前使用的都是xml的配置方式,所以不太理解.于是查资料.感觉这文章不错. 原文链接:http:/

在集群调用失败时,Dubbo 提供了多种容错方案,缺省为 failover 重试. 集群容错模式 1. Failover Cluster 失败自动切换,当出现失败,重试其它服务器 .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" /><dubbo:reference retries="2" /><