谈谈对dubbo的广播机制的理解

1、介绍

1.1、广播调用

1、工作原理

1.2、调用方式

1、@Reference 注解

2、XML 配置

3、全局配置

1.3、广播机制的特性

2、重试机制

2.1、默认行为

2.2、自定义逻辑

1、在业务层封装重试逻辑

2、使用 @Reference

3、广播调用的实践

3.1、常用参数

1. XML 配置示例

2. 注解配置示例

3. 代码配置示例

3.2、集群策略

3.3、幂等性设计

1、原因

2、解决方案

4、使用场景

5、注意事项

前言

在dubbo中协议端口默认为20880，注册中心zookeeper默认端口为2181。

zookeeper类似于电话簿，dubbo类似于电话号码。

两者关系如下图所示：

在分布式系统中，服务的高可用性和容错能力是确保系统稳定性的重要因素。Dubbo 作为一个高性能的 RPC 框架，提供了多种集群容错策略，来应对分布式服务调用中的各种异常情况。

其中，Broadcast Cluster (广播集群) 是一种特殊的策略，它能够将请求广播给所有的服务提供者，并要求所有服务都必须成功执行。

关于更多dubbo的介绍：深入探讨dubbo组件的实践_dubbo 分层-CSDN博客

1、介绍

在 Apache Dubbo 中，广播调用（Broadcast） 是一种特殊的调用模式，它将请求发送到所有注册的服务提供者（Provider），每个提供者都会独立执行该调用。

这种模式常用于通知所有服务实例执行某些操作（如刷新缓存、更新配置等）。

以下是关于 Dubbo 广播调用中重试机制（retries 配置）的详细说明：

1.1、广播调用

广播调用（Broadcast）是一种特殊的远程调用模式，其核心特点是：将请求发送到所有注册的服务提供者（Provider），每个提供者独立执行该调用。

1、工作原理

Broadcast（广播）集群容错策略在 Dubbo 中是指将请求广播给所有的服务提供者，并逐一调用它们。只有当所有的服务提供者都成功执行请求时，调用才被认为是成功的。

如果任何一个服务提供者执行失败，则整个调用会抛出异常。

具体的工作原理如下：

请求广播：

当服务消费者发起一个 RPC 请求时，Dubbo 会将这个请求广播到所有注册的服务提供者。
逐一调用：

每一个服务提供者都会接收到这个请求，并按照顺序执行请求中的操作。
返回结果：

如果所有的服务提供者都成功执行了请求，Dubbo 会返回成功的响应。如果有任何一个服务提供者执行失败，Dubbo 将抛出异常，并停止后续的调用。

这种策略确保了所有服务提供者的操作保持一致，适用于需要全局一致性的场景。

1.2、调用方式

1、`@`Reference 注解

通过 @Reference 注解的 cluster 属性设置为 boradcast。

代码示例：

@Reference(cluster = "broadcast", timeout = 3000)
private DemoService demoService;

2、XML 配置

代码示例：

<dubbo:reference id="demoService" 
                 interface="com.example.DemoService"
                 cluster="broadcast"
                 timeout="3000" />

行为特点：
- 请求会发送到所有服务提供者（Provider）。
- 每个 Provider 独立执行调用，互不干扰。
- 如果任何一个调用失败，Dubbo 会记录失败信息，但不会自动重试。

3、全局配置

可以通过全局配置dubbo.properties方式指定使用 Broadcast 策略：

dubbo.reference.cluster=broadcast

这种方式适用于需要全局统一使用 Broadcast 策略的场景。

1.3、广播机制的特性

1.多实例并发调用

广播调用会将请求发送到所有注册的服务提供者（Provider），每个实例独立执行操作。

2.无顺序性

广播调用不保证执行顺序，多个实例可能同时处理同一请求。

3.无自动重试

Dubbo 默认不为广播调用的每个 Provider 提供重试机制，但业务层可能手动实现重试。

2、重试机制

2.1、默认行为

1、无自动重试：
Dubbo 的广播调用默认不支持自动重试。即使某个 Provider 调用失败（如网络异常），也不会对该 Provider 重新尝试调用。

2、失败处理策略：

广播调用的失败处理由 cluster 策略决定，默认是 failover（失败自动切换）或 failfast（快速失败）。但在广播模式下，cluster 配置被强制设置为 boradcast，因此失败处理策略被覆盖。

2.2、自定义逻辑

如果需要为广播调用的每个 Provider 添加重试机制，需要通过以下方式实现：

1、在业务层封装重试逻辑

public void broadcastWithRetry() {
    List<Invoker<DemoService>> invokers = registry.getInvokers();
    for (Invoker<DemoService> invoker : invokers) {
        int retries = 3;
        while (retries > 0) {
            try {
                invoker.invoke(new RpcInvocation("sayHello", new Object[] { "world" }));
                break; // 成功则跳出循环
            } catch (Exception e) {
                retries--;
                if (retries == 0) {
                    // 记录失败日志或抛出异常
                    log.error("Broadcast call failed after retries: {}", e.getMessage());
                }
            }
        }
    }
}

2、使用 `@`Reference

retries 参数（不推荐）。

限制：@Reference 的 retries 参数仅对单个调用生效，无法直接应用于广播调用。

替代方案：结合 retries 和自定义负载均衡策略，但需要谨慎处理。

3、广播调用的实践

3.1、常用参数

如下图所示：

1. XML 配置示例

1、服务提供者配置

<!-- dubbo.xml -->
<dubbo:service interface="com.example.DemoService"
               ref="demoServiceImpl"
               timeout="3000"       <!-- 超时时间（毫秒） -->
               retries="2"          <!-- 失败重试次数（仅在 cluster=failover 时生效） -->
               loadbalance="roundrobin" <!-- 负载均衡策略 -->
               cluster="failover"   <!-- 集群容错策略 -->
/>

2、服务消费者配置

<!-- dubbo.xml -->
<dubbo:reference id="demoService"
                 interface="com.example.DemoService"
                 timeout="5000"      <!-- 超时时间（毫秒） -->
                 retries="1"         <!-- 失败重试次数 -->
                 loadbalance="random" <!-- 负载均衡策略 -->
                 cluster="failfast"  <!-- 集群容错策略 -->
/>

3、全局配置（默认值）

<!-- dubbo.xml -->
<dubbo:provider timeout="2000"
                retries="0"
                loadbalance="random"
                cluster="failover"
/>
<dubbo:consumer timeout="1000"
                retries="0"
                loadbalance="random"
                cluster="failover"
/>

2. 注解配置示例

1、服务提供者

@Service(timeout = 3000, retries = 2, loadbalance = "roundrobin", cluster = "failover")
public class DemoServiceImpl implements DemoService {
    @Override
    public String sayHello(String name) {
        return "Hello, " + name;
    }
}

2、服务消费者

@Reference(timeout = 5000, retries = 1, loadbalance = "random", cluster = "failfast")
private DemoService demoService;

3. 代码配置示例

1、服务提供者

ServiceConfig<DemoService> service = new ServiceConfig<>();
service.setInterface(DemoService.class);
service.setRef(new DemoServiceImpl());
service.setTimeout(3000);          // 超时时间
service.setRetries(2);             // 重试次数
service.setLoadbalance("roundrobin"); // 负载均衡
service.setCluster("failover");    // 集群策略
service.export();

2、服务消费者

ReferenceConfig<DemoService> reference = new ReferenceConfig<>();
reference.setInterface(DemoService.class);
reference.setTimeout(5000);        // 超时时间
reference.setRetries(1);           // 重试次数
reference.setLoadbalance("random"); // 负载均衡
reference.setCluster("failfast");  // 集群策略
DemoService demoService = reference.get();

3.2、集群策略

超时时间单位：timeout 的单位是毫秒（ms），需根据业务需求合理设置。

1、负载均衡策略：

random：随机选择（默认）。

roundrobin：轮询。

leastactive：最少活跃调用者优先。

consistenthash：一致性哈希（需额外配置）。

2、集群策略：

failover：失败自动切换（重试其他节点）。

failfast：快速失败（立即抛出异常）。

failsafe：失败安全（忽略异常，返回空结果）。

failback：失败自动恢复（异步重试）。

forking：并行调用多个节点（需配置 forks）。

3.3、幂等性设计

1、原因

1.网络不可靠导致请求重复

场景：消费者（Consumer）发送广播请求后，部分 Provider 因网络问题未收到响应，Consumer 可能重发请求。
问题：若接口非幂等，重复请求会导致重复操作（如多次写入数据库、多次触发任务）。

2.服务实例重启或故障恢复

场景：某个 Provider 在处理广播请求时发生故障，重启后可能重新处理未完成的请求。
问题：若接口非幂等，重启后重复执行可能导致数据不一致。

3.广播调用的重试逻辑

场景：业务层为广播调用添加重试逻辑（如失败后重试特定 Provider）。
问题：若接口非幂等，重试会导致重复操作。

4.多线程并发执行

场景：多个线程并发调用广播接口，或多个广播请求同时触发。
问题：若接口非幂等，可能导致资源竞争或数据冲突。

2、解决方案

1、唯一标识符（Request ID）：

为每个广播请求分配唯一 ID，服务端通过检查 ID 判断是否已处理过该请求。

public void refreshCache(String requestId) {
    if (cacheService.isProcessed(requestId)) {
        return; // 已处理，直接返回
    }
    // 执行刷新缓存逻辑
    cacheService.markAsProcessed(requestId);
}

2、状态检查与更新：

在操作前检查目标状态，避免重复修改。

public void updateStatus(String resourceId, String newStatus) {
    String currentStatus = db.getStatus(resourceId);
    if (currentStatus.equals(newStatus)) {
        return; // 状态一致，无需更新
    }
    db.updateStatus(resourceId, newStatus);
}

3、去重表（Deduplication Table）：

使用数据库表记录已处理的请求 ID，防止重复处理。

CREATE TABLE deduplication (
    request_id VARCHAR(36) PRIMARY KEY,
    processed_at TIMESTAMP
);

举例：客户端与服务端协作

1.客户端：生成唯一请求 ID 并传递给服务端。

String requestId = UUID.randomUUID().toString();
demoService.broadcastRefreshCache(requestId);

2.服务端：基于请求 ID 实现幂等性校验。

@Service
public class CacheServiceImpl implements CacheService {
    private final Set<String> processedRequests = new HashSet<>();

    @Override
    public void refreshCache(String requestId) {
        if (processedRequests.contains(requestId)) {
            return;
        }
        // 执行刷新逻辑
        processedRequests.add(requestId);
    }
}

经过上面的示例，可以得出：