【精】dubbo原理和机制

一篇不错的讲解dubbo原理和机制的

Dubbo2.7.5连接zookeeper时报错： zookeeper not connected

Dubbo2.7.5连接zookeeper时报错： zookeeper not connected

dubbo服务不注册到公司zk上

 问题场景：         自己想本地跑一下，但是本地跑又把服务注册到zk上了，而开发、测试环境连不了本地，对于调用方表象就是一会儿能用，一会儿不能用，等于说就是挂了。     有2种方式可以避免本地服务注册到zk上，二选一（不注册自己的服务，但是

dubbo十层

dubbo的十层：第一层：service层：接口层    provider和consumer接口，留给开发者实现的第二层：config层：配置层    任何一个框架，都需要提供配置文件，对框架进行配置的第三层：proxy层：代理层    无论是consumer,还是provide

Dubbo的集群容错与负载均衡策略

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：FailoverCluster：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

Dubbo的线程模型与线程池策略

Dubbo默认的底层网络通讯使用的是Netty，服务提供方NettyServer使用两级线程池，其中EventLoopGroup(boss)主要用来接受客户端的链接请求，并把接受的请求分发给EventLoopGroup(worker)来处理，boss和worker线程组我们称之为IO线程。如果服务提供方的逻辑能迅速完成，并且不会发起新的IO请求，那么直接在IO线程上处理会更快，因为这减少了线程池调

熔断限流

限流根据排队理论，具有延迟的服务随着请求量的不断提升，其平均响应时间也会迅速提升，为了保证服务的SLA（Service-LevelAgreement服务等级协议），有必要控制单位时间的请求量。这就是限流为什么愈发重要的原因。分类qps限流限制每秒处理请求数不超过阈值并发限流限制同时处理的请求数目。Java中的Semaphore(信号量)是做并发限制的好工具，特别适用于资源有效的场景。单机限流Gua

dubbo是如何控制并发数和限流的？

ExecuteLimitFilterExecuteLimitFilter，在服务提供者，通过的"executes"统一配置项开启：表示每服务的每方法最大可并行执行请求数。ExecuteLimitFilter是通过信号量来实现的对服务端的并发数的控制。ExecuteLimitFilter执行流程：1：首先会去获得服务提供者每服务每方法最大可并行执行请求数2：如果每服务每方法最大可

通俗易懂描述dubbo工作原理

关于dubbo的描述就不再赘述，直接进入主题，那就是dubbo的工作原理。dubbo分为服务提供者和服务消费者，主要的工作内容有以下几点：提供者暴露服务、消费者引入服务、提供者和消费者和注册中心之间的通信、消费者消费服务、监控中心、其他扩展一、provider暴露服务1、首先provider可以在配置文件中配置自己可以提供那些服务，通过<dubbo:service>可以进行配置或者注解

dubbo负载均衡策略

前言：在上一篇博客中，介绍了zookeeper作为dubbo的注册中心是如何工作的，有一个很重要的点，我们的程序是分布式应用，服务部署在几个节点（服务器）上，当消费者调用服务时，zk返回给dubbo的是一个节点列表，但是dubbo只会选择一台服务器，那么它究竟会选择哪一台呢？这就是dubbo的负载均衡策略了，本篇博客就来聚焦dubbo的负载均衡策略。本篇博客的目录一：负载均衡介绍1.1:负载均衡简