## 面试题 如何基于 dubbo 进行服务治理、服务降级、失败重试以及超时重试? ## 面试官心理分析 服务治理,这个问题如果问你,其实就是看看你有没有**服务治理**的思想,因为这个是做过复杂微服务的人肯定会遇到的一个问题。 **服务降级**,这个是涉及到复杂分布式系统中必备的一个话题,因为分布式系统互相来回调用,任何一个系统故障了,你不降级,直接就全盘崩溃?那就太坑爹了吧。 **失败重试**,分布式系统中网络请求如此频繁,要是因为网络问题不小心失败了一次,是不是要重试? **超时重试**,跟上面一样,如果不小心网络慢一点,超时了,如何重试? ## 面试题剖析 ### 服务治理 #### 1. 调用链路自动生成 一个大型的分布式系统,或者说是用现在流行的微服务架构来说吧,**分布式系统由大量的服务组成**。那么这些服务之间互相是如何调用的?调用链路是啥?说实话,几乎到后面没人搞的清楚了,因为服务实在太多了,可能几百个甚至几千个服务。 那就需要基于 dubbo 做的分布式系统中,对各个服务之间的调用自动记录下来,然后自动将**各个服务之间的依赖关系和调用链路生成出来**,做成一张图,显示出来,大家才可以看到对吧。 ![dubbo-service-invoke-road](./images/dubbo-service-invoke-road.png) #### 2. 服务访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,如何来扩容和优化啊。 #### 3. 其它 - 服务分层(避免循环依赖) - 调用链路失败监控和报警 - 服务鉴权 - 每个服务的可用性的监控(接口调用成功率?几个 9?99.99%,99.9%,99%) ### 服务降级 比如说服务 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,还是不行,那么直接降级,走一个备用的逻辑,给用户返回响应。 举个栗子,我们有接口 `HelloService` 。 `HelloServiceImpl` 有该接口的具体实现。 ```java public interface HelloService { void sayHello(); } public class HelloServiceImpl implements HelloService { public void sayHello() { System.out.println("hello world......"); } } ``` ```xml ``` 我们调用接口失败的时候,可以通过 `mock` 统一返回 null。 mock 的值也可以修改为 true,然后再跟接口同一个路径下实现一个 Mock 类,命名规则是 “接口名称+ `Mock` ” 后缀。然后在 Mock 类里实现自己的降级逻辑。 ```java public class HelloServiceMock implements HelloService { public void sayHello() { // 降级逻辑 } } ``` ### 失败重试和超时重试 所谓失败重试,就是 consumer 调用 provider 要是失败了,比如抛异常了,此时应该是可以重试的,或者调用超时了也可以重试。配置如下: ```xml ``` 举个栗子。 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。 可以结合你们公司具体的场景来说说你是怎么设置这些参数的: - `timeout` :一般设置为 `200ms` ,我们认为不能超过 `200ms` 还没返回。 - `retries` :设置 retries,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。