在上一节的服务引用中已经知道，当消费者调用提供者的方法时，最终在代理类里面还是通过之前生成的Invoker调用提供者方法。那么dubbo中的Invoker有哪些？
首先ServiceConfig类拿到对外提供服务的实际类ref(如：HelloServiceImpl),然后通过ProxyFactory类的getInvoker方法使用ref生成一个AbstractProxyInvoker实例，到这一步就完成具体服务到Invoker的转化。接下来就是Invoker转换到Exporter的过程。
dubbo-2.7.1-sources.jar!/org/apache/dubbo/rpc/proxy/InvokerInvocationHandler.java
dubbo-2.7.2/dubbo-rpc/dubbo-rpc-api/src/main/java/org/apache/dubbo/rpc/Filter.java
dubbo中的负载均衡算法： RandomLoadBalance(实际上是权重随机) protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) { int length = invokers.size(); boolean sameWeight = true; int[] weights = new int[length];
WebFlux 服务编排是指使用 WebFlux 框架来编排多个异步服务的执行顺序和数据流动，从而构建出一个完整的、基于事件驱动的响应式应用程序。
前面文章分析了服务的导出与引用过程，从本篇文章开始，我将开始分析 Dubbo 集群容错方面的源码。这部分源码包含四个部分，分别是服务目录 Directory、服务路由 Router、集群 Cluster 和负载均衡 LoadBalance。这几个部分的源码逻辑比较独立，我会分四篇文章进行分析。本篇文章作为集群容错的开篇文章，将和大家一起分析服务目录相关的源码。在进行深入分析之前，我们先来了解一下服务目录是什么。服务目录中存储了一些和服务提供者有关的信息，通过服务目录，服务消费者可获取到服务提供者的信息，比如 ip、端口、服务协议等。通过这些信息，服务消费者就可通过 Netty 等客户端进行远程调用。在一个服务集群中，服务提供者数量并不是一成不变的，如果集群中新增了一台机器，相应地在服务目录中就要新增一条服务提供者记录。或者，如果服务提供者的配置修改了，服务目录中的记录也要做相应的更新。如果这样说，服务目录和注册中心的功能不就雷同了吗。确实如此，这里这么说是为了方便大家理解。实际上服务目录在获取注册中心的服务配置信息后，会为每条配置信息生成一个 Invoker 对象，并把这个 Invoker 对象存储起来，这个 Invoker 才是服务目录最终持有的对象。Invoker 有什么用呢？看名字就知道了，这是一个具有远程调用功能的对象。讲到这大家应该知道了什么是服务目录了，它可以看做是 Invoker 集合，且这个集合中的元素会随注册中心的变化而进行动态调整。
什么是命令模式？ 假设现在有一个请求处理类(低层类/第三方类)，如果客户端拿到这个类之后直接调用它，那么客户端和这个请求处理类之间的藕合度过高。 这时候我们在客户端的请求发送类和请求处理类之间增加一个
从图中可以看出,他有三个实现类,分别是ConditionRouter，MockInvokersSelector，ScriptRouter
dubbo中涉及到的负载均衡算法只要有四种：Random LoadBalance(随机均衡算法)、RoundRobin LoadBalance(权重轮循均衡算法)、LeastAction LoadBalance(最少活跃调用数均衡算法)、ConsistentHash LoadBalance(一致性Hash均衡算法)。 在dubbo中，首先定义了一个LoadBalance的接口。 public interface LoadBalance { /** * select one in
Dubbo支持在服务调用方对服务提供者采用负载均衡算法，LoadBalance接口定义如下：
dubbo-go-v1.4.2/cluster/cluster_impl/failfast_cluster.go
dubbo-go-v1.4.2/cluster/cluster_impl/failback_cluster.go
作者：温昂展 前面在过载保护章节中已提及了负载均衡，顾名思义，本节要探究的对象为负载/请求。负载均衡除了起到过载预防的作用，本质上是提高了系统的吞吐量，最小化响应时间，到达资源利用最大化。 一、算法与
dubbo-2.7.3/dubbo-cluster/src/main/java/org/apache/dubbo/rpc/cluster/support/ForkingClusterInvoker.java
1、RandomLoadBalance算法 public class RandomLoadBalance extends AbstractLoadBalance { public static final String NAME = "random"; private final Random random = new Random(); protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url,
dubbo-2.7.3/dubbo-cluster/src/main/java/org/apache/dubbo/rpc/cluster/support/FailbackClusterInvoker.java
首先来看一下directory接口的实现类,他主要有两个实现类,一个是StaticDirectory,一个是RegistryDirectory，本文主要解析RegistryDirectory。
相信经过前面几篇之后，大家已经对 Dubbo 整体流程已经清晰了，包括服务是如何暴露的，服务是什么时候注册到注册中心的，以及服务是怎么引入的，服务整体的调用过程等等。
前面的文章，已经单独对服务发现(Directory、RegistryDirectory)、路由机制(Router)、负载均衡机制(LoadBalance),本节将重点分析集群容错机制(AbstractClusterInvoker)。整个集群容错中，上述组件扮演的角色见下图所示，本文将重点分析AbstractClusterInvoker是如何融合这些组件的。
dubbo-2.7.2/dubbo-rpc/dubbo-rpc-api/src/main/java/org/apache/dubbo/rpc/filter/ConsumerContextFilter.java
负载均衡是指在集群中，将多个数据请求分散在不同单元上进行执行，主要为了提高系统容错能力和加强系统对数据的处理能力。
负载均衡是分布式系统中的一项核心技术，它可以将服务请求均匀地分配到不同的服务提供者上，以提高系统的性能和可扩展性。Dubbo作为一款高性能的分布式服务框架，提供了多种负载均衡策略，可以根据不同的场景选择合适的负载均衡策略来实现负载均衡。本文将介绍Dubbo中几种常用的负载均衡策略，以及它们的实现原理。
dubbo-go-v1.4.2/cluster/cluster_impl/registry_aware_cluster.go
多个被调用者在调用时虚拟化为一个被调用者，这就是Dubbo的集群化，本文将从一次碰壁经历出发，讲一讲Dubbo是如何进行集群化的。
上一篇我们分析了服务发布的原理，可以看到默认是创建了一个Netty server，并通过Invoker调用服务，同样，在客户端也会创建一个Inovker对象，下面就一起来看看这个引用创建过程。
LoadBalance 中文意思为负载均衡，它的职责是将网络请求，或者其他形式的负载“均摊”到不同的机器上。避免集群中部分服务器压力过大，而另一些服务器比较空闲的情况。通过负载均衡，可以让每台服务器获取到适合自己处理能力的负载。在为高负载服务器分流的同时，还可以避免资源浪费，一举两得。负载均衡可分为软件负载均衡和硬件负载均衡。在我们日常开发中，一般很难接触到硬件负载均衡。但软件负载均衡还是可以接触到的，比如 Nginx。在 Dubbo 中，也有负载均衡的概念和相应的实现。Dubbo 需要对服务消费者的调用请求进行分配，避免少数服务提供者负载过大。服务提供者负载过大，会导致部分请求超时。因此将负载均衡到每个服务提供者上，是非常必要的。Dubbo 提供了4种负载均衡实现，分别是基于权重随机算法的 RandomLoadBalance、基于最少活跃调用数算法的 LeastActiveLoadBalance、基于 hash 一致性的 ConsistentHashLoadBalance，以及基于加权轮询算法的 RoundRobinLoadBalance。这几个负载均衡算法代码不是很长，但是想看懂也不是很容易，需要大家对这几个算法的原理有一定了解才行。如果不是很了解，也没不用太担心。我们会在分析每个算法的源码之前，对算法原理进行简单的讲解，帮助大家建立初步的印象。
LoadBalance 中文意思为负载均衡，它的职责是将网络请求，或者其他形式的负载“均摊”到不同的机器上。避免集群中部分服务器压力过大，而另一些服务器比较空闲的情况。通过负载均衡，可以让每台服务器获取到适合自己处理能力的负载。在为高负载的服务器分流的同时，还可以避免资源浪费，一举两得。负载均衡可分为软件负载均衡和硬件负载均衡。在我们日常开发中，一般很难接触到硬件负载均衡。但软件负载均衡还是能够接触到一些的，比如 Nginx。在 Dubbo 中，也有负载均衡的概念和相应的实现。Dubbo 需要对服务消费者的调用请求进行分配，避免少数服务提供者负载过大。服务提供者负载过大，会导致部分服务调用超时。因此将负载均衡到每个服务提供者上，是非常必要的。Dubbo 提供了4种负载均衡实现，分别是基于权重随机算法的 RandomLoadBalance、基于最少活跃调用数算法的 LeastActiveLoadBalance、基于 hash 一致性的 ConsistentHashLoadBalance，以及基于加权轮询算法的 RoundRobinLoadBalance。这几个负载均衡算法代码不是很长，但是想看懂也不是很容易，需要大家对这几个算法的原理有一定了解才行。如果不是很了解，也没不用太担心。我会在分析每个算法的源码之前，对算法原理进行简单的讲解，帮助大家建立初步的印象。
GitHub地址：https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
接上篇 https://cloud.tencent.com/developer/article/1109591 dubbo 版本2.5.3 通过代码可以看到failback，failover，failsafe，forking，failfast都通过了父类的select方法选择服务提供者（invoker） 这个方法里，也包含有dubbo处理集群的机制，包括使用负载均衡的策略。通知可以看到available和broadcast方案目前没用到负载均衡策略，先看先看select方法 /** * 使用lo
dubbo-2.7.2/dubbo-rpc/dubbo-rpc-api/src/main/java/org/apache/dubbo/rpc/filter/TokenFilter.java
为了避免单点故障，现在的应用至少会部署在两台服务器上。对于一些负载比较高的服务，会部署更多台服务器。这样，同一环境下的服务提供者数量会大于1。对于服务消费者来说，同一环境下出现了多个服务提供者。这时会出现一个问题，服务消费者需要决定选择哪个服务提供者进行调用。另外服务调用失败时的处理措施也是需要考虑的，是重试呢，还是抛出异常，亦或是只打印异常等。为了处理这些问题，Dubbo 定义了集群接口 Cluster 以及及 Cluster Invoker。集群 Cluster 用途是将多个服务提供者合并为一个 Cluster Invoker，并将这个 Invoker 暴露给服务消费者。这样一来，服务消费者只需通过这个 Invoker 进行远程调用即可，至于具体调用哪个服务提供者，以及调用失败后如何处理等问题，现在都交给集群模块去处理。集群模块是服务提供者和服务消费者的中间层，为服务消费者屏蔽了服务提供者的情况，这样服务消费者就可以处理远程调用相关事宜。比如发请求，接受服务提供者返回的数据等。这就是集群的作用。
首先通过ReferenceConfig类的private void init()方法会先检查初始化所有的配置信息后，调用private T createProxy(Map<String, String> map)创建代理，消费者最终得到的是服务的代理， 在createProxy接着调用Protocol接口实现的<T> Invoker<T> refer(Class<T> type, URL url)方法生成Invoker实例(如上图中的红色部分)，这是服务消费的关键。接下来把Invoker通过ProxyFactory代理工厂转换为客户端需要的接口(如：HelloWorld)，创建服务代理并返回。
Dubbo是阿里巴巴开源出来的一个分布式服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及作为SOA服务治理的方案。它的核心功能包括：
dubbo-2.7.3/dubbo-cluster/src/main/java/org/apache/dubbo/rpc/cluster/support/FailfastClusterInvoker.java
dubbo RCP请求到达provider后，首先经过数据接收、解码（NettyWokerThread/NioEventLoop），然后传递到RPC后续流程（DubboServerHandler），即filter、service invoke过程，service invoke过程也就是执行真正服务的逻辑，执行完毕后再经过编码作为响应返回给RPC调用者。
上一篇我们介绍了SPI机制。本篇会先介绍dubbo中的核心机制，包括设计模式、bean加载、扩展点机制、动态代理和远程调用流程。
dubbo中涉及到的负载均衡算法只要有四种：Random LoadBalance(随机均衡算法)、RoundRobin LoadBalance(权重轮循均衡算法)、LeastAction LoadBalance(最少活跃调用数均衡算法)、ConsistentHash LoadBalance(一致性Hash均衡算法)。 在dubbo中，首先定义了一个LoadBalance的接口。 public interface LoadBalance { /** * select one inv
前面dubbo整体架构分析里面我们讲解了服务消费者消费一个服务的详细过程是，首先 调用 Protocol 的 refer 方法生成 Invoker 实例,接下来把Invoker 转换为客户端需要的接口(如：UserServiceBo),本文来讲解第二个环节的实现
命令（Command） Intent 将命令封装成对象中，具有以下作用： 使用命令来参数化其它对象 将命令放入队列中进行排队 将命令的操作记录到日志中 支持可撤销的操作 Class Diagram Command：命令 Receiver：命令接收者，也就是命令真正的执行者 Invoker：通过它来调用命令 Client：可以设置命令与命令的接收者 📷 Implementation 设计一个遥控器，可以控制电灯开关。 📷 public interface Command { void execut
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