dubbo集群容错和服务降级

集群容错
什么是容错机制？ 容错机制指的是系统在一定范围内允许或包容犯错情况的发生。举个简单例子，我们在电脑上运行一个程序，有时候会出现无响应的情况，然后系统会弹出一个提示框让我们选择，是立即结束还是继续等待，然后根据我们的选择执行对应的操作，这就是“容错”。
在分布式架构下，网络、硬件、应用都可能发生故障，由于各个服务之间可能存在依赖关系，如果一条链路中的其中一个节点出现故障，将会导致雪崩效应。为了减少某一个节点故障的影响范围，所以我们才需要去构建容错服务，来优雅的处理这种中断的响应结果。
Dubbo提供了6种容错机制，分别如下

1. failsafe 失败忽略异常
2. failover(默认) 失败后重试其他服务器； 重试次数(retries)默认为2
3. failfast 失败以后立即抛出异常
4. failback 失败自动恢复，记录日志并定时重试
5. forking 并行调用多个服务，一个成功立即返回 forks 设置并行数
6. broadcast 广播，任意一台报错，则执行的方法报错
   配置方式如下，通过cluster方式，配置指定的容错方案
   <dubbo:reference id=“helloService”
   interface=“com.test.dubbo.IHello”
   registry=“zookeeper” version=“2”
   cluster=“failover” retries=“2”
   />

服务降级
降级的目的是为了保证核心服务可用。
降级可以有几个层面的分类： 自动降级和人工降级； 按照功能可以分为：读服务降级和写服务降级；

1. 对一些非核心服务进行人工降级，在大促之前通过降级开关关闭那些推荐内容、评价等对主流程没有影响的功能
2. 故障降级，比如调用的远程服务挂了，网络故障、或者RPC服务返回异常。 那么可以直接降级，降级的方案比如设置默 认值、采用兜底数据（系统推荐的行为广告挂了，可以提前准备静态页面做返回）等等
3. 限流降级，在秒杀这种流量比较集中并且流量特别大的情况下，因为突发访问量特别大可能会导致系统支撑不了。这个时候可以采用限流来限制访问量。当达到阀值时，后续的请求被降级，比如进入排队页面，比如跳转到错误页（活动太火爆，稍后重试等）

dubbo的降级方式： Mock

Mock测试

1、客户端增加TestMock类实现IHello接口（要对哪个服务做降级就实现哪个接口）如下：

2、配置文件中接口声明中增加moke配置如下：

<dubbo:reference id="helloService"
                     interface="com.test.dubbo.IHello"
                     registry="zookeeper" version="2"
                     cluster="failover" retries="2"
                     mock="com.test.dubbo.TestMock"  timeout="1000"
                     />

3、通过超时异常来模拟服务异常超时的场景。设置timeout 为1 访问服务肯定会超时 ，超时后将执行TestMock中的实现 来降级。当服务端故障解除以后（timeout设置为1000），调用过程将恢复正常

如下：