集群中的单个节点有一定概率出现一些问题，例如，磁盘损坏、系统崩溃等，导致节点无法对外提供服务，因此在分布式 RPC 框架中，必须要重视这种情况。为了避免单点故障，我们的 Provider通常至少会部署在两台服务器上，以集群的形式对外提供服务，对于一些负载比较高的服务，则需要部署更多 Provider 来抗住流量。
在 Dubbo 中，通过 Cluster 这个接口把一组可供调用的 Provider 信息组合成为一个统一的 Invoker 供调用方进行调用。经过 Router 过滤、LoadBalance 选址之后，选中一个具体 Provider 进行调用，如果调用失败，则会按照集群的容错策略进行容错处理。
Dubbo 默认内置了若干容错策略，并且每种容错策略都有自己独特的应用场景，我们可以通过配置选择不同的容错策略。如果这些内置容错策略不能满足需求，我们还可以通过自定义容错策略进行配置。
Cluster接口与容错机制Cluster 的工作流程大致可以分为两步（如下图所示）：
创建 Cluster Invoker 实例（在 Consumer 初始化时，Cluster 实现类会创建一个 Cluster Invoker 实例，即下图中的 merge 操作）；
使用 Cluster Invoker 实例（在 Consumer 服务消费者发起远程调用请求的时候，Cluster Invoker 会依赖前面课时介绍的 Directory、Router、LoadBalance 等组件得到最终要调用的 Invoker 对象）。
Cluster Invoker 获取 Invoker 的流程大致可描述为如下：
- 通过 Directory 获取 Invoker 列表，以 RegistryDirectory 为例，会感知注册中心的动态变化，实时获取当前 Provider 对应的 Invoker 集合；
- 调用 Router 的 route() 方法进行路由，过滤掉不符合路由规则的 Invoker 对象；
- 通过 LoadBalance 从 Invoker 列表中选择一个 Invoker；
- ClusterInvoker 会将参数传给 LoadBalance 选择出的 Invoker 实例的 invoke 方法，进行真正的远程调用。
- Failover Cluster：失败自动切换。它是 Dubbo 的默认容错机制，在请求一个 Provider 节点失败的时候，自动切换其他 Provider节点，默认执行 3 次，适合幂等操作。当然，重试次数越多，在故障容错的时候带给 Provider 的压力就越大，极端情况下甚至可能造成雪崩式问题。
- Failback Cluster：失败自动恢复。失败后记录到队列中，通过定时器重试。
- Failfast Cluster：快速失败。请求失败后返回异常，不进行任何重试。
- Failsafe Cluster：失败安全。请求失败后忽略异常，不进行任何重试。
- Forking Cluster：并行调用多个 Provider 节点，只要有一个成功就返回。
- Broadcast Cluster：广播多个 Provider 节点，只要有一个节点失败就失败。
- Available Cluster：遍历所有的 Provider 节点，找到每一个可用的节点，就直接调用。如果没有可用的 Provider 节点，则直接抛出异常。
- Mergeable Cluster：请求多个 Provider 节点并将得到的结果进行合并。
Cluster接口是一个扩展接口，通过 @SPI 注解的参数我们知道其使用的默认实现是 FailoverCluster，它只定义了一个 join() 方法，在其上添加了 @Adaptive 注解，会动态生成适配器类，其中会优先根据 Directory.getUrl() 方法返回的 URL 中的 cluster 参数值选择扩展实现，若无 cluster 参数则使用默认的 FailoverCluster 实现。Cluster 接口的具体定义如下所示：
@SPI(FailoverCluster.NAME)
public interface Cluster {
@Adaptive
Invoker join(Directory directory) throws RpcException;
}Cluster 接口的实现类如下图所示，分别对应前面提到的多种容错策略：
Cluster 接口继承关系
在每个 Cluster 接口实现中，都会创建对应的 Invoker 对象，这些都继承自AbstractClusterInvoker 抽象类，如下图所示：
AbstractClusterInvoker 继承关系图:通过上面两张继承关系图我们可以看出，Cluster 接口和 Invoker 接口都会有相应的抽象实现类，这些抽象实现类都实现了一些公共能力。下面我们就来深入介绍 AbstractClusterInvoker 和 AbstractCluster 这两个抽象类。
AbstractClusterInvoker源码AbstractClusterInvoker，两点核心功能：一个是实现的Invoker 接口，Invoker.invoke()方法进行通用的抽象实现；另一个是实现通用的负载均衡算法。
在AbstractClusterInvoker.invoke() 方法中，会通过Directory获取Invoker列表，然后通过SPI初始化LoadBalance，最后调用doInvoke()方法执行子类的逻辑。在Directory.list()方法返回Invoker 集合之前，已经使用Router进行了一次筛选，对RegistryDirectory的分析。
public Result invoke(final Invocation invocation) throws RpcException {
// 检测当前Invoker是否已销毁
checkWhetherDestroyed();
// 将RpcContext中的attachment添加到Invocation中
Map contextAttachments = RpcContext.getContext().getObjectAttachments();
if (contextAttachments != null && contextAttachments.size() != 0) {
((RpcInvocation) invocation).addObjectAttachments(contextAttachments);
}
// 通过Directory获取Invoker对象列表，通过对RegistryDirectory的介绍我们知道，其中已经调用了Router进行过滤
List invokers = list(invocation);
// 通过SPI加载LoadBalance
LoadBalance loadbalance = initLoadBalance(invokers, invocation);
RpcUtils.attachInvocationIdIfAsync(getUrl(), invocation);
// 调用doInvoke()方法，该方法是个抽象方法
return doInvoke(invocation, invokers, loadbalance);
}
protected List list(Invocation invocation) throws RpcException {
return directory.list(invocation); // 调用Directory.list()方法
}AbstractClusterInvoker 是如何按照不同的 LoadBalance 算法从 Invoker 集合中选取最终 Invoker 对象的。
AbstractClusterInvoker 并没有简单粗暴地使用 LoadBalance.select() 方法完成负载均衡，而是做了进一步的封装，具体实现在 select() 方法中。在 select() 方法中会根据配置决定是否开启粘滞连接特性，如果开启了，则需要将上次使用的 Invoker 缓存起来，只要 Provider 节点可用就直接调用，不会再进行负载均衡。如果调用失败，才会重新进行负载均衡，并且排除已经重试过的Provider 节点。
// 第一个参数是此次使用的LoadBalance实现，第二个参数Invocation是此次服务调用的上下文信息，
// 第三个参数是待选择的Invoker集合，第四个参数用来记录负载均衡已经选出来、尝试过的Invoker集合
protected Invoker select(LoadBalance loadbalance, Invocation invocation, List invokers, List selected) throws RpcException {
if (CollectionUtils.isEmpty(invokers)) {
return null;
}
// 获取调用方法名
String methodName = invocation == null ? StringUtils.EMPTY_STRING : invocation.getMethodName();
// 获取sticky配置，sticky表示粘滞连接，所谓粘滞连接是指Consumer会尽可能地
// 调用同一个Provider节点，除非这个Provider无法提供服务
boolean sticky = invokers.get(0).getUrl()
.getMethodParameter(methodName, CLUSTER_STICKY_KEY, DEFAULT_CLUSTER_STICKY);
// 检测invokers列表是否包含sticky Invoker，如果不包含，
// 说明stickyInvoker代表的服务提供者挂了，此时需要将其置空
if (stickyInvoker != null && !invokers.contains(stickyInvoker)) {
stickyInvoker = null;
}
// 如果开启了粘滞连接特性，需要先判断这个Provider节点是否已经重试过了
if (sticky && stickyInvoker != null // 表示粘滞连接
&& (selected == null || !selected.contains(stickyInvoker)) // 表示stickyInvoker未重试过
) {
// 检测当前stickyInvoker是否可用，如果可用，直接返回stickyInvoker
if (availablecheck && stickyInvoker.isAvailable()) {
return stickyInvoker;
}
}
// 执行到这里，说明前面的stickyInvoker为空，或者不可用
// 这里会继续调用doSelect选择新的Invoker对象
Invoker invoker = doSelect(loadbalance, invocation, invokers, selected);
if (sticky) { // 是否开启粘滞，更新stickyInvoker字段
stickyInvoker = invoker;
}
return invoker;
}doSelect() 方法主要做了两件事：
- 一是通过 LoadBalance 选择 Invoker 对象；
- 二是如果选出来的 Invoker 不稳定或不可用，会调用 reselect() 方法进行重选。
private Invoker doSelect(LoadBalance loadbalance, Invocation invocation,
List invokers, List selected) throws RpcException {
// 判断是否需要进行负载均衡，Invoker集合为空，直接返回null
if (CollectionUtils.isEmpty(invokers)) {
return null;
}
if (invokers.size() == 1) { // 只有一个Invoker对象，直接返回即可
return invokers.get(0);
}
// 通过LoadBalance实现选择Invoker对象
Invoker invoker = loadbalance.select(invokers, getUrl(), invocation);
// 如果LoadBalance选出的Invoker对象，已经尝试过请求了或不可用，则需要调用reselect()方法重选
if ((selected != null && selected.contains(invoker)) // Invoker已经尝试调用过了，但是失败了
|| (!invoker.isAvailable() && getUrl() != null && availablecheck) // Invoker不可用
) {
try {
// 调用reselect()方法重选
Invoker rInvoker = reselect(loadbalance, invocation, invokers, selected, availablecheck);
// 如果重选的Invoker对象不为空，则直接返回这个 rInvoker
if (rInvoker != null) {
invoker = rInvoker;
} else {
int index = invokers.indexOf(invoker);
try {
// 如果重选的Invoker对象为空，则返回该Invoker的下一个Invoker对象
invoker = invokers.get((index + 1) % invokers.size());
} catch (Exception e) {
logger.warn("...");
}
}
} catch (Throwable t) {
logger.error("...");
}
}
return invoker;
}reselect() 方法会重新进行一次负载均衡
对未尝试过的可用 Invokers 进行负载均衡，如果已经全部重试过了，则将尝试过的 Provider 节点过滤掉，然后在可用的 Provider 节点中重新进行负载均衡。
private Invoker reselect(LoadBalance loadbalance, Invocation invocation,
List invokers, List selected, boolean availablecheck) throws RpcException {
// 用于记录要重新进行负载均衡的Invoker集合
List reselectInvokers = new ArrayList(
invokers.size() > 1 ? (invokers.size() - 1) : invokers.size());
// 将不在selected集合中的Invoker过滤出来进行负载均衡
for (Invoker invoker : invokers) {
if (availablecheck && !invoker.isAvailable()) {
continue;
}
if (selected == null || !selected.contains(invoker)) {
reselectInvokers.add(invoker);
}
}
// reselectInvokers不为空时，才需要通过负载均衡组件进行选择
if (!reselectInvokers.isEmpty()) {
return loadbalance.select(reselectInvokers, getUrl(), invocation);
}
// 只能对selected集合中可用的Invoker再次进行负载均衡
if (selected != null) {
for (Invoker invoker : selected) {
if ((invoker.isAvailable()) // available first
&& !reselectInvokers.contains(invoker)) {
reselectInvokers.add(invoker);
}
}
}
if (!reselectInvokers.isEmpty()) {
return loadbalance.select(reselectInvokers, getUrl(), invocation);
}
return null;
}常用的 ClusterInvoker 实现都继承了 AbstractClusterInvoker 类型，对应的 Cluster 扩展实现都继承了 AbstractCluster 抽象类。AbstractCluster 抽象类的核心逻辑是在 ClusterInvoker 外层包装一层 ClusterInterceptor，从而实现类似切面的效果。下面是 ClusterInterceptor 接口的定义：
@SPI
public interface ClusterInterceptor {
// 前置拦截方法
void before(AbstractClusterInvoker clusterInvoker, Invocation invocation);
// 后置拦截方法
void after(AbstractClusterInvoker clusterInvoker, Invocation invocation);
// 调用ClusterInvoker的invoke()方法完成请求
default Result intercept(AbstractClusterInvoker clusterInvoker, Invocation invocation) throws RpcException {
return clusterInvoker.invoke(invocation);
}
// 这个Listener用来监听请求的正常结果以及异常
interface Listener {
void onMessage(Result appResponse, AbstractClusterInvoker clusterInvoker, Invocation invocation);
void onError(Throwable t, AbstractClusterInvoker clusterInvoker, Invocation invocation);
}
}在 AbstractCluster 抽象类的 join() 方法中，首先会调用 doJoin() 方法获取最终要调用的 Invoker 对象，doJoin() 是个抽象方法，由 AbstractCluster 子类根据具体的策略进行实现。之后，AbstractCluster.join() 方法会调用 buildClusterInterceptors() 方法加载 ClusterInterceptor 扩展实现类，对 Invoker 对象进行包装。具体实现如下：
private Invoker buildClusterInterceptors(AbstractClusterInvoker clusterInvoker, String key) {
AbstractClusterInvoker last = clusterInvoker;
// 通过SPI方式加载ClusterInterceptor扩展实现
List interceptors = ExtensionLoader.getExtensionLoader(ClusterInterceptor.class).getActivateExtension(clusterInvoker.getUrl(), key);
if (!interceptors.isEmpty()) {
for (int i = interceptors.size() - 1; i >= 0; i--) {
// 将InterceptorInvokerNode收尾连接到一起，形成调用链
final ClusterInterceptor interceptor = interceptors.get(i);
final AbstractClusterInvoker next = last;
last = new InterceptorInvokerNode(clusterInvoker, interceptor, next);
}
}
return last;
}
@Override
public Invoker join(Directory directory) throws RpcException {
// 扩展名称由reference.interceptor参数确定
return buildClusterInterceptors(doJoin(directory), directory.getUrl().getParameter(REFERENCE_INTERCEPTOR_KEY));
}InterceptorInvokerNode 会将底层的 AbstractClusterInvoker 对象以及关联的ClusterInterceptor 对象封装到一起，还会维护一个next 引用，指向下一个 InterceptorInvokerNode 对象。
在 InterceptorInvokerNode.invoke() 方法中，会先调用 ClusterInterceptor 的前置逻辑，然后执行 intercept() 方法调用 AbstractClusterInvoker 的 invoke() 方法完成远程调用，最后执行 ClusterInterceptor 的后置逻辑。具体实现如下：
public Result invoke(Invocation invocation) throws RpcException {
Result asyncResult;
try {
interceptor.before(next, invocation); // 前置逻辑
// 执行invoke()方法完成远程调用
asyncResult = interceptor.intercept(next, invocation);
} catch (Exception e) {
if (interceptor instanceof ClusterInterceptor.Listener) {
// 出现异常时，会触发监听器的onError()方法
ClusterInterceptor.Listener listener = (ClusterInterceptor.Listener) interceptor;
listener.onError(e, clusterInvoker, invocation);
}
throw e;
} finally {
// 执行后置逻辑
interceptor.after(next, invocation);
}
return asyncResult.whenCompleteWithContext((r, t) -> {
if (interceptor instanceof ClusterInterceptor.Listener) {
ClusterInterceptor.Listener listener = (ClusterInterceptor.Listener) interceptor;
if (t == null) {
// 正常返回时，会调用onMessage()方法触发监听器
listener.onMessage(r, clusterInvoker, invocation);
} else {
listener.onError(t, clusterInvoker, invocation);
}
}
});
}Dubbo 提供了两个 ClusterInterceptor 实现类，分别是 ConsumerContextClusterInterceptor 和 ZoneAwareClusterInterceptor，如下图所示：
在 ConsumerContextClusterInterceptor 的 before() 方法中，会在 RpcContext 中设置当前 Consumer 地址、此次调用的 Invoker 等信息，同时还会删除之前与当前线程绑定的 Server Context。在 after() 方法中，会删除本地 RpcContext 的信息。
ConsumerContextClusterInterceptor 源码：public void before(AbstractClusterInvoker invoker, Invocation invocation) {
// 获取当前线程绑定的RpcContext
RpcContext context = RpcContext.getContext();
// 设置Invoker、Consumer地址等信息 context.setInvocation(invocation).setLocalAddress(NetUtils.getLocalHost(), 0);
if (invocation instanceof RpcInvocation) {
((RpcInvocation) invocation).setInvoker(invoker);
}
RpcContext.removeServerContext();
}
public void after(AbstractClusterInvoker clusterInvoker, Invocation invocation) {
RpcContext.removeContext(true); // 删除本地RpcContext的信息
}ConsumerContextClusterInterceptor 同时继承了 ClusterInterceptor.Listener 接口，在其 onMessage() 方法中，会获取响应中的 attachments 并设置到 RpcContext 中的 SERVER_LOCAL 之中，具体实现如下：
public void onMessage(Result appResponse, AbstractClusterInvoker invoker, Invocation invocation) {
// 从AppResponse中获取attachment，并设置到SERVER_LOCAL这个RpcContext中 RpcContext.getServerContext().setObjectAttachments(appResponse.getObjectAttachments());
}ZoneAwareClusterInterceptor 的 before() 方法中，会从 RpcContext 中获取多注册中心相关的参数并设置到 Invocation 中（主要是 registry_zone 参数和 registry_zone_force 参数，这两个参数的具体含义，在后面分析 ZoneAwareClusterInvoker 时详细介绍），ZoneAwareClusterInterceptor 的 after() 方法为空实现。需要注意的是，ZoneAwareClusterInterceptor 没有实现 ClusterInterceptor.Listener 接口，也就是不提供监听响应的功能
public void before(AbstractClusterInvoker clusterInvoker, Invocation invocation) {
RpcContext rpcContext = RpcContext.getContext();
// 从RpcContext中获取registry_zone参数和registry_zone_force参数
String zone = (String) rpcContext.getAttachment(REGISTRY_ZONE);
String force = (String) rpcContext.getAttachment(REGISTRY_ZONE_FORCE);
// 检测用户是否提供了ZoneDetector接口的扩展实现
ExtensionLoader loader = ExtensionLoader.getExtensionLoader(ZoneDetector.class);
if (StringUtils.isEmpty(zone) && loader.hasExtension("default")) {
ZoneDetector detector = loader.getExtension("default");
zone = detector.getZoneOfCurrentRequest(invocation);
force = detector.isZoneForcingEnabled(invocation, zone);
}
// 将registry_zone参数和registry_zone_force参数设置到Invocation中
if (StringUtils.isNotEmpty(zone)) {
invocation.setAttachment(REGISTRY_ZONE, zone);
}
if (StringUtils.isNotEmpty(force)) {
invocation.setAttachment(REGISTRY_ZONE_FORCE, force);
}
}失败自动切换。在请求一个 Provider 节点失败的时候，自动切换其他 Provider节点，默认执行 3 次，适合幂等操作。当然，重试次数越多，在故障容错的时候带给 Provider 的压力就越大，极端情况下甚至可能造成雪崩式问题。
通过前面对 Cluster 接口的介绍我们知道，Cluster 默认的扩展实现是 FailoverCluster，其 doJoin() 方法中会创建一个 FailoverClusterInvoker 对象并返回，具体实现如下：
public AbstractClusterInvoker doJoin(Directory directory) throws RpcException {
return new FailoverClusterInvoker(directory);
}FailoverClusterInvoker 会在调用失败的时候，自动切换 Invoker 进行重试。下面来看 FailoverClusterInvoker 的核心实现：
public Result doInvoke(Invocation invocation, final List invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
List copyInvokers = invokers;
// 检查copyInvokers集合是否为空，如果为空会抛出异常
checkInvokers(copyInvokers, invocation);
String methodName = RpcUtils.getMethodName(invocation);
// 参数重试次数，默认重试2次，总共执行3次
int len = getUrl().getMethodParameter(methodName, RETRIES_KEY, DEFAULT_RETRIES) + 1;
if (len 0) {
checkWhetherDestroyed();
// 这里会重新调用Directory.list()方法，获取Invoker列表
copyInvokers = list(invocation);
// 检查copyInvokers集合是否为空，如果为空会抛出异常
checkInvokers(copyInvokers, invocation);
}
// 通过LoadBalance选择Invoker对象，这里传入的invoked集合，
// 就是前面介绍AbstractClusterInvoker.select()方法中的selected集合
Invoker invoker = select(loadbalance, invocation, copyInvokers, invoked);
// 记录此次要尝试调用的Invoker对象，下一次重试时就会过滤这个服务
invoked.add(invoker);
RpcContext.getContext().setInvokers((List) invoked);
try {
// 调用目标Invoker对象的invoke()方法，完成远程调用
Result result = invoker.invoke(invocation);
// 经过尝试之后，终于成功，这里会打印一个警告日志，将尝试过来的Provider地址打印出来
if (le != null && logger.isWarnEnabled()) {
logger.warn("...");
}
return result;
} catch (RpcException e) {
if (e.isBiz()) { // biz exception.
throw e;
}
le = e;
} catch (Throwable e) { // 抛出异常，表示此次尝试失败，会进行重试
le = new RpcException(e.getMessage(), e);
} finally {
// 记录尝试过的Provider地址，会在上面的警告日志中打印出来
providers.add(invoker.getUrl().getAddress());
}
}
// 达到重试次数上限之后，会抛出异常，其中会携带调用的方法名、尝试过的Provider节点的地址(providers集合)、全部的Provider个数(copyInvokers集合)以及Directory信息
throw new RpcException(le.getCode(), "...");
}失败自动恢复。失败后记录到队列中，通过定时器重试。
FailbackCluster 是 Cluster 接口的另一个扩展实现，扩展名是 failback，其 doJoin() 方法中创建的 Invoker 对象是 FailbackClusterInvoker 类型，具体实现如下：
public AbstractClusterInvoker doJoin(Directory directory) throws RpcException {
return new FailbackClusterInvoker(directory);
}FailbackClusterInvoker 在请求失败之后，返回一个空结果给 Consumer，同时还会添加一个定时任务对失败的请求进行重试。下面来看 FailbackClusterInvoker 的具体实现
protected Result doInvoke(Invocation invocation, List invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
Invoker invoker = null;
try {
// 检测Invoker集合是否为空
checkInvokers(invokers, invocation);
// 调用select()方法得到此次尝试的Invoker对象
invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, null);
// 调用invoke()方法完成远程调用
return invoker.invoke(invocation);
} catch (Throwable e) {
// 请求失败之后，会添加一个定时任务进行重试
addFailed(loadbalance, invocation, invokers, invoker);
return AsyncRpcResult.newDefaultAsyncResult(null, null, invocation); // 请求失败时，会返回一个空结果
}
}在 doInvoke() 方法中，请求失败时会调用 addFailed() 方法添加定时任务进行重试，默认每隔 5 秒执行一次，总共重试 3 次，具体实现如下：
private void addFailed(LoadBalance loadbalance, Invocation invocation, List invokers, Invoker lastInvoker) {
if (failTimer == null) {
synchronized (this) {
if (failTimer == null) { // Double Check防止并发问题
// 初始化时间轮，这个时间轮有32个槽，每个槽代表1秒
failTimer = new HashedWheelTimer(
new NamedThreadFactory("failback-cluster-timer", true),
1,
TimeUnit.SECONDS, 32, failbackTasks);
}
}
}
// 创建一个定时任务
RetryTimerTask retryTimerTask = new RetryTimerTask(loadbalance, invocation, invokers, lastInvoker, retries, RETRY_FAILED_PERIOD);
try {
// 将定时任务添加到时间轮中
failTimer.newTimeout(retryTimerTask, RETRY_FAILED_PERIOD, TimeUnit.SECONDS);
} catch (Throwable e) {
logger.error("...");
}
}在 RetryTimerTask 定时任务中，会重新调用 select() 方法筛选合适的 Invoker 对象，并尝试进行请求。如果请求再次失败且重试次数未达到上限，则调用 rePut() 方法再次添加定时任务，等待进行重试；如果请求成功，也不会返回任何结果。RetryTimerTask 的核心实现如下
public void run(Timeout timeout) {
try {
// 重新选择Invoker对象，注意，这里会将上次重试失败的Invoker作为selected集合传入
Invoker retryInvoker = select(loadbalance, invocation, invokers, Collections.singletonList(lastInvoker));
lastInvoker = retryInvoker;
retryInvoker.invoke(invocation); // 请求对应的Provider节点
} catch (Throwable e) {
if ((++retryTimes) >= retries) { // 重试次数达到上限，输出警告日志
logger.error("...");
} else {
rePut(timeout); // 重试次数未达到上限，则重新添加定时任务，等待重试
}
}
}
private void rePut(Timeout timeout) {
if (timeout == null) { // 边界检查
return;
}
Timer timer = timeout.timer();
if (timer.isStop() || timeout.isCancelled()) { // 检查时间轮状态、检查定时任务状态
return;
}
// 重新添加定时任务
timer.newTimeout(timeout.task(), tick, TimeUnit.SECONDS);
}快速失败。请求失败后返回异常，不进行任何重试。
FailfastCluster 的扩展名是 failfast，在其 doJoin() 方法中会创建 FailfastClusterInvoker 对象，具体实现如下
public AbstractClusterInvoker doJoin(Directory directory) throws RpcException {
return new FailfastClusterInvoker(directory);
}FailfastClusterInvoker 只会进行一次请求，请求失败之后会立即抛出异常，这种策略适合非幂等的操作，具体实现如下：
public Result doInvoke(Invocation invocation, List invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
checkInvokers(invokers, invocation);
// 调用select()得到此次要调用的Invoker对象
Invoker invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, null);
try {
return invoker.invoke(invocation); // 发起请求
} catch (Throwable e) {
// 请求失败，直接抛出异常
if (e instanceof RpcException && ((RpcException) e).isBiz()) {
throw (RpcException) e;
}
throw new RpcException("...");
}
}失败安全。请求失败后忽略异常，不进行任何重试。
FailsafeCluster 的扩展名是 failsafe，在其 doJoin() 方法中会创建 FailsafeClusterInvoker 对象，具体实现如下：
public AbstractClusterInvoker doJoin(Directory directory) throws RpcException {
return new FailsafeClusterInvoker(directory);
}FailsafeClusterInvoker 只会进行一次请求，请求失败之后会返回一个空结果，具体实现如下：
public Result doInvoke(Invocation invocation, List invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
try {
// 检测Invoker集合是否为空
checkInvokers(invokers, invocation);
// 调用select()得到此次要调用的Invoker对象
Invoker invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, null);
// 发起请求
return invoker.invoke(invocation);
} catch (Throwable e) {
// 请求失败之后，会打印一行日志并返回空结果
logger.error("...");
return AsyncRpcResult.newDefaultAsyncResult(null, null, invocation);
}
}并行调用多个 Provider 节点，只要有一个成功就返回
ForkingCluster 的扩展名称为 forking，在其 doJoin() 方法中，会创建一个 ForkingClusterInvoker 对象，具体实现如下：
public AbstractClusterInvoker doJoin(Directory directory) throws RpcException {
return new ForkingClusterInvoker(directory);
}ForkingClusterInvoker 中会维护一个线程池（executor 字段，通过 Executors.newCachedThreadPool() 方法创建的线程池），并发调用多个 Provider 节点，只要有一个 Provider 节点成功返回了结果，ForkingClusterInvoker 的 doInvoke() 方法就会立即结束运行。
ForkingClusterInvoker 主要是为了应对一些实时性要求较高的读操作，因为没有并发控制的多线程写入，可能会导致数据不一致。
ForkingClusterInvoker.doInvoke() 方法首先从 Invoker 集合中选出指定个数（forks 参数决定）的 Invoker 对象，然后通过 executor 线程池并发调用这些 Invoker，并将请求结果存储在 ref 阻塞队列中，则当前线程会阻塞在 ref 队列上，等待第一个请求结果返回。下面是 ForkingClusterInvoker 的具体实现
public Result doInvoke(final Invocation invocation, List invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
try {
// 检查Invoker集合是否为空
checkInvokers(invokers, invocation);
final List selected;
// 从URL中获取forks参数，作为并发请求的上限，默认值为2
final int forks = getUrl().getParameter(FORKS_KEY, DEFAULT_FORKS);
final int timeout = getUrl().getParameter(TIMEOUT_KEY, DEFAULT_TIMEOUT);
if (forks = invokers.size()) {
// 如果forks为负数或是大于Invoker集合的长度，会直接并发调用全部Invoker
selected = invokers;
} else {
// 按照forks指定的并发度，选择此次并发调用的Invoker对象
selected = new ArrayList(forks);
while (selected.size() < forks) {
Invoker invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, selected);
if (!selected.contains(invoker)) {
selected.add(invoker); // 避免重复选择
}
}
}
RpcContext.getContext().setInvokers((List) selected);
// 记录失败的请求个数
final AtomicInteger count = new AtomicInteger();
// 用于记录请求结果
final BlockingQueue ref = new LinkedBlockingQueue();
for (final Invoker invoker : selected) { // 遍历 selected 列表
executor.execute(() -> { // 为每个Invoker创建一个任务，并提交到线程池中
try {
// 发起请求
Result result = invoker.invoke(invocation);
// 将请求结果写到ref队列中
ref.offer(result);
} catch (Throwable e) {
int value = count.incrementAndGet();
if (value >= selected.size()) {
// 如果失败的请求个数超过了并发请求的个数，则向ref队列中写入异常
ref.offer(e);
}
}
});
}
try {
// 当前线程会阻塞等待任意一个请求结果的出现
Object ret = ref.poll(timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);
if (ret instanceof Throwable) { // 如果结果类型为Throwable，则抛出异常
Throwable e = (Throwable) ret;
throw new RpcException("...");
}
return (Result) ret; // 返回结果
} catch (InterruptedException e) {
throw new RpcException("...");
}
} finally {
// 清除上下文信息
RpcContext.getContext().clearAttachments();
}
}广播多个 Provider 节点，只要有一个节点失败就失败。
BroadcastCluster 这个 Cluster 实现类的扩展名为 broadcast，在其 doJoin() 方法中创建的是 BroadcastClusterInvoker 类型的 Invoker 对象，具体实现如下：
public AbstractClusterInvoker doJoin(Directory directory) throws RpcException {
return new BroadcastClusterInvoker(directory);
}在 BroadcastClusterInvoker 中，会逐个调用每个 Provider 节点，其中任意一个 Provider 节点报错，都会在全部调用结束之后抛出异常。BroadcastClusterInvoker通常用于通知类的操作，例如通知所有 Provider 节点更新本地缓存。下面来看 BroadcastClusterInvoker 的具体实现：
public Result doInvoke(final Invocation invocation, List invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
// 检测Invoker集合是否为空
checkInvokers(invokers, invocation);
RpcContext.getContext().setInvokers((List) invokers);
RpcException exception = null; // 用于记录失败请求的相关异常信息
Result result = null;
// 遍历所有Invoker对象
for (Invoker invoker : invokers) {
try {
// 发起请求
result = invoker.invoke(invocation);
} catch (RpcException e) {
exception = e;
logger.warn(e.getMessage(), e);
} catch (Throwable e) {
exception = new RpcException(e.getMessage(), e);
logger.warn(e.getMessage(), e);
}
}
if (exception != null) { // 出现任何异常，都会在这里抛出
throw exception;
}
return result;
}遍历所有的 Provider 节点，找到每一个可用的节点，就直接调用。如果没有可用的 Provider 节点，则直接抛出异常。
AvailableCluster 这个 Cluster 实现类的扩展名为 available，在其 join() 方法中创建的是 AvailableClusterInvoker 类型的 Invoker 对象，具体实现如下：
public Invoker join(Directory directory) throws RpcException {
return new AvailableClusterInvoker(directory);
}在 AvailableClusterInvoker 的 doInvoke() 方法中，会遍历整个 Invoker 集合，逐个调用对应的 Provider 节点，当遇到第一个可用的 Provider 节点时，就尝试访问该 Provider 节点，成功则返回结果；如果访问失败，则抛出异常终止遍历。AvailableClusterInvoker 的具体实现
public Result doInvoke(Invocation invocation, List invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
for (Invoker invoker : invokers) { // 遍历整个Invoker集合
if (invoker.isAvailable()) { // 检测该Invoker是否可用
// 发起请求，调用失败时的异常会直接抛出
return invoker.invoke(invocation);
}
}
// 没有找到可用的Invoker，也会抛出异常
throw new RpcException("No provider available in " + invokers);
}请求多个 Provider 节点并将得到的结果进行合并。
MergeableCluster 这个 Cluster 实现类的扩展名为 mergeable，在其 doJoin() 方法中创建的是 MergeableClusterInvoker 类型的 Invoker 对象，具体实现如下：
public AbstractClusterInvoker doJoin(Directory directory) throws RpcException {
return new MergeableClusterInvoker(directory);
}MergeableClusterInvoker 会对多个 Provider 节点返回结果合并。如果请求的方法没有配置 Merger 合并器（即没有指定 merger 参数），则不会进行结果合并，而是直接将第一个可用的 Invoker 结果返回。下面来看 MergeableClusterInvoker 的具体实现：
protected Result doInvoke(Invocation invocation, List invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
checkInvokers(invokers, invocation);
String merger = getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), MERGER_KEY);
// 判断要调用的目标方法是否有合并器，如果没有，则不会进行合并，
// 找到第一个可用的Invoker直接调用并返回结果
if (ConfigUtils.isEmpty(merger)) {
for (final Invoker invoker : invokers) {
if (invoker.isAvailable()) {
try {
return invoker.invoke(invocation);
} catch (RpcException e) {
if (e.isNoInvokerAvailableAfterFilter()) {
log.debug("No available provider for service" + getUrl().getServiceKey() + " on group " + invoker.getUrl().getParameter(GROUP_KEY) + ", will continue to try another group.");
} else {
throw e;
}
}
}
}
return invokers.iterator().next().invoke(invocation);
}
// 确定目标方法的返回值类型
Class returnType;
try {
returnType = getInterface().getMethod(
invocation.getMethodName(), invocation.getParameterTypes()).getReturnType();
} catch (NoSuchMethodException e) {
returnType = null;
}
// 调用每个Invoker对象(异步方式)，将请求结果记录到results集合中
Map results = new HashMap();
for (final Invoker invoker : invokers) {
RpcInvocation subInvocation = new RpcInvocation(invocation, invoker);
subInvocation.setAttachment(ASYNC_KEY, "true");
results.put(invoker.getUrl().getServiceKey(), invoker.invoke(subInvocation));
}
Object result = null;
List resultList = new ArrayList(results.size());
// 等待结果返回
for (Map.Entry entry : results.entrySet()) {
Result asyncResult = entry.getValue();
try {
Result r = asyncResult.get();
if (r.hasException()) {
log.error("Invoke " + getGroupDescFromServiceKey(entry.getKey()) +
" failed: " + r.getException().getMessage(),
r.getException());
} else {
resultList.add(r);
}
} catch (Exception e) {
throw new RpcException("Failed to invoke service " + entry.getKey() + ": " + e.getMessage(), e);
}
}
if (resultList.isEmpty()) {
return AsyncRpcResult.newDefaultAsyncResult(invocation);
} else if (resultList.size() == 1) {
return resultList.iterator().next();
}
if (returnType == void.class) {
return AsyncRpcResult.newDefaultAsyncResult(invocation);
}
// merger如果以"."开头，后面为方法名，这个方法名是远程目标方法的返回类型中的方法
// 得到每个Provider节点返回的结果对象之后，会遍历每个返回对象，调用merger参数指定的方法
if (merger.startsWith(".")) {
merger = merger.substring(1);
Method method;
try {
method = returnType.getMethod(merger, returnType);
} catch (NoSuchMethodException e) {
throw new RpcException("Can not merge result because missing method [ " + merger + " ] in class [ " +
returnType.getName() + " ]");
}
if (!Modifier.isPublic(method.getModifiers())) {
method.setAccessible(true);
}
// resultList集合保存了所有的返回对象，method是Method对象，也就是merger指定的方法
// result是最后返回调用方的结果
result = resultList.remove(0).getValue();
try {
if (method.getReturnType() != void.class
&& method.getReturnType().isAssignableFrom(result.getClass())) {
for (Result r : resultList) { // 反射调用
result = method.invoke(result, r.getValue());
}
} else {
for (Result r : resultList) { // 反射调用
method.invoke(result, r.getValue());
}
}
} catch (Exception e) {
throw new RpcException("Can not merge result: " + e.getMessage(), e);
}
} else {
Merger resultMerger;
if (ConfigUtils.isDefault(merger)) {
// merger参数为true或者default，表示使用默认的Merger扩展实现完成合并
// 在后面课时中会介绍Merger接口
resultMerger = MergerFactory.getMerger(returnType);
} else {
//merger参数指定了Merger的扩展名称，则使用SPI查找对应的Merger扩展实现对象
resultMerger = ExtensionLoader.getExtensionLoader(Merger.class).getExtension(merger);
}
if (resultMerger != null) {
List rets = new ArrayList(resultList.size());
for (Result r : resultList) {
rets.add(r.getValue());
}
// 执行合并操作
result = resultMerger.merge(
rets.toArray((Object[]) Array.newInstance(returnType, 0)));
} else {
throw new RpcException("There is no merger to merge result.");
}
}
return AsyncRpcResult.newDefaultAsyncResult(result, invocation);
}ZoneAwareClusterInvoker 先在多个注册中心之间进行选择，选定注册中心之后，再选择 Provider 节点。
ZoneAwareCluster 这个 Cluster 实现类的扩展名为 zone-aware，在其 doJoin() 方法中创建的是 ZoneAwareClusterInvoker 类型的 Invoker 对象，具体实现如下：
protected AbstractClusterInvoker doJoin(Directory directory) throws RpcException {
return new ZoneAwareClusterInvoker(directory);
}在 Dubbo 中使用多个注册中心的架构如下图所示：
双注册中心结构图：Consumer 可以使用 ZoneAwareClusterInvoker 先在多个注册中心之间进行选择，选定注册中心之后，再选择 Provider 节点，如下图所示
ZoneAwareClusterInvoker 在多注册中心之间进行选择的策略有以下四种。
- 找到preferred 属性为 true 的注册中心，它是优先级最高的注册中心，只有该中心无可用 Provider 节点时，才会回落到其他注册中心。
- 根据请求中的 zone key 做匹配，优先派发到相同 zone 的注册中心。
- 根据权重（也就是注册中心配置的 weight 属性）进行轮询。
- 如果上面的策略都未命中，则选择第一个可用的 Provider 节点。
ZoneAwareClusterInvoker 的具体实现：
public Result doInvoke(Invocation invocation, final List invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
// 首先找到preferred属性为true的注册中心，它是优先级最高的注册中心，只有该中心无可用 Provider 节点时，才会回落到其他注册中心
for (Invoker invoker : invokers) {
MockClusterInvoker mockClusterInvoker = (MockClusterInvoker) invoker;
if (mockClusterInvoker.isAvailable() && mockClusterInvoker.getRegistryUrl()
.getParameter(REGISTRY_KEY + "." + PREFERRED_KEY, false)) {
return mockClusterInvoker.invoke(invocation);
}
}
// 根据请求中的registry_zone做匹配，优先派发到相同zone的注册中心
String zone = (String) invocation.getAttachment(REGISTRY_ZONE);
if (StringUtils.isNotEmpty(zone)) {
for (Invoker invoker : invokers) {
MockClusterInvoker mockClusterInvoker = (MockClusterInvoker) invoker;
if (mockClusterInvoker.isAvailable() && zone.equals(mockClusterInvoker.getRegistryUrl().getParameter(REGISTRY_KEY + "." + ZONE_KEY))) {
return mockClusterInvoker.invoke(invocation);
}
}
String force = (String) invocation.getAttachment(REGISTRY_ZONE_FORCE);
if (StringUtils.isNotEmpty(force) && "true".equalsIgnoreCase(force)) {
throw new IllegalStateException("...");
}
}
// 根据权重（也就是注册中心配置的weight属性）进行轮询
Invoker balancedInvoker = select(loadbalance, invocation, invokers, null);
if (balancedInvoker.isAvailable()) {
return balancedInvoker.invoke(invocation);
}
// 选择第一个可用的 Provider 节点
for (Invoker invoker : invokers) {
MockClusterInvoker mockClusterInvoker = (MockClusterInvoker) invoker;
if (mockClusterInvoker.isAvailable()) {
return mockClusterInvoker.invoke(invocation);
}
}
throw new RpcException("No provider available in " + invokers);
}
