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2.Redis 分布分布实现分布式锁 +Redisson 源码解析
3.dubbo十层架构？
4.阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule实战二源码环境搭建

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       这篇文章深入解析了硬核Apache DolphinScheduler 3.0的源码设计和策略，让我们一窥其背后的式服式服分布式系统架构和容错机制。首先，器务器DolphinScheduler采用去中心化设计，架构架构通过Master/Worker角色注册到Zookeeper，源码源码实现无中心的分布分布外卖系统.net源码集群管理。API接口提供丰富的式服式服调度操作，MasterServer负责任务分发和监控，器务器而WorkerServer负责任务执行和日志服务。架构架构

       容错机制是源码源码系统的关键，包括服务宕机容错和任务重试。分布分布服务宕机时，式服式服MasterServer通过ZooKeeper的器务器Watcher机制进行容错处理，重新提交任务。架构架构任务失败则会根据配置进行重试，源码源码直至达到最大次数或成功。远程日志访问通过RPC实现，保持系统的轻量化特性。

       源码分析部分详细介绍了工程模块、配置文件、API接口以及Quartz框架的运用。Master的启动流程涉及Quartz的调度逻辑，Worker则负责执行任务并接收Master的命令。Master与Worker之间通过Netty进行RPC通信，实现了负载均衡和任务分发。

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Redis 实现分布式锁 +Redisson 源码解析

       在一些场景中，多个进程需要以互斥的方式独占共享资源，这时分布式锁成为了一个非常有用的工具。

       随着互联网技术的快速发展，数据规模在不断扩大，分布式系统变得越来越普遍。一个应用往往会部署在多台机器上（多节点），在某些情况下，为了保证数据不重复，同一任务在同一时刻只能在一个节点上运行，即确保某一方法在同一时刻只能被一个线程执行。在单机环境中，应用是在同一进程下的，仅需通过Java提供的 volatile、ReentrantLock、synchronized 及 concurrent 并发包下的led胸牌源码线程安全类等来保证线程安全性。而在多机部署环境中，不同机器不同进程，需要在多进程下保证线程的安全性，因此分布式锁应运而生。

       实现分布式锁的三种主要方式包括：zookeeper、Redis和Redisson。这三种方式都可以实现分布式锁，但基于Redis实现的性能通常会更好，具体选择取决于业务需求。

       本文主要探讨基于Redis实现分布式锁的方案，以及分析对比Redisson的RedissonLock、RedissonRedLock源码。

       为了确保分布式锁的可用性，实现至少需要满足以下四个条件：互斥性、过期自动解锁、请求标识和正确解锁。实现方式通过Redis的set命令加上nx、px参数实现加锁，以及使用Lua脚本进行解锁。实现代码包括加锁和解锁流程，核心实现命令和Lua脚本。这种实现方式的主要优点是能够确保互斥性和自动解锁，但存在单点风险，即如果Redis存储锁对应key的节点挂掉，可能会导致锁丢失，导致多个客户端持有锁的情况。

       Redisson提供了一种更高级的实现方式，实现了分布式可重入锁，包括RedLock算法。Redisson不仅支持单点模式、主从模式、哨兵模式和集群模式，还提供了一系列分布式的Java常用对象和锁实现，如可重入锁、公平锁、联锁、读写锁等。Redisson的使用方法简单，旨在分离对Redis的关注，让开发者更专注于业务逻辑。

       通过Redisson实现分布式锁，相比于纯Redis实现，有更完善的特性，如可重入锁、失败重试、最大等待时间设置等。同时，阅读app 源码RedissonLock同样面临节点挂掉时可能丢失锁的风险。为了解决这个问题，Redisson提供了实现了RedLock算法的RedissonRedLock，能够真正解决单点故障的问题，但需要额外为RedissonRedLock搭建Redis环境。

       如果业务场景可以容忍这种小概率的错误，推荐使用RedissonLock。如果无法容忍，推荐使用RedissonRedLock。此外，RedLock算法假设存在N个独立的Redis master节点，并确保在N个实例上获取和释放锁，以提高分布式系统中的可靠性。

       在实现分布式锁时，还需要注意到实现RedLock算法所需的Redission节点的搭建，这些节点既可以是单机模式、主从模式、哨兵模式或集群模式，以确保在任一节点挂掉时仍能保持分布式锁的可用性。

       在使用Redisson实现分布式锁时，通过RedissonMultiLock尝试获取和释放锁的核心代码，为实现RedLock算法提供了支持。

dubbo十层架构？

       Dubbo简介

       Dubbo是Alibaba开源的分布式服务框架，它按照分层的方式来架构，使用这种方式可以使各层解耦。

       Dubbo在调用远程的服务的时候再本地有一个接口，就想调用本地方法一样去调用，底层实现好参数传输和远程服务运行结果传回之后的返回。

       Dubbo的特点：

       （1）它主要使用高效的网络框架和序列化框架，让分布式服务之间调用效率更高。

       （2）采用注册中心管理众多的服务接口地址，当你想调用服务的时候只需要跟注册中心询问谈歼瞎即可，不像使用WebService一样每个服务都得记录好接口调用方式。

       （3）监控中心时实现服务方和调用方之间运行状态的监控，还能控制服务的优先级、权限、权重、上下线等，让整个庞大的分布式服务系统的维护和治理比较方便。

       （4）高可用，如果有服务挂了，注册中心就会从服务列表去掉该节点，客户端会像注册中心请求另一台可用的服务节点重新调用。同时注册中心也能实现高可用（ZooKeeper）。

       （5）负载均衡，采用软负载均衡算法实现对多个相同服务的节点的请求负载均衡。

       Dubbo需要四大基本组件：Rigistry,redis 复制源码Monitor,Provider,Consumer。

       1、含空监控中心的配置文件-dubbo.properties文件

       （1）容器改改，监控中心是在jetty和spring环境下运行，依赖于注册中心，日志系统是log4j

dubbo.container=log4j,spring,registry,jetty

       （2）监控服务的名称，监控系统对整个Dubbo服务系统来说也是一个服务

dubbo.application.name=simple-monitor

       （3）服务的所有者，这是Dubbbo的服务的功能，可以指定服务的负责人

dubbo.application.owner=coselding

       （4）注册中心的地址，配置后监控中心就能通过注册中心获取当前可用的服务列表及其状态，在页面向你汇报Dubbo中的服务运行情况。

dubbo.registr.address=multicast://{ ip}:{ port}//广播

       dubbo.registr.address=zookeeper://{ ip}:{ port}//zookeper

       dubbo.registr.address=redis://{ ip}:{ port}//redis

       dubbo.registr.address=dubbo://{ ip}:{ port}//dubbo

       （5）dubbo协议端口号

dubbo.protocol.port=

       （6）jetty工作端口号

dubbo.jetty.port=

       （7）工作目录，用于存放监控中心的数据

dubbo.jetty.directory=${ user.home}/monitor

       （8）监控中心报表存放目录

       dubbo.charts.directory=${ dubbo.jetty.directory}/charts

       （9）监控中心数据资料目录

       dubbo.statistics.directory=${ user.home}/monitor/statistics

       （）监控中心日志文件路径

       dubbo.log4j.file=logs/dubbo-monitor-simple.log

       （）监控中心日志记录级别

       dubbo.log4j.level=WARN

       2、Dubbo提供负载均衡方式

       （1）Random，随机，按权重配置随机概率，调用量越大分布越均匀，默认方式。

       （2）RounRobin，轮询，按权重设置轮询比例，如果存在比较慢的机器容易在这台机器上请求阻塞较多。

       （3）LeastActive，最少活跃调用数，不支持权重，只能根据自动识别的活跃数分配，不能灵活调配。

       （4）ConsistenHash，一致性hash，对相同参数的请求路由到一个服务提供者上，如果有类似灰度发布需求可采用。

       3、Dubbo过滤器

       Dubbo初始化过程加载ClassPath下的META-INF/dubbo/internal/，META-INF/dubbo/，META-INF/services/三个路径下的com.alibaba.dubbo.rpc.Filter文件。文件内容：

Name=FullClassName,这些类必须实现Filter接口。

       自定义Filter类：

       配置文件在配置过滤器，consumer.xml中：

       Dubbo对过滤器的加载过程：

先加载三个路径下的com.alibaba.dubbo.rpc.Filter文件里面的键值对，key为过滤器名称，value为过滤器的类的全限定名(这个类必须实现Dubbo中的Filter接口)。

自定义的类中@Active注解是过滤器设定的全局基本属性。

Spring在加载consumer.xml文件时，通过dubbo:consumerfilter="xxx"id="xxx"retrries="0"这个配置指定消费者端要加载的过滤器，通过filter属性指定过滤器名称。

       @Activate注解-自动激活，group属性是表示匹配了对应的角色才被加载，value表示表明过滤条件，不写则表示所有条件都会被加载，maven 生成源码写了则只有dubboURL中包含该参数名且参数值不为空才被加载，这个参数会以dubbo协议的一个参数K-V对传到Provider。

       4、Dubbo的Provider配置

       5、Dubbo的Consumer配置

       1、Dubbo是什么？

       Dubbo是阿里巴巴开源的基于Java的高性能RPC分布式框架。

       2、为什么使用Dubbo？

       很多公司都在使用，经过很多线上的考验，内部使用了Netty，Zookeeper，保证了高性能可用性。

       使用Dubbo可以将核心业务抽取出来，作为独立的服务，逐渐形成稳定的服务中心，可以提高业务复用灵活性扩展，使前端应用能快速的响应对边的市场需求。分布式架构可以承受更大规模的并发流量。

       Dubbo的服务治理图：

       3、Dubbo和SpringCloud的区别

       两个没有关联，但是非要说区别，有如下几点：

       （1）通信方式不同，Dubbo使用RPC通信，SpringCloud使用HTTPRestful方式

       （2）组成部分不同

       4、Dubbo支持的协议

       dubbo://?（推荐）；rmi://；hessian://；.weidian.dubbo.IMyDemo"version="1.0"id="myDemo"url="dubbo://.0.0.1:/"/dubbo:reference

       、Dubbo多协议

       Dubbo允许配置多协议，在不同服务器上支持不同协议，或者同一服务支持多种协议。

       、当一个服务有多种实现时怎么做？

       当一个接口有多种是现实，可以用group属性来分组，服务提供方和消费方都指定同一个group即可。

       、兼容旧版本

       使用版本号过度，多个不同版本的服务注册到注册中心，版本号不同的服务相互间不引用。

       、Dubbo可以缓存吗？

       Dubbo提供声明式缓存，用于加速热门数据的访问速度，以减少用户加缓存的工作量。

       、Dubbo服务之间的调用时阻塞的吗？

       默认是同步等待结果阻塞的，支持异步调用。Dubbo是基于NIO的非阻塞实现并行调用的，客户端不需要启动多线程即可完成并行调用多个远程服务，相对多线程开销较小，异步调用会返回一个Future对象。

       、Dubbo不支持分布式事务

       、Dubbo必须依赖的包

       Dubbo必须依赖JDK，其他为可选。

       、Dubbo使用过程中的问题

       Dubbo的设计目的是为了满足高并发小数据量的rpc请求，在大数据量下性能表现不是很好，建议使用rmi或.alibaba.boot/groupId

artifactIddubbo-spring-boot-starter/artifactId

version0.1.0/version

       /dependency

       !----

       dependency

groupIdcom.tec/groupId

artifactIdzkclient/artifactId

version0./version

       /dependency

       （2）配置dubbo

       ##Dubbo服务提供者配置

       spring.dubbo.application.name=provider

       spring.dubbo.registry.address=zookeeper://.0.0.1:

       spring.dubbo.protocol.name=dubbo

       spring.dubbo.protocol.port=

       spring.dubbo.scan=org.spring.springboot.dubbo

       ##Dubbo服务消费者配置

       spring.dubbo.application.name=consumer

       spring.dubbo.registry.address=zookeeper://.0.0.1:

       spring.dubbo.scan=org.spring.springboot.dubbo

Dubbo分布式服务框架介绍

       随着业务的发展、用户量的增长、系统并发访问需求越来越大，系统数量增多，调用依赖关系也变得复杂，为了确保系统高可用、高并发的要求，系统的架构也从单体时代慢慢迁移至服务SOA时代，根据不同服务对系统资源的要求不同，我们可以更合理的配置系统资源，使系统资源利用率最大化。而Dubbo则是SOA服务化治理方案的一个核心框架。

       Dubbo作为阿里巴巴内部的SOA服务化治理方案的核心框架，在年时已经每天为+个服务提供3,,,+次访问量支持，并被广泛应用于阿里巴巴集团的各成员站点。Dubbo自年开源后，已被许多肢启知非阿里系公司使用，其中既有当当网、网易考拉等互联网公司，也有中国人寿、青岛海尔等传统企业。

       Dubbo是一个高性能服务框架，致力于提供高性能和透明化的RPC远程服务调用方案，以及SOA服务治理方案，使得应用可通过高性能RPC实现服务的输出和输入功能，和Spring框架可以无缝集成。

       作为一个分布式服务框架，以及SOA治理方案，Dubbo其功能主要包括：

       Dubbo最大的特点是按照分层架构思维构建应用服务，使用这种方式可以使各个层之间解耦合（或者最大限度地松耦合）。从服务模型的角度来看，Dubbo采用的是一种非常简单的模型，要么是提供方提供服务，要么是消费方消费服务，所以基于这一点可以抽象出服务提供方（Provider）和服务消费方（Consumer）两个角色。

       Dubbo包含远程通讯、服务集群和服务发现与注册三个核心部分。提供透明化的远程方法调用，实现像调用本地方法一样调用远程方法，只需简单配置，没有任何API侵入。同时具备软负载均衡及容错机制，可在内网替代F5等硬件负载均衡器，降低成本，减少单点。可以实现服旁则务自动注册与发现，不再需要写死服务提供方地址，注册中心基于接口名查询服务提供者的IP地址，并且能够平滑添加或删除服务提供者。

       Dubbo服务组件调用关秕说明：

       Dubbo框架设计一共划分了个层，而最上面的Service层是留给实际想要使用Dubbo开发分布式服务的开发者实现业务逻辑的接口层。图中左边淡蓝背景的为服务消费方使用的接口，右边淡绿色背景的为服务提供方使用的接口，位于中轴线上的为历消双方都用到的接口。

       下面，结合Dubbo官方文档，我们分别理解一下框架分层架构中，各个层次的设计要点：

       从上图可以看出，Dubbo对于服务提供方和服务消费方，从框架的层中分别提供了各自需要关心和扩展的接口，构建整个服务生态系统（服务提供方和服务消费方本身就是一个以服务为中心的）。

       根据官方提供的，对于上述各层之间关系的描述，如下所示：

       说说Dubbo的分层？

       从?的范围来说，dubbo分为三层，

       business业务逻辑层由我们?来提供接?和实现还有?些配置信息；

       RPC层就是真正的RPC调?的核?层，封装整个RPC的调?过程、负载均衡、集群容错、代理，

       remoting则是对?络传输协议和数据转换的封装。划分到更细的层?，就是图中的层模式，整个分层依赖由上?下，除开business业务逻辑之外，其他的?层都是SPI机制。

如何更好地学习dubbo源代码

       一、Dubbo整体架构

       1、Dubbo与Spring的整合

       Dubbo在使用上可以做到非常简单，不管是Provider还是Consumer都可以通过Spring的配置文件进行配置，配置完之后，就可以像使用

       springbean一样进行服务暴露和调用了，完全看不到dubbo

       api的存在。这是因为dubbo使用了spring提供的可扩展Schema自定义配置支持。在spring配置文件中，可以像、这样进行配置。

       META-INF下的spring.handlers文件中指定了dubbo的xml解析类：DubboNamespaceHandler。像前面的被解

       析成ServiceConfig，被解析成ReferenceConfig等等。

       2、jdkspi扩展

       由于Dubbo是开源框架，必须要提供很多的可扩展点。Dubbo是通过扩展jdk

       spi机制来实现可扩展的。具体来说，就是在META-INF目录下，放置文件名为接口全称，文件中为key、value键值对，value为具体实现类

       的全类名，key为标志值。由于dubbo使用了url总线的设计，即很多参数通过URL对象来传递，在实际中，具唯睁体要用到哪个值，可以通过url中的参

       数值来指定。

       Dubbo对spi的扩展是通过ExtensionLoader来实现的，查看ExtensionLoader的源码，可以看到Dubbo对jdkspi做了三个方面的扩展：

       （1）jdkspi仅仅通过接口类名获取所有实现，而ExtensionLoader则通过接口类名和key值获取一个实现；

       （2）Adaptive实现，就是生成一个代理类，这样搭燃就可以根据实际调用时的一些参数动态决定要调用的类了。

       （3）自动包装实现，这种实现的类一般是自动激活的，常用于包装类，比如Protocol的两个实现类：ProtocolFilterWrapper、ProtocolListenerWrapper。

       3、url总线设计

       Dubbo为了使得各层解耦，采用了url总线的设计。我们通常的设计会把层与层之间的交互参数做成Model，这样层与层之间沟通成本比较大，扩展起来

       也比较麻烦。因此，Dubbo把各层之间的通信都采用url的形式。比如，注册中心启动时，参数的url为：

       registry://0.0.0.0:?codec=registrytransporter=netty

       这就表示当前是注册中知山虚心，绑定到所有ip，端口是，解析器类型是registry，使用的底层网络通信框架是netty。

       二、Dubbo启动过程

       Dubbo分为注册中心、服务提供者(provider)、服务消费者(consumer)三个部分。

       1、注册中心启动过程

       注册中心的启动过程，主要看两个类：RegistrySynchronizer、RegistryReceiver，两个类的初始化方法都是start。

       RegistrySynchronizer的start方法：

       （1）把所有配置信息load到内存；

       （2）把当前注册中心信息保存到数据库；

       （3）启动5个定时器。

       5个定时器的功能是：

       （1）AutoRedirectTask，自动重定向定时器。默认1小时运行1次。如果当前注册中心的连接数高于平均值的1.2倍，则将多出来的连接数重定向到其他注册中心上，以达到注册中心集群的连接数均衡。

       （2）DirtyCheckTask，脏数据检查定时器。作用是：分别检查缓存provider、数据库provider、缓存consumer、数据库

       consumer的数据，清除脏数据；清理不存活的provider和consumer数据；对于缓存中的存在的provider或consumer而数

       据库不存在，重新注册和订阅。

       （3）ChangedClearTask，changes变更表的定时清理任务。作用是读取changes表，清除过期数据。

       （4）AlivedCheckTask，注册中心存活状态定时检查，会定时更新registries表的expire字段，用以判断注册中心的存活状态。如果有新的注册中心，发送同步消息，将当前所有注册中心的地址通知到所有客户端。

       （5）ChangedCheckTask，变更检查定时器。检查changes表的变更，检查类型包括：参数覆盖变更、路由变更、服务消费者变更、权重变更、负载均衡变更。

       RegistryReceiver的start方法：启动注册中心服务。默认使用netty框架，绑定本机的端口。最后启动服务的过

阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule实战二源码环境搭建

       在深入探讨阿里巴巴分布式调度引擎tbschedule的实战操作和源码搭建之前，我们先来了解一下tbschedule的基本结构和功能。tbschedule主要由三个部分构成：Doc目录、tbschedule-core核心jar工程以及tbschedule-console web工程。其中，tbschedule-core是分布式调度引擎的核心，负责执行复杂的调度逻辑；tbschedule-console则是一个Web管理界面，用于监控调度数据、配置策略和任务。

       接下来，让我们一起步入源码环境搭建的实践。首先，访问github的tbschedule仓库，下载源码。同时，下载并运行test-tbschedule项目作为实战demo，该工程的代码已共享在qq讨论群中，以供深入学习和探讨。

       源码环境搭建主要分为两个步骤：源码工程的搭建与zk数据中心的安装。第一步，准备所需的源码，包括tbschedule工程、test-tbschedule工程以及数据库脚本文件。第二步，将三个源码导入至Eclipse开发环境，并进行相应的配置，如设置maven、导入本地maven工程、配置测试以及安装zookeeper数据中 心等。

       在源码导入Eclipse后，进行一系列配置工作以确保环境的正确运行。例如，对test-tbschedule项目的spring-mybatis.xml文件进行数据库配置修改，设置main类中的zkurl为自己的路径，并在scheduleConsole项目中添加tomcat插件。所有配置完成后，通过运行tomcat7:run命令启动scheduleConsole项目，访问指定地址验证环境搭建是否成功。

       至此，tbschedule的源码环境搭建工作便已基本完成。对于深入理解tbschedule的工作原理以及实际应用，可以通过官方提供的文档和源码解析教程进行学习，例如访问java.com/kcdetail.htm获取更多详细信息。通过实践操作和理论学习的结合，相信您能够更好地掌握tbschedule的使用技巧。