Cluster层概述
在微服务环境中，为了保证服务的高可用，很少会有单点服务出现，服务通常都是以集群的形式出现的。然而，被调用的远程服务并不是每时每刻都保持良好状况，当某个服务调用出现异常时，如网路抖动、服务短暂不可用需要自动容错，或者只想本地测试、服务降级、需要Mock返回结果，就需要使用集群容错机制。
我们可以把Cluster看作一个集群容错层，该层中包含Cluster、Directory、Router、Loadbalance几大核心接口。注意这里要区分Cluster层和Cluster接口，Cluster层是抽象概念，表示的是对外的整个集群容错层；Cluster是容错接口，提供Failover、Failfast等容错策略。
由于Cluster层的实现众多，因此本次流程是基于AbstrctClusterInvoker的全量流程，某些实现，某些实现可能只使用了该流程的一小部分。Cluster的总体工作流程可以分为以下几步：
- 生成Invoker对象。不同的Cluster实现会生成不同类型的ClusterInvoker对象并返回。然后调用ClusterInvoker的Invoker方法，正式开始调用流程。
- 获得可调用的服务列表。首先会做前置校验，检查远程服务是否已被销毁。然后通过
Directory#list方法获取所有可用的服务列表。接着使用Router接口处理该服务列表，根据路由规则过滤一部分服务，最终返回剩余的服务列表。 - 做负载均衡。在第2步中得到的服务列表还需要通过不同的负载均衡策略选出一个服务，用作最后的调用。首先框架会根据用户的配置，调用ExtensionLoader获取不同负载均衡的策略的扩展点实现。然后做一些后置操作，如果是异步调用则设置调用编号。接着调用子类实现的doInvoke方法（父类专门留了这个抽象方法让子类实现），子类会根据具体的负载均衡策略选出一个可以调用的服务。
- 做RPC调用。首先保存每次调用的Invoker到RPC上下文，并做RPC调用。然后处理调用结果，对于调用出现的异常、成功、失败等情况，每种容错策略会有不同的处理方式。
总体调用流程如下图：
上图是一个全量的通用流程，其中1~3步都是在抽象方法AbstractClusterInvoker中实现的，可以裂解为通用的模板流程，主要做了校验、参数准备等工作，最终调用子类实现的doInvoke方法。不同的ClusterInvoker子类都继承了该抽象类，子类会在上述流程中做个性化的裁剪。
容错机制的实现
Cluster接口一共有9种不同的实现，每种实现分别对应不同的ClusterInvoker。主要介绍继承了AbstractClusterInvoker的7中ClusterInvoker实现，Merge和Mock属于特殊机制。
容错机制概述
Dubbo容错机制能增强整个应用的鲁棒性，容错对于上层用户是完全透明的，但用户也可以通过不同的配置项来选择不同的容错机制。每种容错机制又有自己的个性化配置项。
容错机制的特性：
机制名 | 机制简介 |
Failover | 当出现失败时，会重试其他服务器。用户可以通过 |
Failfast | 快速失败，当请求失败后，快速返回异常结果，不做任何重试。该容错机制会对请求做负载均衡，通常使用在非幂等接口的调用上。该机制受网络抖动的影响 较大。 |
Failsafe | 当出现异常时，直接忽略异常。会对请求做负载均衡。通常使用在"佛系"调用场景，即不关心调用是否成功，并且不想抛异常影响外层调用，如某些不重要的日志同步，及时出现异常也无所谓。 |
Failback | 请求失败后，会自动记录在失败队列中，并由一个定时线程池定时重试，适用于一些异步或最终一致性的请求。请求会做负载均衡。 |
Forking | 同时调用多个相同的服务，只要有其中一个返回，则立即返回结果。用户可以设置 |
Broadcast | 广播所有可用的服务，任意一个节点报错则报错。由于是广播，因此请求不需要做负载均衡。通常用于服务状态更新后的广播 |
Mock | 提供调用失败时，返回伪造的响应结果。或直接强制返回伪造结果，不会发起远程调用 |
Available | 最简单的方式，请求不会做负载均衡，遍历所有服务列表，找到第一个可用的节点，直接请求并返回结果。如果没有可用节点，则直接抛出异常。 |
Mergeable | Mergeable可以自动把多个节点请求得到的结果进行合并 |
Cluster的Juin实现：用户可以在<dubbo:service>、<dubbo:reference>、<dubbo:consumer>、<dubbo:provider>标签上通过cluster属性设置。
对于Failover容错模式，用户可以通过retries属性来设置最大重试次数。可以设置在dubbo:reference标签上，也可以设置在细粒度的方法标签ubbo:method上。
对于Forking容错模式，用户可通过forks="最大并行数"属性来设置最大并行数。假设设置的forks数为n，可用的服务数为v，当n<v时，即可用的服务数大于配合的并行数，则并行请求n个服务；当n>v时，即可用的服务小于配置的并行数，则请求所有可用的服务v。
对于Mergeable容错模式，可以在dubbo:reference标签中通过merger="true"开启，合并时可以通过group="*"属性指定需要合并哪些分组的结果。默认会根据方法的返回值自动匹配合并器，如果同一个类型有两个不同的合并器实现，则需要在参数中指定合并器的名字（merger="合并器的名字"）。例如：用户根据某List类型的返回结果实现了多个合并器，则需要手动指定合并器名称，否则框架不知道要用哪个。如果想调用返回结果的指定方法进行合并（如返回了一个Set，想调用Set#addAll方法），则可以通过merger=".addAll"配置来实现。
官方Mergeable配置示例：
<!-- 搜索所有分组，根据返回结果的类型自动查找合并器。该接口中getMenuItems方法不做合并 -->
<dubbo:reference interface="com.xxx.MenuService" group="*" merger="true">
<dubbo:mthod name="getMenuItems" merger="false"/>
</dubbo:reference>
<dubbo:reference interface="com.xxx.MenuService" group="*">
<!-- 指定方法合并结果 -->
<dubbo:method name="getMenuItems" merger="mymerge" />
</dubbo:reference>
<dubbo:reference interface="com.xxx.MenuService" group="*">
<!-- 调用返回结果的指定方法进行合并 -->
<dubbo:method name="getMenuItems" merger=".addAll" />
</dubbo:reference>
