我们要确保被调用的服务的业务逻辑是幂等的，这样我们才能考虑根据事件情况开启 RPC 框架的异常重试功能”

和同事讨论之后，我们找到了可用率这个突破口，应该相对完美了。可用率的计算方式是某一个时间窗口内接口调用成功次数的百分比（成功次数 / 总调用次数）。当可用率低于某个比例就认为这个节点存在问题，把它挪到亚健康列表，这样既考虑了高低频的调用接口，也兼顾了接口响应时间不同的问题”

但 Hessian 本身也有问题，官方版本对 Java 里面一些常见对象的类型不支持，比如：”

可以通过捕获操作系统的进程信号来获取，在 Java 语言里面，对应的是 Runtime.addShutdownHook 方法，可以注册关闭的钩子。在 RPC 启动的时候，我们提前注册关闭钩子，并在里面添加了两个处理程序，一个负责开启关闭标识，一个负责安全关闭服务对象，服务对象在关闭的时候会通知调用方下线节点。同时需要在我们调用链里面加上挡板处理器，当新的请求来的时候，会判断关闭标识，如果正在关闭，则抛出特定异常。”

RPC 的负载均衡完全由 RPC 框架自身实现，”

RPC 就是把拦截到的方法参数，转成可以在网络中传输的二进制，并保证在服务提供方能正确地还原出语义，最终实现像调用本地一样地调用远程的目的”

我们可以提供一个专门的限流服务”

1 秒 600 毫秒之后，任务 C 被执行”

例 2：我们经常会谈到的容器编排引擎 Kubernetes，它本身就是分布式的，Kubernetes 的 kube-apiserver 与整个分布式集群中的每个组件间的通讯，都是通过 gRPC 框架进行的。”

Trace 就是代表整个链路，每次分布式都会产生一个 Trace，每个 Trace 都有它的唯一标识即 TraceId，在分布式链路跟踪系统中，就是通过 TraceId 来区分每个 Trace 的。”