dubbo负载均衡策略及对应源码分析

小伙伴们对数据库编程感兴趣吗？是否正在学习相关知识点？如果是，那么本文《dubbo负载均衡策略及对应源码分析》，就很适合你，本篇文章讲解的知识点主要包括MySQL、Java、nginx、负载均衡、spring。在之后的文章中也会多多分享相关知识点，希望对大家的知识积累有所帮助！

在集群负载均衡时，Dubbo 提供了多种均衡策略，缺省为 random 随机调用。我们还可以扩展自己的负责均衡策略，前提是你已经从一个小白变成了大牛，嘻嘻

1、Random LoadBalance

1.1 随机，按权重设置随机概率。

1.2 在一个截面上碰撞的概率高，但调用量越大分布越均匀，而且按概率使用权重后也比较均匀，有利于动态调整提供者权重。

1.3 源码分析

   
  package com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.loadbalance;

  import java.util.List;
  import java.util.Random;

  import com.alibaba.dubbo.common.URL;
  import com.alibaba.dubbo.rpc.Invocation;
  import com.alibaba.dubbo.rpc.Invoker;

  /**
  * random load balance.
  *
  * @author qianlei
  * @author william.liangf
  */
  public class RandomLoadBalance extends AbstractLoadBalance {

  public static final String NAME = "random";

  private final Random random = new Random();

 protected <t> Invoker<t> doSelect(List<invoker>> invokers, URL url, Invocation              invocation) {
    int length = invokers.size(); // 总个数
    int totalWeight = 0; // 总权重
    boolean sameWeight = true; // 权重是否都一样
    for (int i = 0; i  0
                && weight != getWeight(invokers.get(i - 1), invocation)) {
            sameWeight = false; // 计算所有权重是否一样
        }
    }
    if (totalWeight > 0 && ! sameWeight) {
        // 如果权重不相同且权重大于0则按总权重数随机
        int offset = random.nextInt(totalWeight);
        // 并确定随机值落在哪个片断上
        for (int i = 0; i </invoker></t></t>

说明：从源码可以看出随机负载均衡的策略分为两种情况

a. 如果总权重大于0并且权重不相同，就生成一个1~totalWeight(总权重数)的随机数，然后再把随机数和所有的权重值一一相减得到一个新的随机数，直到随机 数小于0，那么此时访问的服务器就是使得随机数小于0的权重所在的机器

b. 如果权重相同或者总权重数为0，就生成一个1~length(权重的总个数)的随机数，此时所访问的机器就是这个随机数对应的权重所在的机器

2、RoundRobin LoadBalance

2.1 轮循，按公约后的权重设置轮循比率。

2.2 存在慢的提供者累积请求的问题，比如：第二台机器很慢，但没挂，当请求调到第二台时就卡在那，久而久之，所有请求都卡在调到第二台上。

2.3 源码分析

  
   package com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.loadbalance;

   import java.util.ArrayList;
   import java.util.List;
   import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
   import java.util.concurrent.ConcurrentMap;

  import com.alibaba.dubbo.common.URL;
  import com.alibaba.dubbo.common.utils.AtomicPositiveInteger;
  import com.alibaba.dubbo.rpc.Invocation;
  import com.alibaba.dubbo.rpc.Invoker;

  /**
  * Round robin load balance.
  *
  * @author qian.lei
  * @author william.liangf
  */
 public class RoundRobinLoadBalance extends AbstractLoadBalance {

public static final String NAME = "roundrobin"; 

private final ConcurrentMap<string atomicpositiveinteger> sequences = new ConcurrentHashMap<string atomicpositiveinteger>();

private final ConcurrentMap<string atomicpositiveinteger> weightSequences = new ConcurrentHashMap<string atomicpositiveinteger>();

protected <t> Invoker<t> doSelect(List<invoker>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
    String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + invocation.getMethodName();
    int length = invokers.size(); // 总个数
    int maxWeight = 0; // 最大权重
    int minWeight = Integer.MAX_VALUE; // 最小权重
    for (int i = 0; i  0 && minWeight > weightInvokers = new ArrayList<invoker>>();
        for (Invoker<t> invoker : invokers) { // 筛选权重大于当前权重基数的Invoker
            if (getWeight(invoker, invocation) > currentWeight) {
                weightInvokers.add(invoker);
            }
        }
        int weightLength = weightInvokers.size();
        if (weightLength == 1) {
            return weightInvokers.get(0);
        } else if (weightLength > 1) {
            invokers = weightInvokers;
            length = invokers.size();
        }
    }
    AtomicPositiveInteger sequence = sequences.get(key);
    if (sequence == null) {
        sequences.putIfAbsent(key, new AtomicPositiveInteger());
        sequence = sequences.get(key);
    }
    // 取模轮循
    return invokers.get(sequence.getAndIncrement() % length);
}

}
</t></invoker></invoker></t></t></string></string></string></string>

说明：从源码可以看出轮循负载均衡的算法是：

a. 如果权重不一样时，获取一个当前的权重基数，然后从权重集合中筛选权重大于当前权重基数的集合，如果筛选出的集合的长度为1，此时所访问的机 器就是集合里面的权重对应的机器

b. 如果权重一样时就取模轮循

3、LeastActive LoadBalance

3.1 最少活跃调用数，相同活跃数的随机，活跃数指调用前后计数差(调用前的时刻减去响应后的时刻的值)。
3.2 使慢的提供者收到更少请求，因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大

3.3 对应的源码

package com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.loadbalance;

import java.util.List;
import java.util.Random;

import com.alibaba.dubbo.common.Constants;
import com.alibaba.dubbo.common.URL;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Invocation;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Invoker;
import com.alibaba.dubbo.rpc.RpcStatus;

/**
* LeastActiveLoadBalance
* 
* @author william.liangf
*/
public class LeastActiveLoadBalance extends AbstractLoadBalance {

public static final String NAME = "leastactive";

private final Random random = new Random();

protected <t> Invoker<t> doSelect(List<invoker>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
    int length = invokers.size(); // 总个数
    int leastActive = -1; // 最小的活跃数
    int leastCount = 0; // 相同最小活跃数的个数
    int[] leastIndexs = new int[length]; // 相同最小活跃数的下标
    int totalWeight = 0; // 总权重
    int firstWeight = 0; // 第一个权重，用于于计算是否相同
    boolean sameWeight = true; // 是否所有权重相同
    for (int i = 0; i  invoker = invokers.get(i);
        int active = RpcStatus.getStatus(invoker.getUrl(), invocation.getMethodName()).getActive(); // 活跃数
        int weight = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.WEIGHT_KEY, Constants.DEFAULT_WEIGHT); // 权重
        if (leastActive == -1 || active  0 
                    && weight != firstWeight) {
                sameWeight = false;
            }
        }
    }
    // assert(leastCount > 0)
    if (leastCount == 1) {
        // 如果只有一个最小则直接返回
        return invokers.get(leastIndexs[0]);
    }
    if (! sameWeight && totalWeight > 0) {
        // 如果权重不相同且权重大于0则按总权重数随机
        int offsetWeight = random.nextInt(totalWeight);
        // 并确定随机值落在哪个片断上
        for (int i = 0; i </invoker></t></t>

说明：源码里面的注释已经很清晰了，大致的意思就是活跃数越小的的机器分配到的请求越多

4、ConsistentHash LoadBalance

4.1 一致性 Hash，相同参数的请求总是发到同一提供者。

4.2 当某一台提供者挂时，原本发往该提供者的请求，基于虚拟节点，平摊到其它提供者，不会引起剧烈变动。

4.3 缺省只对第一个参数 Hash，如果要修改，请配置

4.4 缺省用 160 份虚拟节点，如果要修改，请配置

4.5 源码分析暂时还没有弄懂，后面弄懂了再补充进来，有兴趣的小伙伴可以自己去看一下源码，然后一起交流一下心得

5、dubbo官方的文档的负载均衡配置示例

服务端服务级别

  <service interface="..." loadbalance="roundrobin"></service>

客户端服务级别

  <reference interface="..." loadbalance="roundrobin"></reference>

服务端方法级别

  <service interface="..."><method name="..." loadbalance="roundrobin"></method></service>

客户端方法级别

  <reference interface="..."><method name="..." loadbalance="roundrobin"></method></reference>

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