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<T>> 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 < length; i++) {
int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation);
totalWeight += weight; // 累计总权重
if (sameWeight && 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 < length; i++) {
offset -= getWeight(invokers.get(i), invocation);
if (offset < 0) {
return invokers.get(i);
}
}
}
// 如果权重相同或权重为0则均等随机
return invokers.get(random.nextInt(length));
} }

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<T>> 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 < length; i++) {
int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation);
maxWeight = Math.max(maxWeight, weight); // 累计最大权重
minWeight = Math.min(minWeight, weight); // 累计最小权重
}
if (maxWeight > 0 && minWeight < maxWeight) { // 权重不一样
AtomicPositiveInteger weightSequence = weightSequences.get(key);
if (weightSequence == null) {
weightSequences.putIfAbsent(key, new AtomicPositiveInteger());
weightSequence = weightSequences.get(key);
}
int currentWeight = weightSequence.getAndIncrement() % maxWeight;
List<Invoker<T>> weightInvokers = new ArrayList<Invoker<T>>();
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);
} }

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<T>> 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 < length; i++) {
Invoker<T> 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 < leastActive) { // 发现更小的活跃数,重新开始
leastActive = active; // 记录最小活跃数
leastCount = 1; // 重新统计相同最小活跃数的个数
leastIndexs[0] = i; // 重新记录最小活跃数下标
totalWeight = weight; // 重新累计总权重
firstWeight = weight; // 记录第一个权重
sameWeight = true; // 还原权重相同标识
} else if (active == leastActive) { // 累计相同最小的活跃数
leastIndexs[leastCount ++] = i; // 累计相同最小活跃数下标
totalWeight += weight; // 累计总权重
// 判断所有权重是否一样
if (sameWeight && i > 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 < leastCount; i++) {
int leastIndex = leastIndexs[i];
offsetWeight -= getWeight(invokers.get(leastIndex), invocation);
if (offsetWeight <= 0)
return invokers.get(leastIndex);
}
}
// 如果权重相同或权重为0则均等随机
return invokers.get(leastIndexs[random.nextInt(leastCount)]);
}
}

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 <dubbo:parameter key="hash.arguments" value="0,1" />

4.4 缺省用 160 份虚拟节点,如果要修改,请配置 <dubbo:parameter key="hash.nodes" value="320" />

4.5 源码分析

/*
* Copyright 1999-2012 Alibaba Group.
*
* Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
* you may not use this file except in compliance with the License.
* You may obtain a copy of the License at
*
* http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
*
* Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
* distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
* WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
* See the License for the specific language governing permissions and
* limitations under the License.
*/
package com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.loadbalance; import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
import java.util.List;
import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentMap; import com.alibaba.dubbo.common.Constants;
import com.alibaba.dubbo.common.URL;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Invocation;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Invoker; /**
* ConsistentHashLoadBalance
*
* @author william.liangf
*/
public class ConsistentHashLoadBalance extends AbstractLoadBalance { private final ConcurrentMap<String, ConsistentHashSelector<?>> selectors = new ConcurrentHashMap<String, ConsistentHashSelector<?>>(); @SuppressWarnings("unchecked")
@Override
protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + invocation.getMethodName();
int identityHashCode = System.identityHashCode(invokers);
ConsistentHashSelector<T> selector = (ConsistentHashSelector<T>) selectors.get(key);
if (selector == null || selector.getIdentityHashCode() != identityHashCode) {
selectors.put(key, new ConsistentHashSelector<T>(invokers, invocation.getMethodName(), identityHashCode));
selector = (ConsistentHashSelector<T>) selectors.get(key);
}
return selector.select(invocation);
} private static final class ConsistentHashSelector<T> { private final TreeMap<Long, Invoker<T>> virtualInvokers; private final int replicaNumber; private final int identityHashCode; private final int[] argumentIndex; public ConsistentHashSelector(List<Invoker<T>> invokers, String methodName, int identityHashCode) {
this.virtualInvokers = new TreeMap<Long, Invoker<T>>();
this.identityHashCode = System.identityHashCode(invokers);
URL url = invokers.get(0).getUrl();
this.replicaNumber = url.getMethodParameter(methodName, "hash.nodes", 160);
String[] index = Constants.COMMA_SPLIT_PATTERN.split(url.getMethodParameter(methodName, "hash.arguments", "0"));
argumentIndex = new int[index.length];
for (int i = 0; i < index.length; i ++) {
argumentIndex[i] = Integer.parseInt(index[i]);
}
for (Invoker<T> invoker : invokers) {
for (int i = 0; i < replicaNumber / 4; i++) {
byte[] digest = md5(invoker.getUrl().toFullString() + i);
for (int h = 0; h < 4; h++) {
long m = hash(digest, h);
virtualInvokers.put(m, invoker);
}
}
}
} public int getIdentityHashCode() {
return identityHashCode;
} public Invoker<T> select(Invocation invocation) {
String key = toKey(invocation.getArguments());
byte[] digest = md5(key);
Invoker<T> invoker = sekectForKey(hash(digest, 0));
return invoker;
} private String toKey(Object[] args) {
StringBuilder buf = new StringBuilder();
for (int i : argumentIndex) {
if (i >= 0 && i < args.length) {
buf.append(args[i]);
}
}
return buf.toString();
} private Invoker<T> sekectForKey(long hash) {
Invoker<T> invoker;
Long key = hash;
if (!virtualInvokers.containsKey(key)) {
SortedMap<Long, Invoker<T>> tailMap = virtualInvokers.tailMap(key);
if (tailMap.isEmpty()) {
key = virtualInvokers.firstKey();
} else {
key = tailMap.firstKey();
}
}
invoker = virtualInvokers.get(key);
return invoker;
} private long hash(byte[] digest, int number) {
return (((long) (digest[3 + number * 4] & 0xFF) << 24)
| ((long) (digest[2 + number * 4] & 0xFF) << 16)
| ((long) (digest[1 + number * 4] & 0xFF) << 8)
| (digest[0 + number * 4] & 0xFF))
& 0xFFFFFFFFL;
} private byte[] md5(String value) {
MessageDigest md5;
try {
md5 = MessageDigest.getInstance("MD5");
} catch (NoSuchAlgorithmException e) {
throw new IllegalStateException(e.getMessage(), e);
}
md5.reset();
byte[] bytes = null;
try {
bytes = value.getBytes("UTF-8");
} catch (UnsupportedEncodingException e) {
throw new IllegalStateException(e.getMessage(), e);
}
md5.update(bytes);
return md5.digest();
} } }

说明:根据传递的参数进行hash然后调用服务,如果两次传递的参数一样就调用的是同一个机器上的服务

5、dubbo官方的文档的负载均衡配置示例

服务端服务级别

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

客户端服务级别

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

服务端方法级别

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

客户端方法级别

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

dubbo负载均衡策略及对应源码分析的更多相关文章

  1. dubbo负载均衡策略和集群容错策略都有哪些

    dubbo负载均衡策略 random loadbalance 默认情况下,dubbo是random load balance随机调用实现负载均衡,可以对provider不同实例设置不同的权重,会按照权 ...

  2. 3.dubbo 负载均衡策略和集群容错策略都有哪些?动态代理策略呢?

    作者:中华石杉 面试题 dubbo 负载均衡策略和集群容错策略都有哪些?动态代理策略呢? 面试官心理分析 继续深问吧,这些都是用 dubbo 必须知道的一些东西,你得知道基本原理,知道序列化是什么协议 ...

  3. 分布式的几件小事(四)dubbo负载均衡策略和集群容错策略

    1.dubbo负载均衡策略 ①random loadbalance 策略 默认情况下,dubbo是random loadbalance 随机调用实现负载均衡,可以对provider不同实例设置不同的权 ...

  4. 面试系列24 dubbo负载均衡策略和集群容错策略

    (1)dubbo负载均衡策略 1)random loadbalance 默认情况下,dubbo是random load balance随机调用实现负载均衡,可以对provider不同实例设置不同的权重 ...

  5. 面试系列16 dubbo负载均衡策略和集群容错策略都有哪些?动态代理策略呢

    (1)dubbo负载均衡策略 1)random loadbalance 默认情况下,dubbo是random load balance随机调用实现负载均衡,可以对provider不同实例设置不同的权重 ...

  6. dubbo负载均衡策略和集群容错策略都有哪些?动态代理策略呢?

    (1)dubbo负载均衡策略 1)random loadbalance 默认情况下,dubbo是random load balance随机调用实现负载均衡,可以对provider不同实例设置不同的权重 ...

  7. dubbo负载均衡策略和集群容错策略

    dubbo负载均衡策略 random loadbalance 默认情况下,dubbo是random load balance随机调用实现负载均衡,可以对provider不同实例设置不同的权重,会按照权 ...

  8. Dubbo入门到精通学习笔记(十一):Dubbo服务启动依赖检查、Dubbo负载均衡策略、Dubbo线程模型(结合Linux线程数限制配置的实战分享)

    文章目录 Dubbo服务启动依赖检查 Dubbo负载均衡策略 Dubbo线程模型(结合Linux线程数限制配置的实战分享) 实战经验分享( ** 属用性能调优**): Dubbo服务启动依赖检查 Du ...

  9. Dubbo负载均衡策略

    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. 可以自行扩展负载均衡策略,参见:负载均衡扩展Random LoadBalance 随机,按权重设置随机概率. 在一个截面上 ...

随机推荐

  1. POI设置excel某列值为文本格式

    excel单元格格式默认为[常规],当某列限定必须从下拉框选择一个纯数字文本的时候,必须将单元格格式设置为[文本]. 否则即使输入的值和下拉框的一致,excel都认为输入的值是常规类型,而下拉框的值为 ...

  2. JVM(一) OpenJDK1.8源码在Ubuntu16.04下的编译

    笔者最近在学习周志明老师编写的<深入理解Java虚拟机>一书,书中第一章的实战部分就是"自己编译JDK",不过书中提到的是OpenJDK 7的编译.由于现在Java开发 ...

  3. log4j与log4j.properties的配置

    详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt233 摘要: 一.配置步骤 1.  在应用程序中使用log4j 2.  把l ...

  4. protobuf和thrift对比

    详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt383 数据类型 protobuf thrift protobuf thrif ...

  5. Day-8: 面对对象编程

    面对过程的程序设计方法意在将函数分成子函数,再依次调用这些函数来解决问题. 而面对对象的程序设计方法,来源于自然界,类是实例的抽象,实例是类的具体.自定义出来的对象是类,而所有的数据都可以看成是对象, ...

  6. 基于NIOS-II的示波器:PART3 初步功能实现

    本文记录了在NIOS II上实现示波器的第三部分. 本文主要包括:硬件部分的BRAM记录波形,计算频率的模块,以及软件部分这两个模块的驱动. 本文所有的硬件以及工程参考来自魏坤示波仪,重新实现驱动并重 ...

  7. python re group()

    python group() 正则表达式中,group()用来提出分组截获的字符串,()用来分组 import re a = "123abc456" print re.search ...

  8. Java8-初识Lambda

    廉颇老矣,尚能饭否 Java,这位已经20多岁的编程语言,称得上是编程语言界的老大哥了.他曾经攻城略地,碾压各路编程语言小弟,风光无限,不可一世.现在,也是家大业大,江湖地位,很难撼动. 但是,这依然 ...

  9. 团队作业8——第二次项目冲刺(Beta阶段)--第五天

    一.Daily Scrum Meeting照片 二.燃尽图 三.项目进展 学号 成员 贡献比 201421123001 廖婷婷 15% 201421123002 翁珊 16% 201421123004 ...

  10. Java学习3——java介绍

    Java程序运行过程: Java两种核心机制: Java虚拟机(Java Virtual Machine),提供程序运行的解释环境,使Java成为一种与平台无关的语言. Java虚拟机可以理解成一个以 ...