待总结 我们在微服务架构中,常用一些注册中心进行订阅消费我们的服务,这时候对于同一服务请求会有不同的机器同时可以提供服务,这时是怎么选择哪一台机器去连接获取服务呢? 负载均衡设备作为纵跨网络2/7层交换机,但它首先是个2-3层交换机. 在没有部署负载均衡设备之前,用户直接访问服务器地址(中间或许有在防火墙上将服务器地址映射成别的地址,但本质还是一对一).当单台服务器无法处理大量用户的访问时,就要考虑多台服务器提供服务,就需实现负载均衡了.负载均衡设备实现的原理是把多台服务器的地址映射成一个对外的

Dubbo中的Cluster可以将多个服务提供方伪装成一个提供方,具体也就是将Directory中的多个Invoker伪装成一个Invoker,在伪装的过程中包含了容错的处理,负载均衡的处理和路由的处理.这篇文章介绍下集群相关的东西,开始先对着文档解释下容错模式,负载均衡,路由等概念,然后解析下源码的处理.(稍微有点乱,心情不太好,不适合分析源码.) 234567891011121314151617181920212223 public <T> Invoker<T> refer(C

Remoting:网络通信框架,实现了sync-over-async和request-response消息机制. RPC:一个远程过程调用的抽象,支持负载均衡.容灾和集群功能. Registry:服务目录框架用于服务的注册和服务事件发布和订阅.(类似第一篇文章中的点菜宝) dubbo架构 Provider: 暴露服务的提供方. Consumer:调用远程服务的服务消费方. Registry: 服务注册中心和发现中心. Monitor: 统计服务和调用次数,调用时间监控中心.(dubbo的控制台页

1.负载均衡 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. 1.  负载均衡策略 Random LoadBalance 随机,按权重设置随机概率.(默认值)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. RoundRobin LoadBalance 轮询,按公约后的权重设置轮询比率.(按权重分配)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

欢迎来我的 Star Followers 后期后继续更新Dubbo别的文章 Dubbo 源码分析系列之一环境搭建 Dubbo 入门之二 --- 项目结构解析 Dubbo 源码分析系列之三 -- 架构原理 技术点 面试中Dubbo负载均衡常问的几点 常见负载均衡算法简介 Dubbo 官方文档介绍 Dubbo 负载均衡的策略 Dubbo 负载均衡源码解析 面试中Dubbo负载均衡常问的几点 谈谈dubbo中的负载均衡算法及特点 最小活跃数算法中是如何统计这个活跃数的 简单谈谈你对一致性哈希算法的认识

背景 Dubbo是一个分布式服务框架,能避免单点故障和支持服务的横向扩容.一个服务通常会部署多个实例.如何从多个服务 Provider 组成的集群中挑选出一个进行调用,就涉及到一个负载均衡的策略. 几个概念 在讨论负载均衡之前,我想先解释一下这3个概念. 负载均衡 集群容错 服务路由 这3个概念容易混淆.他们都描述了怎么从多个 Provider 中选择一个来进行调用.那他们到底有什么区别呢?下面我来举一个简单的例子,把这几个概念阐述清楚吧. 有一个Dubbo的用户服务,在北京部署了10个,在上海

Dubbo的集群容错策略 正常情况下,当我们进行系统设计时候,不仅要考虑正常逻辑下代码该如何走,还要考虑异常情况下代码逻辑应该怎么走.当服务消费方调用服务提供方的服务出现错误时候,Dubbo提供了多种容错方案,缺省模式为failover,也就是失败重试. Dubbo提供的集群容错模式 下面看下Dubbo提供的集群容错模式: Failover Cluster:失败重试 当服务消费方调用服务提供者失败后自动切换到其他服务提供者服务器进行重试.这通常用于读操作或者具有幂等的写操作,需要注意的是重试会带

对应项目的代码地址为:https://github.com/liuxiaoming7708/springboot-dubbo-parent Dubbo与Zookeeper.SpringMVC整合和使用(负载均衡.容错) 视频讲解:https://ke.qq.com/course/204858#term_id=100242509&webcourse=1 原文地址:http://blog.csdn.net/congcong68/article/details/41113239 标签: Dubbo /

Dubbo的集群容错策略 正常情况下,当我们进行系统设计时候,不仅要考虑正常逻辑下代码该如何走,还要考虑异常情况下代码逻辑应该怎么走.当服务消费方调用服务提供方的服务出现错误时候,Dubbo提供了多种容错方案,缺省模式为failover,也就是失败重试. Dubbo提供的集群容错模式 下面看下Dubbo提供的集群容错模式: Failover Cluster:失败重试 当服务消费方调用服务提供者失败后自动切换到其他服务提供者服务器进行重试.这通常用于读操作或者具有幂等的写操作,需要注意的是重试会带

负载均衡 在之前集群的文章中,我们分析了通过监听注册中心可以获取到多个服务提供者,并创建多个Invoker,然后通过集群类如FailoverClusterInvoker将多个Invoker封装在一起,而外部的调用者以这个封装的Invoker为入口调用内部的多个Invoker,但是我们一次调用实际只能调用一个真实的Invoker(这里的真实的Invoker对应一个提供者),所以怎么在多个Invoker中选择出一个Invoker来,使得整体的服务调用的性能最大化,这就是负载均衡策略.另外,除了负载均

目录 Dubbo 系列(07-3)集群容错 - 负载均衡 Spring Cloud Alibaba 系列目录 - Dubbo 篇 1. 背景介绍 1.1 负载均衡算法 1.2 继承体系 2. 源码分析 2.1 AbstractLoadBalance 2.2 RandomLoadBalance 2.3 LeastActiveLoadBalance 2.4 ConsistentHashLoadBalance 2.5 RoundRobinLoadBalance Dubbo 系列(07-3)集群容错 -

Dubbo的集群容错策略 正常情况下,当我们进行系统设计时候,不仅要考虑正常逻辑下代码该如何走,还要考虑异常情况下代码逻辑应该怎么走.当服务消费方调用服务提供方的服务出现错误时候,Dubbo提供了多种容错方案,缺省模式为failover,也就是失败重试. Dubbo提供的集群容错模式 下面看下Dubbo提供的集群容错模式: Failover Cluster:失败重试 当服务消费方调用服务提供者失败后自动切换到其他服务提供者服务器进行重试.这通常用于读操作或者具有幂等的写操作,需要注意的是重试会带

dubbo作为分布式远程调用框架,要保证的点很多,比如:服务注册与发现.故障转移.高性能通信.负载均衡等等! 负载均衡的目的是为了特定场景下,能够将请求合理地平分到各服务实例上,以便发挥所有机器的叠加作用.主要考虑的点如:不要分配请求到挂掉的机器,性能越好的机器可以分配更多的请求... 一般负载均衡是借助外部工具,硬件负载均衡或软件负载均衡,如F5/nginx.当然了,在当前分布式环境遍地开花的情况下,客户端的负载均衡看起来就更轻量级,显得不可或缺. 今天我们就来看看dubbo是如何进行负载均衡

在分布式系统中,负载均衡是必不可少的一个模块,dubbo 中提供了五种负载均衡的实现,在阅读这块源码之前,建议先学习负载均衡的基础知识.把看源码当做一个印证自己心中所想的过程,这样会得到事半功倍的效果 以下源码分析基于 dubbo 2.77 版本 类结构 先来看一下这一块的类结构图 大部分算法都是在权重比的基础上进行负载均衡,RandomLoadBalance 是默认的算法 类型 描述 是否默认 是否加权 RandomLoadBalance 随机 是 是,默认权重相同 RoundRobinLoa

前言 负载均衡是指在集群中,将多个数据请求分散在不同单元上进行执行,主要为了提高系统容错能力和加强系统对数据的处理能力. 在 Dubbo 中,一次服务的调用就是对所有实体域 Invoker 的一次筛选过滤,最终选定具体调用的 Invoker.首先在 Directory 中获取全部 Invoker 列表,通过路由筛选出符合规则的 Invoker,最后再经过负载均衡选出具体的 Invoker.所以 Dubbo 负载均衡机制是决定一次服务调用使用哪个提供者的服务. 整体结构 Dubbo 负载均衡的分析

前言 本文基于Dubbo2.6.x版本,中文注释版源码已上传github:xiaoguyu/dubbo 负载均衡,英文名称为Load Balance,其含义就是指将负载(工作任务)进行平衡.分摊到多个操作单元上进行运行. 例如:在Dubbo中,同一个服务有多个服务提供者,每个服务提供者所在的机器性能不一致.如果流量均匀分摊,则会导致有些服务提供者负载过高,有些则轻轻松松,导致资源浪费.负载均衡就解决这个问题. 源码 LoadBalance就是负载均衡的接口,咱们先看看类图 Dubbo提供了4中内

Dubbo概述 什么是RPC RPC是Remote Procedure Call的缩写 翻译为:远程过程调用 目标是为了实现两台(多台)计算机\服务器,互相调用方法\通信的解决方案 RPC的概念主要定义了两部分内容 1.序列化协议 2.通信协议 为了方便大家理解RPC,下面的图片帮助理解 上面图是老婆和老公在家的时,老婆让老公洗碗的调用流程 但这个流程是本地的, 我们再换成远程调用的图片 通信协议 通信协议指的就是远程调用的通信方式 再上面图片调用中,老婆使用手机信息的方法通知老公去洗碗 实际上

负载均衡技术       现代企业信息化应用越来越多的采用B/S应用架构来承载企业的关键业务,因此,确保这些任务的可靠运行就变得日益重要.随着越来越多的企业实施数据集中,应用的扩展性.安全性和可靠性也越来越受到企业的重视.       负载均衡技术通过设置虚拟服务器IP(VIP),将后端多台真实服务器的应用资源虚拟成一台高性能的应用服务器,通过负载均衡算法,将大量来自客户端的应用请求分配到后端的服务器进行处理.负载均衡设备持续的对服务器上的应用状态进行检查,并自动对无效的应用服务器进行隔离,实现

首先我们先来了解负载均衡: 负载均衡是为了缓解网络压力的,服务器端进行扩容的重要手段 实现有两种方式:硬件F5    .   软件nginx.Dubbo 为了实现负载均衡的原理,我们基于以下两篇随笔继续学习 Euraka适合初学者的简单小demo 作为消费者访问提供者提供的功能(eureka的铺垫案例) 创建多个提供者的角色存在. 在消费者的实现中: (1) 修改pom文件,加入web.客户端的依赖 <dependency> <groupId>org.springframework

前言 上篇介绍了如何使用etcd实现服务发现,本篇将基于etcd的服务发现前提下,介绍如何实现gRPC客户端负载均衡. gRPC负载均衡 gRPC官方文档提供了关于gRPC负载均衡方案Load Balancing in gRPC,此方案是为gRPC设计的,下面我们对此进行分析. 1.对每次调用进行负载均衡 gRPC中的负载平衡是以每次调用为基础,而不是以每个连接为基础.换句话说,即使所有的请求都来自一个客户端,我们仍希望它们在所有的服务器上实现负载平衡. 2.负载均衡的方法 集中式(Proxy

序:RPC就是使用socket告诉服务端我要调你的哪一个类的哪一个方法然后获得处理的结果.服务注册和路由就是借助第三方存储介质存储服务信息让服务消费者调用.然我们自己动手从0开始写一个rpc功能以及实现服务注册,动态上下线,服务路由,负载均衡. RPC即远程过程调用,它的实现方式有很多,比如webservice等.框架调多了,烦了,没激情了,我们就该问自己,这些框架的作用到底是什么,来找回当初的激情. 一般来说,我们写的系统就是一个单机系统,一个web服务器一个数据库服务,但是当这单台服务器的处