17. Dubbo原理解析-集群&容錯(cuò)之負(fù)載均衡

LoadBalance負(fù)載均衡， 負(fù)責(zé)從多個(gè) Invokers當(dāng)選出具體的1個(gè)Invoker用于本次調(diào)用，調(diào)用進(jìn)程中包括了負(fù)載均衡的算法，調(diào)用失敗后需要重新選擇

LoadBalance接口定義

@SPI(RandomLoadBalance.NAME)

public interface LoadBalance{

@Adaptive("loadbalance")

<T> Invoker<T> select(List<Invoker<T>> invokers,URL url, Invocation invocation)throws RpcException;

}

類注解@SPI說明可以基于Dubbo的擴(kuò)大機(jī)制進(jìn)行自定義的負(fù)責(zé)均衡算法實(shí)現(xiàn)，默許是隨機(jī)算法

方法注解@Adaptive說明能夠生成設(shè)配方法

Select方法設(shè)配類通過url的參數(shù)選擇具體的算法， 在從invokers集合中根據(jù)具體的算法選擇1個(gè)invoker

 

 

1. RandomLoadBalance: 隨機(jī)訪問策略，按權(quán)重設(shè)置隨機(jī)幾率，是默許策略

1）獲得所有invokers的個(gè)數(shù)

2）遍歷所有Invokers, 獲得計(jì)算每一個(gè)invokers的權(quán)重，并把權(quán)重累計(jì)加起來

每相鄰的兩個(gè)invoker比較他們的權(quán)重是不是1樣，有1個(gè)不1樣說明權(quán)重不均等

3）總權(quán)重大于零且權(quán)重不均等的情況下

按總權(quán)重獲得隨機(jī)數(shù)offset = random.netx(totalWeight);

遍歷invokers肯定隨機(jī)數(shù)offset落在哪一個(gè)片斷(invoker上)

4）權(quán)重相同或總權(quán)重為0， 根據(jù)invokers個(gè)數(shù)均等選擇

invokers.get(random.nextInt(length))

 

      

2. RoundRobinLoadBalance:輪詢，按公約后的權(quán)重設(shè)置輪詢比率

1）獲得輪詢key  服務(wù)名+方法名

獲得可供調(diào)用的invokers個(gè)數(shù)length

設(shè)置最大權(quán)重的默許值maxWeight=0

設(shè)置最小權(quán)重的默許值minWeight=Integer.MAX_VALUE

2）遍歷所有Inokers，比較出得出maxWeight和minWeight

3）如果權(quán)重是不1樣的

根據(jù)key獲得自增序列

自增序列加1與最大權(quán)重取模默許得到currentWeigth

遍歷所有invokers挑選出大于currentWeight的invokers

設(shè)置可供調(diào)用的invokers的個(gè)數(shù)length

4）自增序列加1并與length取模，從invokers獲得invoker

 

 

3. LeastActiveLoadBalance: 最少活躍調(diào)用數(shù)， 相同的活躍的隨機(jī)選擇，

活躍數(shù)是指調(diào)用前后的計(jì)數(shù)差， 使慢的提供者收到更少的要求，由于越慢的提供者前后的計(jì)數(shù)差越大。

活躍計(jì)數(shù)的功能消費(fèi)者是在ActiveLimitFilter中設(shè)置的

4. 最少活躍的選擇進(jìn)程以下：

1）獲得可調(diào)用invoker的總個(gè)數(shù)

初始化最小活躍數(shù)，相同最小活躍的個(gè)數(shù)

相同最小活躍數(shù)的下標(biāo)數(shù)組

等等

2）遍歷所有invokers， 獲得每一個(gè)invoker的獲得數(shù)active和權(quán)重

找出最小權(quán)重的invoker

如果有相同最小權(quán)重的inovkers， 將下標(biāo)記錄到數(shù)組leastIndexs[]數(shù)組中

累計(jì)所有的權(quán)重到totalWeight變量

3）如果invokers的權(quán)重不相等且totalWeight大于0

按總權(quán)重隨機(jī)offsetWeight = random.nextInt(totalWeight)

計(jì)算隨機(jī)值在哪一個(gè)片斷上并返回invoker

4）如果invokers的權(quán)重相等或totalWeight等于0，均等隨機(jī)

 

 

5. ConsistentHashLoadBalance:1致性hash, 相同參數(shù)的要求總是發(fā)到同1個(gè)提供者，當(dāng)某1臺(tái)提供者掛時(shí)，本來發(fā)往該提供者的要求，基于虛擬節(jié)點(diǎn)，平攤到其它提供者，不會(huì)引發(fā)劇烈變動(dòng)。對(duì)1致性哈希算法介紹網(wǎng)上很多，這個(gè)給出1篇http://blog.csdn.net/sparkliang/article/details/5279393供參考，讀者請(qǐng)自行瀏覽ConsistentashLoadBalance中對(duì)1致性哈希算法的實(shí)現(xiàn)，還是比較通俗易懂的這里不再