dubbo+zookeeper学习(2):dubbo负载均衡

本文介绍了Dubbo的四种负载均衡策略:随机、轮询、最少活跃调用数和一致性Hash。默认策略为随机,每种策略都有其适用场景。一致性Hash策略确保相同参数的请求总是发送到同一提供者,减少服务故障时的影响。通过实验步骤,可以观察不同策略的执行效果。

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Dubbo的负载均衡策略

使用Dubbo,我们可以非常方便地做服务的水平扩展,集群部署。

那么问题来了,Dubbo的负载均衡策略是怎么样的?

Dubbo为我们提供了4种策略,默认是随机策略。

4种策略分别如下:

Random LoadBalance

随机,按权重设置随机概率。
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。
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。

LeastActive LoadBalance

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。
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。

ConsistentHash LoadBalance

一致性 Hash,相同参数的请求总是发到同一提供者。
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。
算法参见:http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing
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" />
缺省用 160 份虚拟节点,如果要修改,请配置 <dubbo:parameter key="hash.nodes" value="320" />

实验步骤:

1,服务提供方开启多个实例

2,消费方通过设置负载均衡策略,重复调用服务接口,观察其执行结果。

3,注意要将服务提供方部署在多个服务器,不同的ip,才可以看到正确的效果

调用方程序:

/**
 * @author huangguizhao
 */
@Controller
@RequestMapping("user")
public class UserController {
    @Reference(loadbalance="roundrobin")
    private IUserService userService;

    @RequestMapping("hello")
    @ResponseBody
    public String hello(){
        return userService.hello();
    }

}

通过多次访问接口测试接口:

http://localhost:8080/user/hellolocalhost:8080

也可以在配置文件统一配置

dubbo:
  provider:
    loadbalance: roundrobin

之前配置文件的配置方式:

<dubbo:referenceinterface="…"loadbalance=“roundrobin” />

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