面试积累-Dubbo-dubbo的负载均衡的算法

最新推荐文章于 2024-04-29 18:22:30 发布

Rick1024

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本文深入探讨了Dubbo框架中的四种主要负载均衡策略：RandomLoadBalance、RoundRobinLoadBalance、LeastActiveLoadBalance和ConstantHashLoadBalance。每种策略都有其独特的工作原理和适用场景，如随机选取、轮循选取、最少活跃调用和一致性Hash，旨在帮助开发者理解并合理选择适合的负载均衡策略。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

Dubbo 提供了常见的集群策略实现，并预扩展点予以自行实现。

Random LoadBalance: 随机选取提供者策略，有利于动态调整提供者权重。截面碰撞率高，调用次数越多，分布越均匀；
RoundRobin LoadBalance: 轮循选取提供者策略，平均分布，但是存在请求累积的问题；
LeastActive LoadBalance: 最少活跃调用策略，解决慢提供者接收更少的请求；
ConstantHash LoadBalance: 一致性 Hash 策略，使相同参数请求总是发到同一提供者，一台机器宕机，可以基于虚拟节点，分摊至其他提供者，避免引起提供者的剧烈变动；

推荐文章：https://blog.youkuaiyun.com/wueryan/article/details/91129212

前面的推荐的文章写的真的很好，有兴趣的可以拜读拜读。
各种负载均很算法的特点：

一、Random LoadBalance（权重随机算法-默认）：

这个算法很简单，就是生成一个随机值；
假如我们现在有ABC三台服务器：

服务器A：权重weight=1
服务器B：权重weight=2
服务器C：权重weight=7

所以这些服务器totalWeight = AWeight + BWeight + CWeight = 10。这样生成10以内的随机数；

[0, 1)：属于服务器A
[1, 2)：属于服务器B
[2, 10)：属于服务器C

private final Random random = new Random();

@Override
protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
    int length = invokers.size();
    // 总权重值
    int totalWeight = 0;
    // 是否所有的Invoker服务器的权重值都相等，若都相等，则在Invoker列表中随机选中一个即可
    boolean sameWeight = true;
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation);
        totalWeight += weight; // Sum
        if (sameWeight && i > 0 && weight != getWeight(invokers.get(i - 1), invocation)) {
            sameWeight = false;
        }
    }
    // 生成totalWeight以内的随机数offset，然后该offset挨个减Invoker的权重，一旦小于0，就选中当前的Invoker
    if (totalWeight > 0 && !sameWeight) {
        int offset = random.nextInt(totalWeight);
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            offset -= getWeight(invokers.get(i), invocation);
            if (offset < 0) {
                return invokers.get(i);
            }
        }
    }
    return invokers.get(random.nextInt(length));
}

二、RoundRobin LoadBalance（轮询策略）：

轮询：简单点说就是挨个来呗，但是理论基础就是每台机器的性能一样。
但是，实际生产过程中个别机器的性能一旦遇到瓶颈了，就容易造成雪崩现象，所以加入了权重理念；

public class RoundRobinLoadBalance extends AbstractLoadBalance {

    public static final String NAME = "roundrobin";

    private final ConcurrentMap<String, AtomicPositiveInteger> sequences = 
        new ConcurrentHashMap<String, AtomicPositiveInteger>();

    @Override
    protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
        // key = 全限定类名 + "." + 方法名，比如 com.xxx.DemoService.sayHello
        String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + invocation.getMethodName();
        int length = invokers.size();
        // 最大权重
        int maxWeight = 0;
        // 最小权重
        int minWeight = Integer.MAX_VALUE;
        final LinkedHashMap<Invoker<T>, IntegerWrapper> invokerToWeightMap = new LinkedHashMap<Invoker<T>, IntegerWrapper>();
        // 权重总和
        int weightSum = 0;

        // 下面这个循环主要用于查找最大和最小权重，计算权重总和等
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation);
            // 获取最大和最小权重
            maxWeight = Math.max(maxWeight, weight);
            minWeight = Math.min(minWeight, weight);
            if (weight > 0) {
                // 将 weight 封装到 IntegerWrapper 中
                invokerToWeightMap.put(invokers.get(i), new IntegerWrapper(weight));
                // 累加权重
                weightSum += weight;
            }
        }

        // 查找 key 对应的对应 AtomicPositiveInteger 实例，为空则创建。
        // 这里可以把 AtomicPositiveInteger 看成一个黑盒，大家只要知道
        // AtomicPositiveInteger 用于记录服务的调用编号即可。至于细节，
        // 大家如果感兴趣，可以自行分析
        AtomicPositiveInteger sequence = sequences.get(key);
        if (sequence == null) {
            sequences.putIfAbsent(key, new AtomicPositiveInteger());
            sequence = sequences.get(key);
        }

        // 获取当前的调用编号
        int currentSequence = sequence.getAndIncrement();
        // 如果最小权重小于最大权重，表明服务提供者之间的权重是不相等的
        if (maxWeight > 0 && minWeight < maxWeight) {
            // 使用调用编号对权重总和进行取余操作
            int mod = currentSequence % weightSum;
            // 进行 maxWeight 次遍历
            for (int i = 0; i < maxWeight; i++) {
                // 遍历 invokerToWeightMap
                for (Map.Entry<Invoker<T>, IntegerWrapper> each : invokerToWeightMap.entrySet()) {
					// 获取 Invoker
                    final Invoker<T> k = each.getKey();
                    // 获取权重包装类 IntegerWrapper
                    final IntegerWrapper v = each.getValue();
                    
                    // 如果 mod = 0，且权重大于0，此时返回相应的 Invoker
                    if (mod == 0 && v.getValue() > 0) {
                        return k;
                    }
                    
                    // mod != 0，且权重大于0，此时对权重和 mod 分别进行自减操作
                    if (v.getValue() > 0) {
                        v.decrement();
                        mod--;
                    }
                }
            }
        }
        
        // 服务提供者之间的权重相等，此时通过轮询选择 Invoker
        return invokers.get(currentSequence % length);
    }

    // IntegerWrapper 是一个 int 包装类，主要包含了一个自减方法。
    private static final class IntegerWrapper {
        private int value;

        public void decrement() {
            this.value--;
        }
        
        // 省略部分代码
    }
}

三、LeastActive LoadBalance（最少活跃调用数算法）：

核心思想：

每个机器都有一个标记-Invoker，每次调用到该机器Invoker+1，处理完成Invoker-1；
每次请求来的时候，找到活跃最小数的Invoker。
最小活跃的存在多个的时候，Dubbo使用额外的int数组记录这些Invoker在原invokers的索引，通过随即权重的算法决定最终的Invoker；

private final Random random = new Random();
@Override
protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
    int length = invokers.size(); // Number of invokers
    // “最小活跃数”的值
    int leastActive = -1;
    // 具有相同“最小活跃数”的Invoker（即Provider）的数量
    int leastCount = 0;
    // “最小活跃数”的Invoker可能不止一个，因此需要记录所有具有“最小活跃数”的Invoker在invokers列表中的索引位置
    int[] leastIndexs = new int[length];
    // 记录所有“最小活跃数”的Invoker总的权重值
    int totalWeight = 0;
    // 记录第一个“最小活跃数”的Invoker的权重值
    int firstWeight = 0;
    // 所有的“最小活跃数”的Invoker的权重值是否都相等
    boolean sameWeight = true;
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        Invoker<T> invoker = invokers.get(i);
        // 活跃数
        int active = RpcStatus.getStatus(invoker.getUrl(), invocation.getMethodName()).getActive();
        // 权重
        int afterWarmup = getWeight(invoker, invocation); 
        if (leastActive == -1 || active < leastActive) {
            leastActive = active; 
            leastCount = 1; 
            leastIndexs[0] = i; 
            totalWeight = afterWarmup; 
            firstWeight = afterWarmup; 
            sameWeight = true;
        } else if (active == leastActive) { 
            leastIndexs[leastCount++] = i; 
            totalWeight += afterWarmup;
            if (sameWeight && i > 0 && afterWarmup != firstWeight) {
                sameWeight = false;
            }
        }
    }
    if (leastCount == 1) {
        return invokers.get(leastIndexs[0]);
    }
    if (!sameWeight && totalWeight > 0) {
        int offsetWeight = random.nextInt(totalWeight) + 1;
        for (int i = 0; i < leastCount; i++) {
            int leastIndex = leastIndexs[i];
            offsetWeight -= getWeight(invokers.get(leastIndex), invocation);
            if (offsetWeight <= 0)
                return invokers.get(leastIndex);
        }
    }
    return invokers.get(leastIndexs[random.nextInt(leastCount)]);
}