Dubbo原始碼學習 集群負載均衡演算法的實現

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dubbo 的定位是分布式服務框架，為了避免單點壓力過大，服務的提供者通常部署多台，如何從服務提供者集群中選取乙個進行呼叫，就依賴於dubbo的負載均衡策略。

dubbo 負載均衡策略提供下列四種方式：

random loadbalance 隨機，按權重設定隨機概率。dubbo的預設負載均衡策略

在乙個截面上碰撞的概率高，但呼叫量越大分布越均勻，而且按概率使用權重後也比較均勻，有利於動態調整提供者權重。

roundrobin loadbalance 輪循，按公約後的權重設定輪循比率。

存在慢的提供者累積請求問題，比如：第二台機器很慢，但沒掛，當請求調到第二台時就卡在那，久而久之，所有請求都卡在調到第二台上。

leastactive loadbalance 最少活躍呼叫數，相同活躍數的隨機，活躍數指呼叫前後計數差。

使慢的提供者收到更少請求，因為越慢的提供者的呼叫前後計數差會越大。

consistenthash loadbalance 一致性hash，相同引數的請求總是發到同一提供者。

當某一台提供者掛時，原本發往該提供者的請求，基於虛擬節點，平攤到其它提供者，不會引起劇烈變動。

首先檢視 loadbalance 介面

invoker select(list> invokers, url url, invocation invocation) throws rpcexception;

abstractloadbalance 抽象類是所有負載均衡策略實現類的父類，實現了loadbalance介面 的方法，同時提供抽象方法交由子類實現，

public

invokerselect(list> invokers, url url, invocation invocation) 
protected
abstract
invokerdoselect(list> invokers, url url, invocation invocation);

protected

invokerdoselect(list> invokers, url url, invocation invocation) 
}if (totalweight > 0 && ! sameweight) }}
return invokers.get(random.nextint(length));
}

randomloadbalance 實現很簡單，如果每個提供者的權重都相同，那麼根據列表長度直接隨機選取乙個，

如果權重不同，累加權重值。根據0~累加的權重值 選取乙個隨機數，然後判斷該隨機數落在那個提供者上。

private

final concurrentmapsequences = new concurrenthashmap();
private
final concurrentmapweightsequences = new concurrenthashmap();
protected
invokerdoselect(list> invokers, url url, invocation invocation) 
if (maxweight > 0 && minweight < maxweight) 
int currentweight = weightsequence.getandincrement() % maxweight;
list> weightinvokers = new arraylist>();
for (invokerinvoker : invokers) 
}int weightlength = weightinvokers.size();
if (weightlength == 1) else
if (weightlength > 1) 
}atomicpositiveinteger sequence = sequences.get(key);
if (sequence == null) 
return invokers.get(sequence.getandincrement() % length);
}

首先也是判斷權重是否一致，如果一致，通過維護乙個 atomicinteger 的增長 進行取模亂來輪訓。

如果權重不一致，通過維護乙個 atomicinteger 的增長 與最大權重取模作為當前權重，然後獲取大於當前權重的列表作為呼叫者列表，然後進行取模輪訓

leastactiveloadbalance 原始碼比較簡單就不列出了，思路主要是，獲取最小的活躍數，把活躍數等於最小活躍數的呼叫者維護成乙個陣列

如果權重一致隨機取出，如果不同則跟 randomloadbalance 一致，累加權重，然後隨機取出。

protected

invokerdoselect(list> invokers, url url, invocation invocation) 
return selector.select(invocation);
}public
consistenthashselector(list> invokers, string methodname, int identityhashcode) 
for (invokerinvoker : invokers) }}
}

通過doselect方法可以看出 consistenthashloadbalance 主要是通過內部類 consistenthashselector 來實現的，首先看consistenthashselector建構函式的原始碼可以看出

首先根據invokers的url獲取分片個數，建立相同大小的虛擬節點。

public invokerselect(invocation invocation) 

private string tokey(object args) 
}return buf.tostring();
}private invokersekectforkey(long hash) else 
}invoker = virtualinvokers.get(key);
return invoker;
}

然後根據引數的md5值 獲取對應的提供者

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