Dubbo集群容错（四）负载均衡
作者：互联网
Dubbo 提供了4种负载均衡实现，分别是
- 基于权重随机算法的 RandomLoadBalance
- 基于最少活跃调用数算法的 LeastActiveLoadBalance
- 基于hash一致性的 ConsistentHashLoadBalance
- 基于加权轮询算法的 RoundRobinLoadBalance
@Override
public <T> Invoker<T> select(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
if (invokers == null || invokers.isEmpty())
return null;
// 如果 invokers 列表中仅有一个 Invoker，直接返回即可，无需进行负载均衡
if (invokers.size() == 1)
return invokers.get(0);
// 调用 doSelect 方法进行负载均衡，该方法为抽象方法，由子类实现
return doSelect(invokers, url, invocation);
}
protected abstract <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation);
protected int getWeight(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) {
// 从 url 中获取权重 weight 配置值
int weight = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.WEIGHT_KEY, Constants.DEFAULT_WEIGHT);
if (weight > 0) {
// 获取服务提供者启动时间戳
long timestamp = invoker.getUrl().getParameter(Constants.REMOTE_TIMESTAMP_KEY, 0L);
if (timestamp > 0L) {
// 计算服务提供者运行时长
int uptime = (int) (System.currentTimeMillis() - timestamp);
// 获取服务预热时间，默认为10分钟
int warmup = invoker.getUrl().getParameter(Constants.WARMUP_KEY, Constants.DEFAULT_WARMUP);
// 如果服务运行时间小于预热时间，则重新计算服务权重，即降权
if (uptime > 0 && uptime < warmup) {
// 重新计算服务权重
weight = calculateWarmupWeight(uptime, warmup, weight);
}
}
}
return weight;
}
static int calculateWarmupWeight(int uptime, int warmup, int weight) {
// 计算权重，下面代码逻辑上形似于 (uptime / warmup) * weight。
// 随着服务运行时间 uptime 增大，权重计算值 ww 会慢慢接近配置值 weight
int ww = (int) ((float) uptime / ((float) warmup / (float) weight));
return ww < 1 ? 1 : (ww > weight ? weight : ww);
}
select 方法的逻辑比较简单，首先会检测 invokers 集合的合法性，然后再检测 invokers 集合元素数量。如果只包含一个 Invoker，直接返回该 Inovker 即可。如果包含多个 Invoker，此时需要通过负载均衡算法选择一个 Invoker。具体的负载均衡算法由子类实现，接下来章节会对这些子类一一进行详细分析。
权重计算的过程，该过程主要用于保证当服务运行时长小于服务预热时间时，对服务进行降权，避免让服务在启动之初就处于高负载状态。服务预热是一个优化手段，与此类似的还有 JVM 预热。主要目的是让服务启动后“低功率”运行一段时间，使其效率慢慢提升至最佳状态。 一、RandomLoadBalance RandomLoadBalance 是加权随机算法的具体实现，它的算法思想很简单。 假设我们有一组服务器 servers = [A, B, C]，他们对应的权重为 weights = [5, 3, 2]，权重总和为10。现在把这些权重值平铺在一维坐标值上，[0, 5) 区间属于服务器 A，[5, 8) 区间属于服务器 B，[8, 10) 区间属于服务器 C。接下来通过随机数生成器生成一个范围在 [0, 10) 之间的随机数，然后计算这个随机数会落到哪个区间上。比如数字3会落到服务器 A 对应的区间上，此时返回服务器 A 即可。权重越大的机器，在坐标轴上对应的区间范围就越大，因此随机数生成器生成的数字就会有更大的概率落到此区间内。只要随机数生成器产生的随机数分布性很好，在经过多次选择后，每个服务器被选中的次数比例接近其权重比例。比如，经过一万次选择后，服务器 A 被选中的次数大约为5000次，服务器 B 被选中的次数约为3000次，服务器 C 被选中的次数约为2000次。public class RandomLoadBalance extends AbstractLoadBalance {
public static final String NAME = "random";
private final Random random = new Random();
@Override
protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
int length = invokers.size();
int totalWeight = 0;
boolean sameWeight = true;
// 下面这个循环有两个作用，第一是计算总权重 totalWeight，
// 第二是检测每个服务提供者的权重是否相同
for (int i = 0; i < length; i++) {
int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation);
// 累加权重
totalWeight += weight;
// 检测当前服务提供者的权重与上一个服务提供者的权重是否相同，
// 不相同的话，则将 sameWeight 置为 false。
if (sameWeight && i > 0
&& weight != getWeight(invokers.get(i - 1), invocation)) {
sameWeight = false;
}
}
// 下面的 if 分支主要用于获取随机数，并计算随机数落在哪个区间上
if (totalWeight > 0 && !sameWeight) {
// 随机获取一个 [0, totalWeight) 区间内的数字
int offset = random.nextInt(totalWeight);
// 循环让 offset 数减去服务提供者权重值，当 offset 小于0时，返回相应的 Invoker。
// 举例说明一下，我们有 servers = [A, B, C]，weights = [5, 3, 2]，offset = 7。
// 第一次循环，offset - 5 = 2 > 0，即 offset > 5，
// 表明其不会落在服务器 A 对应的区间上。
// 第二次循环，offset - 3 = -1 < 0，即 5 < offset < 8，
// 表明其会落在服务器 B 对应的区间上
for (int i = 0; i < length; i++) {
// 让随机值 offset 减去权重值
offset -= getWeight(invokers.get(i), invocation);
if (offset < 0) {
// 返回相应的 Invoker
return invokers.get(i);
}
}
}
// 如果所有服务提供者权重值相同，此时直接随机返回一个即可
return invokers.get(random.nextInt(length));
}
}
RandomLoadBalance 的算法思想比较简单，在经过多次请求后，能够将调用请求按照权重值进行“均匀”分配。当然 RandomLoadBalance 也存在一定的缺点，当调用次数比较少时，Random 产生的随机数可能会比较集中，此时多数请求会落到同一台服务器上。这个缺点并不是很严重，多数情况下可以忽略。RandomLoadBalance 是一个简单，高效的负载均衡实现，因此 Dubbo 选择它作为缺省实现。
二、LeastActiveLoadBalance LeastActiveLoadBalance 最小活跃数负载均衡。活跃调用数越小，表明该服务提供者效率越高，单位时间内可处理更多的请求。此时应优先将请求分配给该服务提供者。在具体实现中，每个服务提供者对应一个活跃数 active。初始情况下，所有服务提供者活跃数均为0。每收到一个请求，活跃数加1，完成请求后则将活跃数减1。在服务运行一段时间后，性能好的服务提供者处理请求的速度更快，因此活跃数下降的也越快，此时这样的服务提供者能够优先获取到新的服务请求、这就是最小活跃数负载均衡算法的基本思想。除了最小活跃数，LeastActiveLoadBalance 在实现上还引入了权重值。所以准确的来说，LeastActiveLoadBalance 是基于加权最小活跃数算法实现的。举个例子说明一下，在一个服务提供者集群中，有两个性能优异的服务提供者。某一时刻它们的活跃数相同，此时 Dubbo 会根据它们的权重去分配请求，权重越大，获取到新请求的概率就越大。如果两个服务提供者权重相同，此时随机选择一个即可public class LeastActiveLoadBalance extends AbstractLoadBalance {
public static final String NAME = "leastactive";
private final Random random = new Random();
@Override
protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
int length = invokers.size();
// 最小的活跃数
int leastActive = -1;
// 具有相同“最小活跃数”的服务者提供者（以下用 Invoker 代称）数量
int leastCount = 0;
// leastIndexs 用于记录具有相同“最小活跃数”的 Invoker 在 invokers 列表中的下标信息
int[] leastIndexs = new int[length];
int totalWeight = 0;
// 第一个最小活跃数的 Invoker 权重值，用于与其他具有相同最小活跃数的 Invoker 的权重进行对比，
// 以检测是否“所有具有相同最小活跃数的 Invoker 的权重”均相等
int firstWeight = 0;
boolean sameWeight = true;
// 遍历 invokers 列表
for (int i = 0; i < length; i++) {
Invoker<T> invoker = invokers.get(i);
// 获取 Invoker 对应的活跃数
int active = RpcStatus.getStatus(invoker.getUrl(), invocation.getMethodName()).getActive();
// 获取权重 - ⭐️
int weight = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.WEIGHT_KEY, Constants.DEFAULT_WEIGHT);
// 发现更小的活跃数，重新开始
if (leastActive == -1 || active < leastActive) {
// 使用当前活跃数 active 更新最小活跃数 leastActive
leastActive = active;
// 更新 leastCount 为 1
leastCount = 1;
// 记录当前下标值到 leastIndexs 中
leastIndexs[0] = i;
totalWeight = weight;
firstWeight = weight;
sameWeight = true;
// 当前 Invoker 的活跃数 active 与最小活跃数 leastActive 相同
} else if (active == leastActive) {
// 在 leastIndexs 中记录下当前 Invoker 在 invokers 集合中的下标
leastIndexs[leastCount++] = i;
// 累加权重
totalWeight += weight;
// 检测当前 Invoker 的权重与 firstWeight 是否相等，
// 不相等则将 sameWeight 置为 false
if (sameWeight && i > 0
&& weight != firstWeight) {
sameWeight = false;
}
}
}
// 当只有一个 Invoker 具有最小活跃数，此时直接返回该 Invoker 即可
if (leastCount == 1) {
return invokers.get(leastIndexs[0]);
}
// 有多个 Invoker 具有相同的最小活跃数，但它们之间的权重不同
if (!sameWeight && totalWeight > 0) {
// 随机生成一个 [0, totalWeight) 之间的数字
int offsetWeight = random.nextInt(totalWeight);
// 循环让随机数减去具有最小活跃数的 Invoker 的权重值，
// 当 offset 小于等于0时，返回相应的 Invoker
for (int i = 0; i < leastCount; i++) {
int leastIndex = leastIndexs[i];
// 获取权重值，并让随机数减去权重值 - ⭐️
offsetWeight -= getWeight(invokers.get(leastIndex), invocation);
if (offsetWeight <= 0)
return invokers.get(leastIndex);
}
}
// 如果权重相同或权重为0时，随机返回一个 Invoker
return invokers.get(leastIndexs[random.nextInt(leastCount)]);
}
}
简单总结一下以上代码所做的事情，如下：
- 遍历 invokers 列表，寻找活跃数最小的 Invoker
- 如果有多个 Invoker 具有相同的最小活跃数，此时记录下这些 Invoker 在 invokers 集合中的下标，并累加它们的权重，比较它们的权重值是否相等
- 如果只有一个 Invoker 具有最小的活跃数，此时直接返回该 Invoker 即可
- 如果有多个 Invoker 具有最小活跃数，且它们的权重不相等，此时处理方式和 RandomLoadBalance 一致
- 如果有多个 Invoker 具有最小活跃数，但它们的权重相等，此时随机返回一个即可
四、RoundRobinLoadBalance
什么是加权轮询。这里从最简单的轮询开始讲起，所谓轮询是指将请求轮流分配给每台服务器。举个例子，我们有三台服务器 A、B、C。我们将第一个请求分配给服务器 A，第二个请求分配给服务器 B，第三个请求分配给服务器 C，第四个请求再次分配给服务器 A。这个过程就叫做轮询。轮询是一种无状态负载均衡算法，实现简单，适用于每台服务器性能相近的场景下。但现实情况下，我们并不能保证每台服务器性能均相近。如果我们将等量的请求分配给性能较差的服务器，这显然是不合理的。因此，这个时候我们需要对轮询过程进行加权，以调控每台服务器的负载。经过加权后，每台服务器能够得到的请求数比例，接近或等于他们的权重比。比如服务器 A、B、C 权重比为 5:2:1。那么在8次请求中，服务器 A 将收到其中的5次请求，服务器 B 会收到其中的2次请求，服务器 C 则收到其中的1次请求。
标签：Dubbo,负载,weight,权重,int,invokers,容错,Invoker,服务器 来源： https://www.cnblogs.com/caoxb/p/13140367.html