原 荐 dubbo负载均衡策略及对应源码分析

在集群负载均衡时，Dubbo 提供了多种均衡策略，缺省为 random 随机调用。我们还可以扩展自己的负责均衡策略，前提是你已经从一个小白变成了大牛，嘻嘻

1、Random LoadBalance

1.1 随机，按权重设置随机概率。

1.2 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。

1.3 源码分析

package com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.loadbalance;

import java.util.List;
import java.util.Random;

import com.alibaba.dubbo.common.URL;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Invocation;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Invoker;

/**
 * random load balance.
 *
 * @author qianlei
 * @author william.liangf
 */
public class RandomLoadBalance extends AbstractLoadBalance {

public static final String NAME = "random";

private final Random random = new Random();

 protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation    invocation) {
    int length = invokers.size(); // 总个数
    int totalWeight = 0; // 总权重
    boolean sameWeight = true; // 权重是否都一样
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation);
        totalWeight += weight; // 累计总权重
        if (sameWeight && i > 0
                && weight != getWeight(invokers.get(i - 1), invocation)) {
            sameWeight = false; // 计算所有权重是否一样
        }
    }
    if (totalWeight > 0 && ! sameWeight) {
        // 如果权重不相同且权重大于0则按总权重数随机
        int offset = random.nextInt(totalWeight);
        // 并确定随机值落在哪个片断上
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            offset -= getWeight(invokers.get(i), invocation);
            if (offset < 0) {
                return invokers.get(i);
            }
        }
    }
    // 如果权重相同或权重为0则均等随机
    return invokers.get(random.nextInt(length));
}

}

说明：从源码可以看出随机负载均衡的策略分为两种情况

a. 如果总权重大于0并且权重不相同，就生成一个1~totalWeight(总权重数)的随机数，然后再把随机数和所有的权重值一一相减得到一个新的随机数，直到随机 数小于0，那么此时访问的服务器就是使得随机数小于0的权重所在的机器

b. 如果权重相同或者总权重数为0，就生成一个1~length(权重的总个数)的随机数，此时所访问的机器就是这个随机数对应的权重所在的机器

2、RoundRobin LoadBalance

2.1 轮循，按公约后的权重设置轮循比率。

2.2 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。

2.3 源码分析

package com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.loadbalance;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentMap;

import com.alibaba.dubbo.common.URL;
import com.alibaba.dubbo.common.utils.AtomicPositiveInteger;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Invocation;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Invoker;

 /**
* Round robin load balance.
*
* @author qian.lei
* @author william.liangf
*/
public class RoundRobinLoadBalance extends AbstractLoadBalance {

public static final String NAME = "roundrobin"; 

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

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

protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
    String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + invocation.getMethodName();
    int length = invokers.size(); // 总个数
    int maxWeight = 0; // 最大权重
    int minWeight = Integer.MAX_VALUE; // 最小权重
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation);
        maxWeight = Math.max(maxWeight, weight); // 累计最大权重
        minWeight = Math.min(minWeight, weight); // 累计最小权重
    }
    if (maxWeight > 0 && minWeight < maxWeight) { // 权重不一样
        AtomicPositiveInteger weightSequence = weightSequences.get(key);
        if (weightSequence == null) {
            weightSequences.putIfAbsent(key, new AtomicPositiveInteger());
            weightSequence = weightSequences.get(key);
        }
        int currentWeight = weightSequence.getAndIncrement() % maxWeight;
        List<Invoker<T>> weightInvokers = new ArrayList<Invoker<T>>();
        for (Invoker<T> invoker : invokers) { // 筛选权重大于当前权重基数的Invoker
            if (getWeight(invoker, invocation) > currentWeight) {
                weightInvokers.add(invoker);
            }
        }
        int weightLength = weightInvokers.size();
        if (weightLength == 1) {
            return weightInvokers.get(0);
        } else if (weightLength > 1) {
            invokers = weightInvokers;
            length = invokers.size();
        }
    }
    AtomicPositiveInteger sequence = sequences.get(key);
    if (sequence == null) {
        sequences.putIfAbsent(key, new AtomicPositiveInteger());
        sequence = sequences.get(key);
    }
    // 取模轮循
    return invokers.get(sequence.getAndIncrement() % length);
}

}

说明：从源码可以看出轮循负载均衡的算法是：

a. 如果权重不一样时，获取一个当前的权重基数，然后从权重集合中筛选权重大于当前权重基数的集合，如果筛选出的集合的长度为1，此时所访问的机器就是集合里面的权重对应的机器

b. 如果权重一样时就取模轮循

3、LeastActive LoadBalance

3.1 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(调用前的时刻减去响应后的时刻的值)。

3.2 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

3.3 对应的源码

package com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.loadbalance;

import java.util.List;
import java.util.Random;

import com.alibaba.dubbo.common.Constants;
import com.alibaba.dubbo.common.URL;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Invocation;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Invoker;
import com.alibaba.dubbo.rpc.RpcStatus;

/**
* LeastActiveLoadBalance
* 
* @author william.liangf
*/
public class LeastActiveLoadBalance extends AbstractLoadBalance {

public static final String NAME = "leastactive";

private final Random random = new Random();

protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
    int length = invokers.size(); // 总个数
    int leastActive = -1; // 最小的活跃数
    int leastCount = 0; // 相同最小活跃数的个数
    int[] leastIndexs = new int[length]; // 相同最小活跃数的下标
    int totalWeight = 0; // 总权重
    int firstWeight = 0; // 第一个权重，用于于计算是否相同
    boolean sameWeight = true; // 是否所有权重相同
    for (int i = 0; i < length; i++) {
        Invoker<T> invoker = invokers.get(i);
        int active = RpcStatus.getStatus(invoker.getUrl(), invocation.getMethodName()).getActive(); // 活跃数
        int weight = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.WEIGHT_KEY, Constants.DEFAULT_WEIGHT); // 权重
        if (leastActive == -1 || active < leastActive) { // 发现更小的活跃数，重新开始
            leastActive = active; // 记录最小活跃数
            leastCount = 1; // 重新统计相同最小活跃数的个数
            leastIndexs[0] = i; // 重新记录最小活跃数下标
            totalWeight = weight; // 重新累计总权重
            firstWeight = weight; // 记录第一个权重
            sameWeight = true; // 还原权重相同标识
        } else if (active == leastActive) { // 累计相同最小的活跃数
            leastIndexs[leastCount ++] = i; // 累计相同最小活跃数下标
            totalWeight += weight; // 累计总权重
            // 判断所有权重是否一样
            if (sameWeight && i > 0 
                    && weight != firstWeight) {
                sameWeight = false;
            }
        }
    }
    // assert(leastCount > 0)
    if (leastCount == 1) {
        // 如果只有一个最小则直接返回
        return invokers.get(leastIndexs[0]);
    }
    if (! sameWeight && totalWeight > 0) {
        // 如果权重不相同且权重大于0则按总权重数随机
        int offsetWeight = random.nextInt(totalWeight);
        // 并确定随机值落在哪个片断上
        for (int i = 0; i < leastCount; i++) {
            int leastIndex = leastIndexs[i];
            offsetWeight -= getWeight(invokers.get(leastIndex), invocation);
            if (offsetWeight <= 0)
                return invokers.get(leastIndex);
        }
    }
    // 如果权重相同或权重为0则均等随机
    return invokers.get(leastIndexs[random.nextInt(leastCount)]);
}
}

说明：源码里面的注释已经很清晰了，大致的意思就是活跃数越小的的机器分配到的请求越多

4、ConsistentHash LoadBalance

4.1 一致性 Hash，相同参数的请求总是发到同一提供者。

4.2 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。

4.3 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" />

4.4 缺省用 160 份虚拟节点，如果要修改，请配置 <dubbo:parameter key="hash.nodes" value="320" />

4.5 源码分析暂时还没有弄懂，后面弄懂了再补充进来，有兴趣的小伙伴可以自己去看一下源码，然后一起交流一下心得

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5、dubbo官方的文档的负载均衡配置示例

服务端服务级别

<dubbo:service interface="..." loadbalance="roundrobin" />

客户端服务级别

<dubbo:reference interface="..." loadbalance="roundrobin" />

服务端方法级别

<dubbo:service interface="...">
  <dubbo:method name="..." loadbalance="roundrobin"/>
  </dubbo:service>

客户端方法级别

<dubbo:reference interface="...">
  <dubbo:method name="..." loadbalance="roundrobin"/>
  </dubbo:reference>