dubbo原理:负载均衡算法

Dubbo 中有四种负载均衡策略:RandomLoadBalance(按权重随机)、RoundRobinLoadBalance(轮询)、LeastActiveLoadBalance(最少活跃数)、ConsistentHashLoadBalance(一致性哈希)


LoadBalance

1. RandomLoadBalance 随机策略

  • 如果所有的权重一样,则随机挑选一个节点;
  • 节点权重不一样:A(1),B(2),C(3),D(4)
    • 先根据总权重10 随机生成一个数,比如说3;
    • 接下来遍历所有节点:3-1=2;2-2=0;0-3=-3,知道offset< 0
    • 3<0 则返回C节点

2. RoundRobinLoadBalance

轮询是Dubbo的负载均衡策略;

  • Round-Robin Scheduling: 按照1-N(节点数量) 顺序分配节点,不考虑权重。如果某一节点处理速度较慢,那么该节点就会累计大量的请求。
  • Weighted Round-Robin Scheduling(按照权重的轮询):

3. LeastActiveLoadBalance

假设有A、B两个节点。A、B两个节点分别处理两个请求,计数分别+1;如果B节点处理请求比A快,B处理完请求后,计数-1。于是A的计数为1,B的计数为0. 下次请求过来时,B的计数比较小,于是B节点获得请求。如果A、B的计数值一样,则按照节点的权重随机选取(参考RandomLoadBalance)。
扩展:ActiveLimitFilter可以用来限制客户端的并发请求数量

4. ConsistentHashLoadBalance

相同参数的请求,最终都会请求到一个节点上去。

  1. 如果某一个节点down了,节点总数-1,hash/(N-1)和原来的hash/(N)的差别比较大,导致缓存失效,会引起服务端较大的震荡。N越大,震荡越大。
  2. 一致性Hash算法解决上述问题
  • 环形Hash空间
    按照常用的Hash取模的方式,将key分布在0~(2^32)-1的数字空间中,我们可以将这些数字头尾相连,想象成一个闭合的环形。


    屏幕快照 2019-06-30 下午1.12.13.png
  • 采用一致性Hash算法,把请求参数、节点映射到上述的数字空间中。
  • 按照顺时针的顺序,找到最近的节点。
  • 如果某一个节点down了,请求只会按照顺时针寻找到下一个节点。于是只影响了一个节点。但是这样增加了被影响节点的访问压力,为了分散这种影响,可以使用虚拟节点。
  • 假如有N个真实节点,把每个真实节点映射成M个虚拟节点,再把 M*N 个虚拟节点, 散列在圆环上. 各真实节点对应的虚拟节点相互交错分布这样,某真实节点down后,则把其影响平均分担到其他所有节点上.(中间方案)
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