最近在用dubbo做服务治理,用到了负载均衡,看了下dubbo的源码,整理下。
dubbo的负载均衡类图如下:
LoadBalance是顶层接口,提供了唯一的接口方法select,如下:
标注为@SPI的注解,只有标有@SPI注解的接口类才会查找扩展点的实现,dubbo依次从下面这三个路径读取扩展点文件:META-INF/dubbo/internal 、META-INF/dubbo/ 、META-INF/services/,其中dubbo内部实现的各种扩展文件都放在META-INF/dubbo/internal目录下面,如下定义
所以我们如果要动态扩展LoadBalance,只需要实现该接口,然后将全类名加入到扩展点即可。
AbstractLoadBalance:抽象类,实现了一些通用的权重计算方法,具体的负载均衡交给子类去实现doSelect方法,如下:
dubbo提供了四种负载均衡策略,如下:
下面一一介绍这四种负载均衡策略
1.RandomLoadBalance:按权重随机调用,这种方式是dubbo默认的负载均衡策略,源码如下:
实现思路很简单:如果服务多实例权重相同,则进行随机调用;如果权重不同,按照总权重取随机数
根据总权重数生成一个随机数,然后和具体服务实例的权重进行相减做偏移量,然后找出偏移量小于0的,比如随机数为10,某一个服务实例的权重为12,那么10-12=-2<0成立,则该服务被调用,这种策略在随机的情况下尽可能保证权重大的服务会被随机调用。
01 |
protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) { |
02 |
int length = invokers.size(); // 总个数 |
03 |
int totalWeight = 0 ; // 总权重 |
04 |
boolean sameWeight = true ; // 权重是否都一样 |
05 |
for ( int i = 0 ; i < length; i++) { |
06 |
int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation); |
07 |
totalWeight += weight; // 累计总权重 |
08 |
if (sameWeight && i > 0 |
09 |
&& weight != getWeight(invokers.get(i - 1 ), invocation)) { |
10 |
sameWeight = false ; // 计算所有权重是否一样 |
11 |
} |
12 |
} |
13 |
if (totalWeight > 0 && ! sameWeight) { |
14 |
// 如果权重不相同且权重大于0则按总权重数随机 |
15 |
int offset = random.nextInt(totalWeight); |
16 |
// 并确定随机值落在哪个片断上 |
17 |
for ( int i = 0 ; i < length; i++) { |
18 |
offset -= getWeight(invokers.get(i), invocation); |
19 |
if (offset < 0 ) { |
20 |
return invokers.get(i); |
21 |
} |
22 |
} |
23 |
} |
24 |
// 如果权重相同或权重为0则均等随机 |
25 |
return invokers.get(random.nextInt(length)); |
26 |
} |
2.RoundRobinLoadBalance:轮询,按公约后的权重设置轮询比率
实现思路:首先计算出多服务实例的最大最小权重,如果权重都一样(maxWeight=minWeight),则直接取模轮询;如果权重不一样,每一轮调用,都计算出一个基础的权重值,然后筛选出权重值大于基础权重值得invoker进行取模随机调用。
01 |
private final ConcurrentMap<String, AtomicPositiveInteger> sequences = new ConcurrentHashMap<String, AtomicPositiveInteger>(); |
02 |
03 |
private final ConcurrentMap<String, AtomicPositiveInteger> weightSequences = new ConcurrentHashMap<String, AtomicPositiveInteger>(); |
04 |
05 |
protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) { |
06 |
String key = invokers.get( 0 ).getUrl().getServiceKey() + "." + invocation.getMethodName(); |
07 |
int length = invokers.size(); // 总个数 |
08 |
int maxWeight = 0 ; // 最大权重 |
09 |
int minWeight = Integer.MAX_VALUE; // 最小权重 |
10 |
for ( int i = 0 ; i < length; i++) { |
11 |
int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation); |
12 |
maxWeight = Math.max(maxWeight, weight); // 累计最大权重 |
13 |
minWeight = Math.min(minWeight, weight); // 累计最小权重 |
14 |
} |
15 |
if (maxWeight > 0 && minWeight < maxWeight) { // 权重不一样 |
16 |
AtomicPositiveInteger weightSequence = weightSequences.get(key); |
17 |
if (weightSequence == null ) { |
18 |
weightSequences.putIfAbsent(key, new AtomicPositiveInteger()); |
19 |
weightSequence = weightSequences.get(key); |
20 |
} |
21 |
int currentWeight = weightSequence.getAndIncrement() % maxWeight; |
22 |
List<Invoker<T>> weightInvokers = new ArrayList<Invoker<T>>(); |
23 |
for (Invoker<T> invoker : invokers) { // 筛选权重大于当前权重基数的Invoker |
24 |
if (getWeight(invoker, invocation) > currentWeight) { |
25 |
weightInvokers.add(invoker); |
26 |
} |
27 |
} |
28 |
int weightLength = weightInvokers.size(); |
29 |
if (weightLength == 1 ) { |
30 |
return weightInvokers.get( 0 ); |
31 |
} else if (weightLength > 1 ) { |
32 |
invokers = weightInvokers; |
33 |
length = invokers.size(); |
34 |
} |
35 |
} |
36 |
AtomicPositiveInteger sequence = sequences.get(key); |
37 |
if (sequence == null ) { |
38 |
sequences.putIfAbsent(key, new AtomicPositiveInteger()); |
39 |
sequence = sequences.get(key); |
40 |
} |
41 |
// 取模轮循 |
42 |
return invokers.get(sequence.getAndIncrement() % length); |
43 |
} |
3.LeastActiveLoadBalance:最少活跃次数,dubbo框架自定义了一个Filter,用于计算服务被调用的次数,具体实现自己可以看源码
最小活跃次数思路:首先查找最小活跃数的服务并统计权重和出现的频次,如果最小活跃次数只出现一次,直接使用该服务;如果出现多次且权重不相同,则按照总权重数随机;如果出现多次且权重相同,则随机调用
01 |
protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) { |
02 |
int length = invokers.size(); // 总个数 |
03 |
int leastActive = - 1 ; // 最小的活跃数 |
04 |
int leastCount = 0 ; // 相同最小活跃数的个数 |
05 |
int [] leastIndexs = new int [length]; // 相同最小活跃数的下标 |
06 |
int totalWeight = 0 ; // 总权重 |
07 |
int firstWeight = 0 ; // 第一个权重,用于于计算是否相同 |
08 |
boolean sameWeight = true ; // 是否所有权重相同 |
09 |
for ( int i = 0 ; i < length; i++) { |
10 |
Invoker<T> invoker = invokers.get(i); |
11 |
int active = RpcStatus.getStatus(invoker.getUrl(), invocation.getMethodName()).getActive(); // 活跃数 |
12 |
int weight = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.WEIGHT_KEY, Constants.DEFAULT_WEIGHT); // 权重 |
13 |
if (leastActive == - 1 || active < leastActive) { // 发现更小的活跃数,重新开始 |
14 |
leastActive = active; // 记录最小活跃数 |
15 |
leastCount = 1 ; // 重新统计相同最小活跃数的个数 |
16 |
leastIndexs[ 0 ] = i; // 重新记录最小活跃数下标 |
17 |
totalWeight = weight; // 重新累计总权重 |
18 |
firstWeight = weight; // 记录第一个权重 |
19 |
sameWeight = true ; // 还原权重相同标识 |
20 |
} else if (active == leastActive) { // 累计相同最小的活跃数 |
21 |
leastIndexs[leastCount ++] = i; // 累计相同最小活跃数下标 |
22 |
totalWeight += weight; // 累计总权重 |
23 |
// 判断所有权重是否一样 |
24 |
if (sameWeight && i > 0 |
25 |
&& weight != firstWeight) { |
26 |
sameWeight = false ; |
27 |
} |
28 |
} |
29 |
} |
30 |
// assert(leastCount > 0) |
31 |
if (leastCount == 1 ) { |
32 |
// 如果只有一个最小则直接返回 |
33 |
return invokers.get(leastIndexs[ 0 ]); |
34 |
} |
35 |
if (! sameWeight && totalWeight > 0 ) { |
36 |
// 如果权重不相同且权重大于0则按总权重数随机 |
37 |
int offsetWeight = random.nextInt(totalWeight); |
38 |
// 并确定随机值落在哪个片断上 |
39 |
for ( int i = 0 ; i < leastCount; i++) { |
40 |
int leastIndex = leastIndexs[i]; |
41 |
offsetWeight -= getWeight(invokers.get(leastIndex), invocation); |
42 |
if (offsetWeight <= 0 ) |
43 |
return invokers.get(leastIndex); |
44 |
} |
45 |
} |
46 |
// 如果权重相同或权重为0则均等随机 |
47 |
return invokers.get(leastIndexs[random.nextInt(leastCount)]); |
48 |
} |
4.ConsistentHashLoadBalance:一致性hash
一致性Hash负载均衡涉及到两个主要的配置参数为hash.arguments 与hash.nodes。
hash.arguments : 当进行调用时候根据调用方法的哪几个参数生成key,并根据key来通过一致性hash算法来选择调用结点
hash.nodes: 为结点的副本数。
01 |
@SuppressWarnings ( "unchecked" ) |
02 |
@Override |
03 |
protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) { |
04 |
//获取调用方法名称 |
05 |
String key = invokers.get( 0 ).getUrl().getServiceKey() + "." + invocation.getMethodName(); |
06 |
//生成调用列表的hashcode |
07 |
int identityHashCode = System.identityHashCode(invokers); |
08 |
//根据方法名key获取一致性hash选择器 |
09 |
ConsistentHashSelector<T> selector = (ConsistentHashSelector<T>) selectors.get(key); |
10 |
if (selector == null || selector.getIdentityHashCode() != identityHashCode) { |
11 |
selectors.put(key, new ConsistentHashSelector<T>(invokers, invocation.getMethodName(), identityHashCode)); |
12 |
selector = (ConsistentHashSelector<T>) selectors.get(key); |
13 |
} |
14 |
//选择节点 |
15 |
return selector.select(invocation); |
16 |
} |
01 |
private static final class ConsistentHashSelector<T> { |
02 |
03 |
private final TreeMap<Long, Invoker<T>> virtualInvokers; //虚拟节点 |
04 |
05 |
private final int replicaNumber; //副本数 |
06 |
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07 |
private final int identityHashCode; //调用节点的hashcode |
08 |
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09 |
private final int [] argumentIndex; //参数索引数组 |
10 |
11 |
public ConsistentHashSelector(List<Invoker<T>> invokers, String methodName, int identityHashCode) { |
12 |
this .virtualInvokers = new TreeMap<Long, Invoker<T>>(); |
13 |
this .identityHashCode = System.identityHashCode(invokers); |
14 |
URL url = invokers.get( 0 ).getUrl(); |
15 |
//获取所配置的虚拟节点数,默认为160个 |
16 |
this .replicaNumber = url.getMethodParameter(methodName, "hash.nodes" , 160 ); |
17 |
String[] index = Constants.COMMA_SPLIT_PATTERN.split(url.getMethodParameter(methodName, "hash.arguments" , "0" )); |
18 |
argumentIndex = new int [index.length]; |
19 |
for ( int i = 0 ; i < index.length; i ++) { |
20 |
argumentIndex[i] = Integer.parseInt(index[i]); |
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} |
22 |
//创建虚拟节点,对每一个Invoker生成replicaNumber个虚拟节点并存放于virtualInvokers中 |
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for (Invoker<T> invoker : invokers) { |
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for ( int i = 0 ; i < replicaNumber / 4 ; i++) { |
25 |
byte [] digest = md5(invoker.getUrl().toFullString() + i); |
26 |
for ( int h = 0 ; h < 4 ; h++) { |
27 |
long m = hash(digest, h); |
28 |
virtualInvokers.put(m, invoker); |
29 |
} |
30 |
} |
31 |
} |
32 |
} |
33 |
34 |
..........省略.......... |
35 |
36 |
} |
5.自定义负载均衡策略
自定义类,只需要实现AbstractLoadBalance抽象类即可,然后将该类放入dubbo可发现的扩展点即可。