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阅读须知
- dubbo版本：2.6.0
- spring版本：4.3.8
- 文章中使用/* */注释的方法会做深入分析
正文
dubbo一共支持四种负载均衡策略，RoundRobinLoadBalance（轮询）、RandomLoadBalance（随机）、LeastActiveLoadBalance（最少活跃）、ConsistentHashLoadBalance（一致性哈希）。默认为随机策略，我门在分析consumer调用过程中invoker的选择时，看到了负载均衡策略的应用，下面我们分别来分析一下这四种负载均衡策略的实现细节：
AbstractLoadBalance：
public <T> Invoker<T> select(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
if (invokers == null || invokers.size() == 0)
return null;
if (invokers.size() == 1)
// 如果invoker集合中只有一个，直接返回第一个
return invokers.get(0);
/* 子类实现负载均衡选择invoker */
return doSelect(invokers, url, invocation);
}
首先来看默认的随机策略：
RandomLoadBalance：
protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
int length = invokers.size();
int totalWeight = 0;
// 标识每一个invoker是否有着相同的权重
boolean sameWeight = true;
for (int i = 0; i < length; i++) {
// 遍历获取每一个invoker的权重，权重可以进行配置
int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation);
totalWeight += weight;
// 对比当前invoker的权重和上一个invoker的权重
// 如果发现有权重不相等的，说明不是每一个invoker的权重都一样
if (sameWeight && i > 0
&& weight != getWeight(invokers.get(i - 1), invocation)) {
sameWeight = false;
}
}
if (totalWeight > 0 && !sameWeight) {
// 基于总权重获取随机数
int offset = random.nextInt(totalWeight);
for (int i = 0; i < length; i++) {
// 遍历invoker，用获取的随机数减去当前invoker的权重，如果小于0，则选择当前invoker
// 如果当前invoker的权重较大，这样差值就更容易小于0，这样选中的几率就越大
offset -= getWeight(invokers.get(i), invocation);
if (offset < 0) {
return invokers.get(i);
}
}
}
// 如果所有的invoker具有相同的权重值或总权重等于0，则随机返回一个invoker
return invokers.get(random.nextInt(length));
}
下一个我们来看轮询策略：
RoundRobinLoadBalance：
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();
int maxWeight = 0; // 记录最大权重
int minWeight = Integer.MAX_VALUE; // 记录最小权重
final LinkedHashMap<Invoker<T>, IntegerWrapper> invokerToWeightMap = new LinkedHashMap<Invoker<T>, IntegerWrapper>();
int weightSum = 0;
for (int i = 0; i < length; i++) {
int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation);
maxWeight = Math.max(maxWeight, weight); // 比较将最大权重置为较大的一个
minWeight = Math.min(minWeight, weight); // 比较将最小权重置为较小的一个
if (weight > 0) {
// 添加invoker和权重的映射
invokerToWeightMap.put(invokers.get(i), new IntegerWrapper(weight));
weightSum += weight;
}
}
AtomicPositiveInteger sequence = sequences.get(key);
if (sequence == null) {
sequences.putIfAbsent(key, new AtomicPositiveInteger());
sequence = sequences.get(key);
}
// 当前序列
int currentSequence = sequence.getAndIncrement();
if (maxWeight > 0 && minWeight < maxWeight) {
// 当前序列与总权重取模
int mod = currentSequence % weightSum;
for (int i = 0; i < maxWeight; i++) {
for (Map.Entry<Invoker<T>, IntegerWrapper> each : invokerToWeightMap.entrySet()) {
final Invoker<T> k = each.getKey();
final IntegerWrapper v = each.getValue();
// 当取模值为0或者递减为0后，如果当前invoker的权重值还大于0，则选择当前invoker
// 这样invoker的权重值越大，则递减之后大于0的概率越大，选中的几率就越大
if (mod == 0 && v.getValue() > 0) {
return k;
}
if (v.getValue() > 0) {
v.decrement(); // 权重值递减
mod--; // 取模值递减
}
}
}
}
// 轮询选择
return invokers.get(currentSequence % length);
}
接下来我们来看最少活跃策略：
LeastActiveLoadBalance：
protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
int length = invokers.size();
int leastActive = -1; // 所有invoker的最小活跃值
int leastCount = 0; // 具有相同最小活跃值的invoker数量（leastActive）
int[] leastIndexs = new int[length]; // 具有相同最小活跃值的invoker索引（leastActive）
int totalWeight = 0; // 权重和，总权重
int firstWeight = 0; // 初始化权重，用来做比较
boolean sameWeight = true; // 每一个invoker是否有相同的权重值
for (int i = 0; i < length; i++) {
Invoker<T> invoker = invokers.get(i);
// 活跃数量
int active = RpcStatus.getStatus(invoker.getUrl(), invocation.getMethodName()).getActive();
// 权重
int weight = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.WEIGHT_KEY, Constants.DEFAULT_WEIGHT);
// 当发现具有较小活跃值的invoker时重新开始
if (leastActive == -1 || active < leastActive) {
leastActive = active; // 记录当前最小活跃值
// 重置具有相同最小活跃值的invoker数量，根据当前最小活跃值的invoker数量再次计数
leastCount = 1;
leastIndexs[0] = i; // 重置
totalWeight = weight; // 重置
firstWeight = weight; // 记录第一个invoker的权重
sameWeight = true; // 重置
// 如果当前调invoker的活动值等于leaseActive，则累积
} else if (active == leastActive) {
leastIndexs[leastCount++] = i; // 记录这个invoker的index
totalWeight += weight; // 累加这个invoker的权重到总权重
// 与初始化权重进行比较，判断是否每一个invoker都具有相同的权重值
if (sameWeight && i > 0
&& weight != firstWeight) {
sameWeight = false;
}
}
}
if (leastCount == 1) {
// 如果我们只有一个具有最小活跃值的invoker，则直接返回此invoker
return invokers.get(leastIndexs[0]);
}
if (!sameWeight && totalWeight > 0) {
// 如果（并非每个invoker具有相同的权重并且至少一个invoker的权重 > 0），则根据totalWeight随机选择
int offsetWeight = random.nextInt(totalWeight);
// 根据随机值获取一个invoker
for (int i = 0; i < leastCount; i++) {
int leastIndex = leastIndexs[i];
offsetWeight -= getWeight(invokers.get(leastIndex), invocation);
if (offsetWeight <= 0)
return invokers.get(leastIndex);
}
}
// 如果所有调用者具有相同的权重值或totalWeight = 0，则从具有最小活跃值的集合中随机返回一个
return invokers.get(leastIndexs[random.nextInt(leastCount)]);
}
最后我们来看一致性哈希策略，一致性哈希，相同参数的请求总是发到同一提供者。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。默认只对第一个参数Hash，如果要修改，可以配置<dubbo:parameter key="hash.arguments" value="0,1" />。默认使用160个虚拟节点，如果要修改，可以配置<dubbo:parameter key="hash.nodes" value="320" />。
ConsistentHashLoadBalance：
protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + invocation.getMethodName();
int identityHashCode = System.identityHashCode(invokers);
// 尝试从缓存中获取一致性哈希选择器
ConsistentHashSelector<T> selector = (ConsistentHashSelector<T>) selectors.get(key);
// 这里的identityHashCode主要作用是确定invoker集合是否发生变化
if (selector == null || selector.identityHashCode != identityHashCode) {
/* 构建新的一致性哈希选择器并缓存 */
selectors.put(key, new ConsistentHashSelector<T>(invokers, invocation.getMethodName(), identityHashCode));
selector = (ConsistentHashSelector<T>) selectors.get(key);
}
/* 选择器选择invoker */
return selector.select(invocation);
}
ConsistentHashLoadBalance.ConsistentHashSelector：
ConsistentHashSelector(List<Invoker<T>> invokers, String methodName, int identityHashCode) {
this.virtualInvokers = new TreeMap<Long, Invoker<T>>();
this.identityHashCode = identityHashCode;
URL url = invokers.get(0).getUrl();
// 默认160个虚拟节点
this.replicaNumber = url.getMethodParameter(methodName, "hash.nodes", 160);
// 默认进行哈希匹配的参数index为0，也就是第一个
String[] index = Constants.COMMA_SPLIT_PATTERN.split(url.getMethodParameter(methodName, "hash.arguments", "0"));
// 记录进行哈希匹配的参数的index数组
argumentIndex = new int[index.length];
for (int i = 0; i < index.length; i++) {
argumentIndex[i] = Integer.parseInt(index[i]);
}
// 这里的作用个人理解为尽量将每个invoker的虚拟节点均匀的打散在哈希环上
for (Invoker<T> invoker : invokers) {
String address = invoker.getUrl().getAddress();
for (int i = 0; i < replicaNumber / 4; i++) {
byte[] digest = md5(address + i);
for (int h = 0; h < 4; h++) {
long m = hash(digest, h);
// 放置虚拟节点
virtualInvokers.put(m, invoker);
}
}
}
}
ConsistentHashLoadBalance.ConsistentHashSelector：
public Invoker<T> select(Invocation invocation) {
// 根据指定进行哈希匹配的参数index取出参数
String key = toKey(invocation.getArguments());
byte[] digest = md5(key);
/* 根据哈希匹配invoker */
return selectForKey(hash(digest, 0));
}
ConsistentHashLoadBalance.ConsistentHashSelector：
private Invoker<T> selectForKey(long hash) {
Invoker<T> invoker;
Long key = hash;
// 判断虚拟节点映射中是否有匹配的哈希key
if (!virtualInvokers.containsKey(key)) {
// 取出映射中key大于或等于给定参数哈希值的部分视图
SortedMap<Long, Invoker<T>> tailMap = virtualInvokers.tailMap(key);
if (tailMap.isEmpty()) {
// 如果取出的部分视图是空的，则直接返回第一个key
key = virtualInvokers.firstKey();
} else {
// 不为空则直接获取部分视图的第一个key
key = tailMap.firstKey();
}
}
// 根据key取出invoker返回
invoker = virtualInvokers.get(key);
return invoker;
}
到这里，整个Dubbo的负载均衡源码分析就完成了。