第六节 Dubbo的负载均衡策略

亮子 2021-08-31 17:54:22 17171 0 0 0

1、负载均衡策略

1)、随机:Random LoadBalance

  • 随机,按权重设置随机概率。
  • 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。

2)、轮询:RoundRobin LoadBalance

  • 轮询,按公约后的权重设置轮询比率。
  • 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。

3)、最少活跃调用数:LeastActive LoadBalance

  • 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。
  • 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。

4)、一致性 Hash:ConsistentHash LoadBalance

  • 一致性 Hash,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,不会引起剧烈变动。

上面4种配置的优先级是:

  1. 客户端方法级别配置。
  2. 客户端接口级别配置。
  3. 服务端方法级别配置。
  4. 服务端接口级别配置。

2、dubbo设置负载均衡

dubbo的负载均衡策略,通过注解@Reference来实现:

  • Random 随机策略(默认策略)
    @Reference(loadbalance=“random”)
    随机,按权重设置随机概率。
    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。

  • RoundRobin 轮询策略
    @Reference(loadbalance=“roundrobin”)
    轮询,按公约后的权重设置轮询比率。
    存在慢的提供者类即请求问题,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。

  • LeastActive 最小访问量
    @Reference(loadbalance=“leastactive”)
    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。
    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。

  • ConsistentHash 一致性hash算法
    @Reference(loadbalance=“consistenthash”)
    一致性Hash,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,平摊到其他提供者,不会引起剧烈变动。

3、示例代码

package com.shenmazong.serverdubboconsumer.controller;

import com.shenmazong.serverdubboapi.service.UserService;
import lombok.extern.slf4j.Slf4j;
import org.apache.dubbo.config.annotation.Reference;
import org.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;


/**
 * @author 军哥
 * @version 1.0
 * @description: 测试接口
 * @date 2021/8/31 11:07
 */

@RestController
@Slf4j
public class UserController {

    @Reference(version = "1.0.0", interfaceClass = UserService.class, loadbalance="roundrobin")
    UserService userService;

    @GetMapping(value = "/")
    public Object index() {
        String hello = userService.sayHello();
        log.info("index="+hello);
        return hello;
    }
}