Dubbo负载均衡的几种方式

Dubbo支持以下几种负载均衡方式：

Random LoadBalance
RoundRobin LoadBalance
LeastActive LoadBalance
ConsistentHash LoadBalance
Forking LoadBalance
Failover LoadBalance
Failfast LoadBalance
Failsafe LoadBalance 具体说明如下：
Random LoadBalance：随机选择一个服务提供者。
RoundRobin LoadBalance：轮询选择服务提供者。
LeastActive LoadBalance：选取活跃调用数最小的服务提供者。
ConsistentHash LoadBalance：一致性哈希负载均衡算法。
Forking LoadBalance：并行调用多个服务提供者，只要有一个成功就返回。
Failover LoadBalance：失败自动切换到其他服务提供者，通常用于非幂等性的远程调用。
Failfast LoadBalance：失败快速失败，通常用于幂等性的远程调用。
Failsafe LoadBalance：失败安全，总是调用所有服务提供者，通常用于写入审计日志等操作。

Dubbo负载均衡策略

Dubbo负载均衡有两种策略，即随机和权重。下面给出Dubbo配置文件中的负载均衡配置示例：

<dubbo:reference interface="com.alibaba.dubbo.demo.DemoService" loadbalance="random" />

这里设置负载均衡策略为随机，也可以设置为权重策略，示例如下：

<dubbo:reference interface="com.alibaba.dubbo.demo.DemoService">
    <dubbo:method name="sayHello" loadbalance="roundrobin" />
</dubbo:reference>

Dubbo负载均衡源码

Dubbo负载均衡的源码在Dubbo的GitHub仓库中，查看地址为：
https://github.com/apache/dubbo/tree/master/dubbo-cluster/src/main/java/org/apache/dubbo/rpc/cluster/loadbalance

Ribbon负载均衡

Ribbon是Netflix开源的负载均衡组件，Dubbo可以集成Ribbon实现负载均衡。Ribbon的负载均衡算法可以自定义实现，Dubbo使用的是RoundRobin策略，示例配置如下：

<dubbo:provider protocol="dubbo" loadbalance="roundrobin" server="netty4" />

Dubbo协议

Dubbo协议是Dubbo RPC通信协议的实现，其主要特点如下：

Dubbo协议采用NIO异步通信、多路复用技术，可以提高吞吐量。
Dubbo协议支持长连接，减少连接建立的开销。
Dubbo协议支持多协议，可以在dubbo://、rest://等多种协议间切换。

Dubbo接口

Dubbo接口是Dubbo服务的提供方和消费方进行通信的契约。Dubbo服务提供者和消费者都必须引用相同的接口。示例代码：

public interface DemoService {
    String sayHello(String name);
}

Dubbo负载均衡算法

Dubbo负载均衡算法有多种实现方式，例如RandomLoadBalance、RoundRobinLoadBalance等。下面给出RoundRobinLoadBalance的算法简述：

将所有可用服务提供者存入一个有序列表list。
如果服务提供者列表为空，则返回空；如果只有一个服务提供者，则返回该服务提供者。
如果服务提供者列表不为空，则获取下一个服务提供者并返回。其Java代码实现如下：

public class RoundRobinLoadBalance extends AbstractLoadBalance {
    private final AtomicPositiveInteger sequences = new AtomicPositiveInteger();
    protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
        int length = invokers.size(); // 调用的服务数
        int maxWeight = 0;
        int minWeight = Integer.MAX_VALUE;
        final LinkedHashMap<Invoker<T>, IntegerWrapper> invokersWightMap = new LinkedHashMap<>();
        int weightSum = 0;
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            Invoker<T> invoker = invokers.get(i);
            int weight = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), "weight", 100);
            invokersWightMap.put(invoker, new IntegerWrapper(weight));
            weightSum += weight;
            maxWeight = Math.max(maxWeight, weight);
            minWeight = Math.min(minWeight, weight);
        }
        // 不同的权重转换为相同的权重
        int weightDiff = maxWeight - minWeight;
        if (weightDiff > 0) {
            for (Map.Entry<Invoker<T>, IntegerWrapper> entry : invokersWightMap.entrySet()) {
                entry.setValue(new IntegerWrapper(entry.getValue().get() - minWeight));
            }
            weightSum -= minWeight * length;
        }
        // 循环列表进行轮转
        int sequence = sequences.getAndIncrement();
        if (weightSum > 0 && sequence < Integer.MAX_VALUE) {
            int currentWeight = -1;
            Invoker<T> selectedInvoker = null;
            int currentSequence = -1;
            for (int i = 0; i < length; i++) {
                sequence++;
                if (sequence > weightSum) {
                    sequence = weightSum;
                }
                for (Map.Entry<Invoker<T>, IntegerWrapper> entry : invokersWightMap.entrySet()) {
                    selectedInvoker = entry.getKey();
                    currentWeight = entry.getValue().get();
                    currentSequence += currentWeight;
                    if (currentSequence >= sequence) {
                        return selectedInvoker;
                    }
                }
                currentSequence = 0;
            }
        }
        // 相同权重，随机选择
        return invokers.get(ThreadLocalRandom.current().nextInt(length));
    }
    static class IntegerWrapper {
        private int value;
        public IntegerWrapper(int value) {
            this.value = value;
        }
        public int get() {
            return value;
        }
        public void set(int value) {
            this.value = value;
        }
    }
}

Dubbo负载均衡原理

Dubbo负载均衡实现的原理如下：

获取所有可用服务提供者的列表，计算出他们的权重。
根据负载均衡策略选择一个服务提供者。
如果服务提供者无法响应，返回到第2步重新选择。
返回选取的服务提供者。

Dubbo负载均衡在哪层

Dubbo负载均衡在服务层，属于网络通信层。

Dubbo负载均衡策略如何配置选取

Dubbo负载均衡策略可以在Dubbo配置文件中进行配置，例如：

<dubbo:reference interface="com.alibaba.dubbo.demo.DemoService" loadbalance="random" />

也可以通过代码进行动态设置，例如：

public class DemoConsumer {
    public static void main(String[] args) {
        ReferenceConfig<DemoService> reference = new ReferenceConfig<>();
        reference.setInterface(DemoService.class);
        reference.setLoadbalance("roundrobin");
        DemoService demoService = reference.get();
        String hello = demoService.sayHello("world");
        System.out.println(hello);
    }
}

Dubbo负载均衡详解