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本文导读
Dubbo作为分布式远程调用框架，要保证的点很多，比如：负载均衡、服务注册与发现、故障转移、高性能通信等等！
Dubbo是一个分布式服务框架，能避免单点故障和支持服务的横向扩容。一个服务通常会部署多个实例，如何从多个服务 Provider 组成的集群中挑选出一个进行调用，就涉及到负载均衡的策略。
一、Dubbo负载均衡的作用？
负载均衡的目的是为了能够将请求合理地平分到各服务实例上，以便发挥所有机器的叠加作用。
Dubbo 需要对 Consumer 的调用请求进行分配，避免少数 Provider 节点负载过大，而剩余的其他 Provider 节点处于空闲的状态。
因为当 Provider 负载过大时，就会导致一部分请求超时、丢失等一系列问题发生，造成线上故障。
二、Dubbo提供了 5 种负载均衡实现
基于 Hash 一致性的 ConsistentHashLoadBalance（consistenthash），一致性哈希负载均衡，相同参数的请求总是落在同一台机器上。
基于权重随机算法的 RandomLoadBalance（random），随机负载均衡，随机的选择一个，是Dubbo的默认负载均衡策略。
基于最少活跃调用数算法的 LeastActiveLoadBalance（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 Provider 收到更少请求，因为越慢的 Provider 的调用前后计数差会越大。
基于加权轮询算法的 RoundRobinLoadBalance（roundrobin），轮询负载均衡，轮询选择一个。
基于最短响应时间的 ShortestResponseLoadBalance （shortestresponse），同最小活跃数负载,算法框架完全相同
三、如何配置Dubbo负载均衡策略？
Dubbo负载均衡有多种级别的配置：服务端服务/方法级别、客户端服务/方法级别; 具体配置如下:
<!-- 服务端服务级别 -->
<dubbo:service interface="..." loadbalance="roundrobin" />
<!-- 客户端服务级别 -->
<dubbo:reference interface="..." loadbalance="random" />
<!-- 服务端方法级别 -->
<dubbo:service interface="...">
<dubbo:method name="hello" loadbalance="consistenthash"/>
</dubbo:service>
<!-- 客户端方法级别 -->
<dubbo:reference interface="...">
<dubbo:method name="hello" loadbalance="leastactive"/>
</dubbo:reference>
随机：loadbalance="random"
轮循：loadbalance="roundrobin"
最少活跃数：loadbalance="leastactive"
一致性Hash：loadbalance="consistenthash"
四、Dubbo负载均衡的实现
1、随机均衡算法 Random LoadBalance
随机，按照权重设置随机概率，调用量越大分布越均匀
是Dubbo的默认负载均衡策略
加权随机算法原理：假设我们有三个 Provider 节点 A、B、C，它们对应的权重分别为 5、2、3，权重总和为 10。现在把这些权重值放到一维坐标轴上，[0, 5) 区间属于节点 A，[5, 7) 区间属于节点 B，[7, 10) 区间属于节点 C，然后通过随机数生成器在 [0, 10) 这个范围内生成一个随机数，然后计算这个随机数会落到哪个区间中。
2、权重轮循算法 RoundRobin LoadBalance
轮循，按照权重设置轮循比率
存在问题： 请求累积的问题，请求会累积在性能较差的机器上，导致响应时间慢。
解决办法：把性能差的机器，权重调低。
缺点：无法对机器性能在时间上的变化而做出动态改变，只能人工发现机器性能下降，手动调节权重。
加权轮询负载均衡算法原理：轮询指的是将请求轮流分配给每个 Provider。例如，有 A、B、C 三个 Provider 节点，加权之后，分配给每个 Provider 节点的流量比会接近或等于它们的权重比。例如，Provider 节点 A、B、C 权重比为 5:1:1，那么在 7 次请求中，节点 A 将收到 5 次请求，节点 B 会收到 1 次请求，节点 C 则会收到 1 次请求。
每个 Provider 节点有两个权重：一个权重是配置的 weight，该值在负载均衡的过程中不会变化；另一个权重是currentWeight，该值会在负载均衡的过程中动态调整，初始值为 0。
当有新的请求进来时，RoundRobinLoadBalance 会遍历 Invoker 列表，并用对应的 currentWeight 加上其配置的权重。遍历完成后，再找到最大的 currentWeight，将其减去权重总和，然后返回相应的 Invoker 对象。
3、最小活跃数算法 LeastActive LoadBalance
处理请求慢的机器将获得更小的调用量（相同活跃数的随机，活跃调用前后计算差值），以达到系统处理最大化。
优点：灵活，能够简单的根据调用数量动态调整机器处理的数量。
最小活跃数负载均衡算法原理：LeastActiveLoadBalance 使用的是最小活跃数负载均衡算法。
它认为当前活跃请求数越小的 Provider 节点，剩余的处理能力越多，处理请求的效率也就越高，那么该 Provider 在单位时间内就可以处理更多的请求，所以我们应该优先将请求分配给该 Provider 节点。
4、一致性hash算法 ConsistentHash LoadBalance
一致性 Hash 负载均衡可以让参数相同的请求每次都路由到相同的服务节点上，这种负载均衡策略可以在某些 Provider 节点下线的时候，让这些节点上的流量平摊到其他 Provider 上，不会引起流量的剧烈波动。
优点：更加灵活。
缺点：灵活导致难度大，由于粒度 细到单个请求上，一开始在开发时就得规划好，后期变动维护人员难度大。
一致性Hash原理：假设现在有N个 Provider 节点对外提供服务，有 100 个请求同时到达，如果想让请求尽可能均匀地分布到这N个 Provider 节点上，我们可能想到的最简单的方法就是 Hash 取模，即 hash(请求参数) % N。如果参与 Hash 计算的是请求的全部参数，那么参数相同的请求将会落到同一个 Provider 节点上。
如果突然有一个 Provider 节点出现宕机的情况，那我们就需要对 2 取模，即请求会重新分配到相应的 Provider 之上。在极端情况下，甚至会出现所有请求的处理节点都发生了变化，这就会造成比较大的波动。
一致性 Hash 算法的原理也是取模算法，与 Hash 取模的不同之处在于：Hash 取模是对 Provider 节点数量取模，而一致性 Hash 算法是对 2^32 取模。
5、最短响应时间算法 ShortestResponse LoadBalance
ShortestResponseLoadBalance 是Dubbo 2.7 版本之后新增加的一个 LoadBalance 实现类。
最短响应时间的负载均衡算法原理：
实现了最短响应时间的负载均衡算法，也就是从多个 Provider 节点中，选出调用成功的且响应时间最短的 Provider 节点，不过满足该条件的 Provider 节点可能有多个，所以还要再使用随机算法进行一次选择，得到最终要调用的 Provider 节点。
总结
Dubbo提供了三大核心能力：面向接口的远程方法调用，智能容错和负载均衡，以及服务自动注册和发现。
本文讲解了Dubbo负载均衡的作用，如何配置Dubbo负载均衡策略，以及Dubbo提供5种负载均衡实现和原理。
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