本文介绍了负载均衡的原理和实现细节

1.简介

LoadBalance 中文意思为负载均衡，它的职责是将网络请求，或者其他形式的负载“均摊”到不同的机器上。避免集群中部分服务器压力过大，而另一些服务器比较空闲的情况。通过负载均衡，可以让每台服务器获取到适合自己处理能力的负载。在为高负载服务器分流的同时，还可以避免资源浪费，一举两得。负载均衡可分为软件负载均衡和硬件负载均衡。在我们日常开发中，一般很难接触到硬件负载均衡。但软件负载均衡还是可以接触到的，比如 Nginx。在 Dubbo 中，也有负载均衡的概念和相应的实现。Dubbo 需要对服务消费者的调用请求进行分配，避免少数服务提供者负载过大。服务提供者负载过大，会导致部分请求超时。因此将负载均衡到每个服务提供者上，是非常必要的。Dubbo 提供了4种负载均衡实现，分别是基于权重随机算法的 RandomLoadBalance、基于最少活跃调用数算法的 LeastActiveLoadBalance、基于 hash 一致性的 ConsistentHashLoadBalance，以及基于加权轮询算法的 RoundRobinLoadBalance。这几个负载均衡算法代码不是很长，但是想看懂也不是很容易，需要大家对这几个算法的原理有一定了解才行。如果不是很了解，也没不用太担心。我们会在分析每个算法的源码之前，对算法原理进行简单的讲解，帮助大家建立初步的印象。

本系列文章在编写之初是基于 Dubbo 2.6.4 的，近期，Dubbo 2.6.5 发布了，其中就有针对对负载均衡部分的优化。因此我们在分析完 2.6.4 版本后的源码后，会另外分析 2.6.5 更新的部分。其他的就不多说了，进入正题吧。

2.源码分析

在 Dubbo 中，所有负载均衡实现类均继承自 AbstractLoadBalance，该类实现了 LoadBalance 接口，并封装了一些公共的逻辑。所以在分析负载均衡实现之前，先来看一下 AbstractLoadBalance 的逻辑。首先来看一下负载均衡的入口方法 select，如下：

  1. @Override
  2. public <T> Invoker<T> select(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
  3.     if (invokers == null || invokers.isEmpty())
  4.         return null;
  5.     // 如果 invokers 列表中仅有一个 Invoker，直接返回即可，无需进行负载均衡
  6.     if (invokers.size() == 1)
  7.         return invokers.get(0);
  9.     // 调用 doSelect 方法进行负载均衡，该方法为抽象方法，由子类实现
  10.     return doSelect(invokers, url, invocation);
  11. }
  13. protected abstract <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation);

select 方法的逻辑比较简单，首先会检测 invokers 集合的合法性，然后再检测 invokers 集合元素数量。如果只包含一个 Invoker，直接返回该 Inovker 即可。如果包含多个 Invoker，此时需要通过负载均衡算法选择一个 Invoker。具体的负载均衡算法由子类实现，接下来章节会对这些子类一一进行详细分析。

AbstractLoadBalance 除了实现了 LoadBalance 接口方法，还封装了一些公共逻辑，比如服务提供者权重计算逻辑。具体实现如下：

  1. protected int getWeight(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) {
  2.     // 从 url 中获取权重 weight 配置值
  3.     int weight = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.WEIGHT_KEY, Constants.DEFAULT_WEIGHT);
  4.     if (weight > 0) {
  5.         // 获取服务提供者启动时间戳
  6.         long timestamp = invoker.getUrl().getParameter(Constants.REMOTE_TIMESTAMP_KEY, 0L);
  7.         if (timestamp > 0L) {
  8.             // 计算服务提供者运行时长
  9.             int uptime = (int) (System.currentTimeMillis() - timestamp);
  10.             // 获取服务预热时间，默认为10分钟
  11.             int warmup = invoker.getUrl().getParameter(Constants.WARMUP_KEY, Constants.DEFAULT_WARMUP);
  12.             // 如果服务运行时间小于预热时间，则重新计算服务权重，即降权
  13.             if (uptime > 0 && uptime < warmup) {
  14.                 // 重新计算服务权重
  15.                 weight = calculateWarmupWeight(uptime, warmup, weight);
  16.             }
  17.         }
  18.     }
  19.     return weight;
  20. }
  22. static int calculateWarmupWeight(int uptime, int warmup, int weight) {
  23.     // 计算权重，下面代码逻辑上形似于 (uptime / warmup) * weight。
  24.     // 随着服务运行时间 uptime 增大，权重计算值 ww 会慢慢接近配置值 weight
  25.     int ww = (int) ((float) uptime / ((float) warmup / (float) weight));
  26.     return ww < 1 ? 1 : (ww > weight ? weight : ww);
  27. }

上面是权重的计算过程，该过程主要用于保证当服务运行时长小于服务预热时间时，对服务进行降权，避免让服务在启动之初就处于高负载状态。服务预热是一个优化手段，与此类似的还有 JVM 预热。主要目的是让服务启动后“低功率”运行一段时间，使其效率慢慢提升至最佳状态。

关于 AbstractLoadBalance 就先分析到这，接下来分析各个实现类的代码。首先，我们从 Dubbo 缺省的实现类 RandomLoadBalance 看起。

2.1 RandomLoadBalance

RandomLoadBalance 是加权随机算法的具体实现，它的算法思想很简单。假设我们有一组服务器 servers = [A, B, C]，他们对应的权重为 weights = [5, 3, 2]，权重总和为10。现在把这些权重值平铺在一维坐标值上，[0, 5) 区间属于服务器 A，[5, 8) 区间属于服务器 B，[8, 10) 区间属于服务器 C。接下来通过随机数生成器生成一个范围在 [0, 10) 之间的随机数，然后计算这个随机数会落到哪个区间上。比如数字3会落到服务器 A 对应的区间上，此时返回服务器 A 即可。权重越大的机器，在坐标轴上对应的区间范围就越大，因此随机数生成器生成的数字就会有更大的概率落到此区间内。只要随机数生成器产生的随机数分布性很好，在经过多次选择后，每个服务器被选中的次数比例接近其权重比例。比如，经过一万次选择后，服务器 A 被选中的次数大约为5000次，服务器 B 被选中的次数约为3000次，服务器 C 被选中的次数约为2000次。

以上就是 RandomLoadBalance 背后的算法思想，比较简单。下面开始分析源码。

  1. public class RandomLoadBalance extends AbstractLoadBalance {
  3.     public static final String NAME = "random";
  5.     private final Random random = new Random();
  7.     @Override
  8.     protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
  9.         int length = invokers.size();
  10.         int totalWeight = 0;
  11.         boolean sameWeight = true;
  12.         // 下面这个循环有两个作用，第一是计算总权重 totalWeight，
  13.         // 第二是检测每个服务提供者的权重是否相同
  14.         for (int i = 0; i < length; i++) {
  15.             int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation);
  16.             // 累加权重
  17.             totalWeight += weight;
  18.             // 检测当前服务提供者的权重与上一个服务提供者的权重是否相同，
  19.             // 不相同的话，则将 sameWeight 置为 false。
  20.             if (sameWeight && i > 0
  21.                     && weight != getWeight(invokers.get(i - 1), invocation)) {
  22.                 sameWeight = false;
  23.             }
  24.         }
  26.         // 下面的 if 分支主要用于获取随机数，并计算随机数落在哪个区间上
  27.         if (totalWeight > 0 && !sameWeight) {
  28.             // 随机获取一个 [0, totalWeight) 区间内的数字
  29.             int offset = random.nextInt(totalWeight);
  30.             // 循环让 offset 数减去服务提供者权重值，当 offset 小于0时，返回相应的 Invoker。
  31.             // 举例说明一下，我们有 servers = [A, B, C]，weights = [5, 3, 2]，offset = 7。
  32.             // 第一次循环，offset - 5 = 2 > 0，即 offset > 5，
  33.             // 表明其不会落在服务器 A 对应的区间上。
  34.             // 第二次循环，offset - 3 = -1 < 0，即 5 < offset < 8，
  35.             // 表明其会落在服务器 B 对应的区间上
  36.             for (int i = 0; i < length; i++) {
  37.                 // 让随机值 offset 减去权重值
  38.                 offset -= getWeight(invokers.get(i), invocation);
  39.                 if (offset < 0) {
  40.                     // 返回相应的 Invoker
  41.                     return invokers.get(i);
  42.                 }
  43.             }
  44.         }
  46.         // 如果所有服务提供者权重值相同，此时直接随机返回一个即可
  47.         return invokers.get(random.nextInt(length));
  48.     }
  49. }

RandomLoadBalance 的算法思想比较简单，在经过多次请求后，能够将调用请求按照权重值进行“均匀”分配。当然 RandomLoadBalance 也存在一定的缺点，当调用次数比较少时，Random 产生的随机数可能会比较集中，此时多数请求会落到同一台服务器上。这个缺点并不是很严重，多数情况下可以忽略。RandomLoadBalance 是一个简单，高效的负载均衡实现，因此 Dubbo 选择它作为缺省实现。

关于 RandomLoadBalance 就先到这了，接下来分析 LeastActiveLoadBalance。

2.2 LeastActiveLoadBalance

LeastActiveLoadBalance 翻译过来是最小活跃数负载均衡。活跃调用数越小，表明该服务提供者效率越高，单位时间内可处理更多的请求。此时应优先将请求分配给该服务提供者。在具体实现中，每个服务提供者对应一个活跃数 active。初始情况下，所有服务提供者活跃数均为0。每收到一个请求，活跃数加1，完成请求后则将活跃数减1。在服务运行一段时间后，性能好的服务提供者处理请求的速度更快，因此活跃数下降的也越快，此时这样的服务提供者能够优先获取到新的服务请求、这就是最小活跃数负载均衡算法的基本思想。除了最小活跃数，LeastActiveLoadBalance 在实现上还引入了权重值。所以准确的来说，LeastActiveLoadBalance 是基于加权最小活跃数算法实现的。举个例子说明一下，在一个服务提供者集群中，有两个性能优异的服务提供者。某一时刻它们的活跃数相同，此时 Dubbo 会根据它们的权重去分配请求，权重越大，获取到新请求的概率就越大。如果两个服务提供者权重相同，此时随机选择一个即可。关于 LeastActiveLoadBalance 的背景知识就先介绍到这里，下面开始分析源码。

  1. public class LeastActiveLoadBalance extends AbstractLoadBalance {
  3.     public static final String NAME = "leastactive";
  5.     private final Random random = new Random();
  7.     @Override
  8.     protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
  9.         int length = invokers.size();
  10.         // 最小的活跃数
  11.         int leastActive = -1;
  12.         // 具有相同“最小活跃数”的服务者提供者（以下用 Invoker 代称）数量
  13.         int leastCount = 0; 
  14.         // leastIndexs 用于记录具有相同“最小活跃数”的 Invoker 在 invokers 列表中的下标信息
  15.         int[] leastIndexs = new int[length];
  16.         int totalWeight = 0;
  17.         // 第一个最小活跃数的 Invoker 权重值，用于与其他具有相同最小活跃数的 Invoker 的权重进行对比，
  18.         // 以检测是否“所有具有相同最小活跃数的 Invoker 的权重”均相等
  19.         int firstWeight = 0;
  20.         boolean sameWeight = true;
  22.         // 遍历 invokers 列表
  23.         for (int i = 0; i < length; i++) {
  24.             Invoker<T> invoker = invokers.get(i);
  25.             // 获取 Invoker 对应的活跃数
  26.             int active = RpcStatus.getStatus(invoker.getUrl(), invocation.getMethodName()).getActive();
  27.             // 获取权重 - ⭐️
  28.             int weight = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.WEIGHT_KEY, Constants.DEFAULT_WEIGHT);
  29.             // 发现更小的活跃数，重新开始
  30.             if (leastActive == -1 || active < leastActive) {
  31.                 // 使用当前活跃数 active 更新最小活跃数 leastActive
  32.                 leastActive = active;
  33.                 // 更新 leastCount 为 1
  34.                 leastCount = 1;
  35.                 // 记录当前下标值到 leastIndexs 中
  36.                 leastIndexs[0] = i;
  37.                 totalWeight = weight;
  38.                 firstWeight = weight;
  39.                 sameWeight = true;
  41.             // 当前 Invoker 的活跃数 active 与最小活跃数 leastActive 相同 
  42.             } else if (active == leastActive) {
  43.                 // 在 leastIndexs 中记录下当前 Invoker 在 invokers 集合中的下标
  44.                 leastIndexs[leastCount++] = i;
  45.                 // 累加权重
  46.                 totalWeight += weight;
  47.                 // 检测当前 Invoker 的权重与 firstWeight 是否相等，
  48.                 // 不相等则将 sameWeight 置为 false
  49.                 if (sameWeight && i > 0
  50.                     && weight != firstWeight) {
  51.                     sameWeight = false;
  52.                 }
  53.             }
  54.         }
  56.         // 当只有一个 Invoker 具有最小活跃数，此时直接返回该 Invoker 即可
  57.         if (leastCount == 1) {
  58.             return invokers.get(leastIndexs[0]);
  59.         }
  61.         // 有多个 Invoker 具有相同的最小活跃数，但它们之间的权重不同
  62.         if (!sameWeight && totalWeight > 0) {
  63.             // 随机生成一个 [0, totalWeight) 之间的数字
  64.             int offsetWeight = random.nextInt(totalWeight);
  65.             // 循环让随机数减去具有最小活跃数的 Invoker 的权重值，
  66.             // 当 offset 小于等于0时，返回相应的 Invoker
  67.             for (int i = 0; i < leastCount; i++) {
  68.                 int leastIndex = leastIndexs[i];
  69.                 // 获取权重值，并让随机数减去权重值 - ⭐️
  70.                 offsetWeight -= getWeight(invokers.get(leastIndex), invocation);
  71.                 if (offsetWeight <= 0)
  72.                     return invokers.get(leastIndex);
  73.             }
  74.         }
  75.         // 如果权重相同或权重为0时，随机返回一个 Invoker
  76.         return invokers.get(leastIndexs[random.nextInt(leastCount)]);
  77.     }
  78. }

上面代码的逻辑比较多，我们在代码中写了大量的注释，有帮助大家理解代码逻辑。下面简单总结一下以上代码所做的事情，如下：

  1. 遍历 invokers 列表，寻找活跃数最小的 Invoker
  2. 如果有多个 Invoker 具有相同的最小活跃数，此时记录下这些 Invoker 在 invokers 集合中的下标，并累加它们的权重，比较它们的权重值是否相等
  3. 如果只有一个 Invoker 具有最小的活跃数，此时直接返回该 Invoker 即可
  4. 如果有多个 Invoker 具有最小活跃数，且它们的权重不相等，此时处理方式和 RandomLoadBalance 一致
  5. 如果有多个 Invoker 具有最小活跃数，但它们的权重相等，此时随机返回一个即可

以上就是 LeastActiveLoadBalance 大致的实现逻辑，大家在阅读的源码的过程中要注意区分活跃数与权重这两个概念，不要混为一谈。

以上分析是基于 Dubbo 2.6.4 版本进行的，由于近期 Dubbo 2.6.5 发布了，并对 LeastActiveLoadBalance 进行了一些修改，下面简单来介绍一下修改内容。回到上面的源码中，我们在上面的代码中标注了两个黄色的五角星⭐️。两处标记对应的代码分别如下：

  1. int weight = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.WEIGHT_KEY, Constants.DEFAULT_WEIGHT);
  2. offsetWeight -= getWeight(invokers.get(leastIndex), invocation);

问题出在服务预热阶段，第一行代码直接从 url 中取权重值，未被降权过。第二行代码获取到的是经过降权后的权重。第一行代码获取到的权重值最终会被累加到权重总和 totalWeight 中，这个时候会导致一个问题。offsetWeight 是一个在 [0, totalWeight) 范围内的随机数，而它所减去的是经过降权的权重。很有可能在经过 leastCount 次运算后，offsetWeight 仍然是大于0的，导致无法选中 Invoker。这个问题对应的 issue 为 #904，并在 pull request #2172 中被修复。具体的修复逻辑是将标注一处的代码修改为：

  1. // afterWarmup 等价于上面的 weight 变量，这样命名是为了强调该变量经过了 warmup 降权处理
  2. int afterWarmup = getWeight(invoker, invocation);

另外，2.6.4 版本中的 LeastActiveLoadBalance 还有一个缺陷，即当一组 Invoker 具有相同的最小活跃数，且其中一个 Invoker 的权重值为1，此时这个 Invoker 无法被选中。缺陷代码如下：

  1. int offsetWeight = random.nextInt(totalWeight);
  2. for (int i = 0; i < leastCount; i++) {
  3.     int leastIndex = leastIndexs[i];
  4.     offsetWeight -= getWeight(invokers.get(leastIndex), invocation);
  5.     if (offsetWeight <= 0)    // ❌
  6.         return invokers.get(leastIndex);
  7. }

问题出在了offsetWeight <= 0上，举例说明，假设有一组 Invoker 的权重为 5、2、1，offsetWeight 最大值为 7。假设 offsetWeight = 7，你会发现，当 for 循环进行第二次遍历后 offsetWeight = 7 - 5 - 2 = 0，提前返回了。此时，此时权重为1的 Invoker 就没有机会被选中了。该问题在 Dubbo 2.6.5 中被修复了，修改后的代码如下：

  1. int offsetWeight = random.nextInt(totalWeight) + 1;

以上就是 Dubbo 2.6.5 对 LeastActiveLoadBalance 的更新，内容不是很多，先分析到这。接下来分析基于一致性 hash 思想的 ConsistentHashLoadBalance。

2.3 ConsistentHashLoadBalance

一致性 hash 算法由麻省理工学院的 Karger 及其合作者于1997年提出的，算法提出之初是用于大规模缓存系统的负载均衡。它的工作过程是这样的，首先根据 ip 或者其他的信息为缓存节点生成一个 hash，并将这个 hash 投射到 [0, 2^32 - 1] 的圆环上。当有查询或写入请求时，则为缓存项的 key 生成一个 hash 值。然后查找第一个大于或等于该 hash 值的缓存节点，并到这个节点中查询或写入缓存项。如果当前节点挂了，则在下一次查询或写入缓存时，为缓存项查找另一个大于其 hash 值的缓存节点即可。大致效果如下图所示，每个缓存节点在圆环上占据一个位置。如果缓存项的 key 的 hash 值小于缓存节点 hash 值，则到该缓存节点中存储或读取缓存项。比如下面绿色点对应的缓存项将会被存储到 cache-2 节点中。由于 cache-3 挂了，原本应该存到该节点中的缓存项最终会存储到 cache-4 节点中。

image.png

下面来看看一致性 hash 在 Dubbo 中的应用。我们把上图的缓存节点替换成 Dubbo 的服务提供者，于是得到了下图：

image.png

这里相同颜色的节点均属于同一个服务提供者，比如 Invoker1-1，Invoker1-2，……, Invoker1-160。这样做的目的是通过引入虚拟节点，让 Invoker 在圆环上分散开来，避免数据倾斜问题。所谓数据倾斜是指，由于节点不够分散，导致大量请求落到了同一个节点上，而其他节点只会接收到了少量请求的情况。比如：

image.png

如上，由于 Invoker-1 和 Invoker-2 在圆环上分布不均，导致系统中75%的请求都会落到 Invoker-1 上，只有 25% 的请求会落到 Invoker-2 上。解决这个问题办法是引入虚拟节点，通过虚拟节点均衡各个节点的请求量。

到这里背景知识就普及完了，接下来开始分析源码。我们先从 ConsistentHashLoadBalance 的 doSelect 方法开始看起，如下：

  1. public class ConsistentHashLoadBalance extends AbstractLoadBalance {
  3.     private final ConcurrentMap<String, ConsistentHashSelector<?>> selectors = 
  4.         new ConcurrentHashMap<String, ConsistentHashSelector<?>>();
  6.     @Override
  7.     protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
  8.         String methodName = RpcUtils.getMethodName(invocation);
  9.         String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + methodName;
  11.         // 获取 invokers 原始的 hashcode
  12.         int identityHashCode = System.identityHashCode(invokers);
  13.         ConsistentHashSelector<T> selector = (ConsistentHashSelector<T>) selectors.get(key);
  14.         // 如果 invokers 是一个新的 List 对象，意味着服务提供者数量发生了变化，可能新增也可能减少了。
  15.         // 此时 selector.identityHashCode != identityHashCode 条件成立
  16.         if (selector == null || selector.identityHashCode != identityHashCode) {
  17.             // 创建新的 ConsistentHashSelector
  18.             selectors.put(key, new ConsistentHashSelector<T>(invokers, methodName, identityHashCode));
  19.             selector = (ConsistentHashSelector<T>) selectors.get(key);
  20.         }
  22.         // 调用 ConsistentHashSelector 的 select 方法选择 Invoker
  23.         return selector.select(invocation);
  24.     }
  26.     private static final class ConsistentHashSelector<T> {...}
  27. }

如上，doSelect 方法主要做了一些前置工作，比如检测 invokers 列表是不是变动过，以及创建 ConsistentHashSelector。这些工作做完后，接下来开始调用 ConsistentHashSelector 的 select 方法执行负载均衡逻辑。在分析 select 方法之前，我们先来看一下一致性 hash 选择器 ConsistentHashSelector 的初始化过程，如下：

  1. private static final class ConsistentHashSelector<T> {
  3.     // 使用 TreeMap 存储 Invoker 虚拟节点
  4.     private final TreeMap<Long, Invoker<T>> virtualInvokers;
  6.     private final int replicaNumber;
  8.     private final int identityHashCode;
  10.     private final int[] argumentIndex;
  12.     ConsistentHashSelector(List<Invoker<T>> invokers, String methodName, int identityHashCode) {
  13.         this.virtualInvokers = new TreeMap<Long, Invoker<T>>();
  14.         this.identityHashCode = identityHashCode;
  15.         URL url = invokers.get(0).getUrl();
  16.         // 获取虚拟节点数，默认为160
  17.         this.replicaNumber = url.getMethodParameter(methodName, "hash.nodes", 160);
  18.         // 获取参与 hash 计算的参数下标值，默认对第一个参数进行 hash 运算
  19.         String[] index = Constants.COMMA_SPLIT_PATTERN.split(url.getMethodParameter(methodName, "hash.arguments", "0"));
  20.         argumentIndex = new int[index.length];
  21.         for (int i = 0; i < index.length; i++) {
  22.             argumentIndex[i] = Integer.parseInt(index[i]);
  23.         }
  24.         for (Invoker<T> invoker : invokers) {
  25.             String address = invoker.getUrl().getAddress();
  26.             for (int i = 0; i < replicaNumber / 4; i++) {
  27.                 // 对 address + i 进行 md5 运算，得到一个长度为16的字节数组
  28.                 byte[] digest = md5(address + i);
  29.                 // 对 digest 部分字节进行4次 hash 运算，得到四个不同的 long 型正整数
  30.                 for (int h = 0; h < 4; h++) {
  31.                     // h = 0 时，取 digest 中下标为 0 ~ 3 的4个字节进行位运算
  32.                     // h = 1 时，取 digest 中下标为 4 ~ 7 的4个字节进行位运算
  33.                     // h = 2, h = 3 时过程同上
  34.                     long m = hash(digest, h);
  35.                     // 将 hash 到 invoker 的映射关系存储到 virtualInvokers 中，
  36.                     // virtualInvokers 需要提供高效的查询操作，因此选用 TreeMap 作为存储结构
  37.                     virtualInvokers.put(m, invoker);
  38.                 }
  39.             }
  40.         }
  41.     }
  42. }

ConsistentHashSelector 的构造方法执行了一系列的初始化逻辑，比如从配置中获取虚拟节点数以及参与 hash 计算的参数下标，默认情况下只使用第一个参数进行 hash。需要特别说明的是，ConsistentHashLoadBalance 的负载均衡逻辑只受参数值影响，具有相同参数值的请求将会被分配给同一个服务提供者。ConsistentHashLoadBalance 不 关系权重，因此使用时需要注意一下。

在获取虚拟节点数和参数下标配置后，接下来要做的事情是计算虚拟节点 hash 值，并将虚拟节点存储到 TreeMap 中。到此，ConsistentHashSelector 初始化工作就完成了。接下来，我们来看看 select 方法的逻辑。

  1. public Invoker<T> select(Invocation invocation) {
  2.     // 将参数转为 key
  3.     String key = toKey(invocation.getArguments());
  4.     // 对参数 key 进行 md5 运算
  5.     byte[] digest = md5(key);
  6.     // 取 digest 数组的前四个字节进行 hash 运算，再将 hash 值传给 selectForKey 方法，
  7.     // 寻找合适的 Invoker
  8.     return selectForKey(hash(digest, 0));
  9. }
  11. private Invoker<T> selectForKey(long hash) {
  12.     // 到 TreeMap 中查找第一个节点值大于或等于当前 hash 的 Invoker
  13.     Map.Entry<Long, Invoker<T>> entry = virtualInvokers.tailMap(hash, true).firstEntry();
  14.     // 如果 hash 大于 Invoker 在圆环上最大的位置，此时 entry = null，
  15.     // 需要将 TreeMap 的头节点赋值给 entry
  16.     if (entry == null) {
  17.         entry = virtualInvokers.firstEntry();
  18.     }
  20.     // 返回 Invoker
  21.     return entry.getValue();
  22. }

如上，选择的过程相对比较简单了。首先是对参数进行 md5 以及 hash 运算，得到一个 hash 值。然后再拿这个值到 TreeMap 中查找目标 Invoker 即可。

到此关于 ConsistentHashLoadBalance 就分析完了。在阅读 ConsistentHashLoadBalance 源码之前，大家一定要先补充背景知识，不然很难看懂代码逻辑。

2.4 RoundRobinLoadBalance

本节，我们来看一下 Dubbo 中加权轮询负载均衡的实现 RoundRobinLoadBalance。在详细分析源码前，我们先来了解一下什么是加权轮询。这里从最简单的轮询开始讲起，所谓轮询是指将请求轮流分配给每台服务器。举个例子，我们有三台服务器 A、B、C。我们将第一个请求分配给服务器 A，第二个请求分配给服务器 B，第三个请求分配给服务器 C，第四个请求再次分配给服务器 A。这个过程就叫做轮询。轮询是一种无状态负载均衡算法，实现简单，适用于每台服务器性能相近的场景下。但现实情况下，我们并不能保证每台服务器性能均相近。如果我们将等量的请求分配给性能较差的服务器，这显然是不合理的。因此，这个时候我们需要对轮询过程进行加权，以调控每台服务器的负载。经过加权后，每台服务器能够得到的请求数比例，接近或等于他们的权重比。比如服务器 A、B、C 权重比为 5:2:1。那么在8次请求中，服务器 A 将收到其中的5次请求，服务器 B 会收到其中的2次请求，服务器 C 则收到其中的1次请求。

以上就是加权轮询的算法思想，搞懂了这个思想，接下来我们就可以分析源码了。我们先来看一下 2.6.4 版本的 RoundRobinLoadBalance。

  1. public class RoundRobinLoadBalance extends AbstractLoadBalance {
  3.     public static final String NAME = "roundrobin";
  5.     private final ConcurrentMap<String, AtomicPositiveInteger> sequences = 
  6.         new ConcurrentHashMap<String, AtomicPositiveInteger>();
  8.     @Override
  9.     protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
  10.         // key = 全限定类名 + "." + 方法名，比如 com.xxx.DemoService.sayHello
  11.         String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + invocation.getMethodName();
  12.         int length = invokers.size();
  13.         // 最大权重
  14.         int maxWeight = 0;
  15.         // 最小权重
  16.         int minWeight = Integer.MAX_VALUE;
  17.         final LinkedHashMap<Invoker<T>, IntegerWrapper> invokerToWeightMap = new LinkedHashMap<Invoker<T>, IntegerWrapper>();
  18.         // 权重总和
  19.         int weightSum = 0;
  21.         // 下面这个循环主要用于查找最大和最小权重，计算权重总和等
  22.         for (int i = 0; i < length; i++) {
  23.             int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation);
  24.             // 获取最大和最小权重
  25.             maxWeight = Math.max(maxWeight, weight);
  26.             minWeight = Math.min(minWeight, weight);
  27.             if (weight > 0) {
  28.                 // 将 weight 封装到 IntegerWrapper 中
  29.                 invokerToWeightMap.put(invokers.get(i), new IntegerWrapper(weight));
  30.                 // 累加权重
  31.                 weightSum += weight;
  32.             }
  33.         }
  35.         // 查找 key 对应的对应 AtomicPositiveInteger 实例，为空则创建。
  36.         // 这里可以把 AtomicPositiveInteger 看成一个黑盒，大家只要知道
  37.         // AtomicPositiveInteger 用于记录服务的调用编号即可。至于细节，
  38.         // 大家如果感兴趣，可以自行分析
  39.         AtomicPositiveInteger sequence = sequences.get(key);
  40.         if (sequence == null) {
  41.             sequences.putIfAbsent(key, new AtomicPositiveInteger());
  42.             sequence = sequences.get(key);
  43.         }
  45.         // 获取当前的调用编号
  46.         int currentSequence = sequence.getAndIncrement();
  47.         // 如果最小权重小于最大权重，表明服务提供者之间的权重是不相等的
  48.         if (maxWeight > 0 && minWeight < maxWeight) {
  49.             // 使用调用编号对权重总和进行取余操作
  50.             int mod = currentSequence % weightSum;
  51.             // 进行 maxWeight 次遍历
  52.             for (int i = 0; i < maxWeight; i++) {
  53.                 // 遍历 invokerToWeightMap
  54.                 for (Map.Entry<Invoker<T>, IntegerWrapper> each : invokerToWeightMap.entrySet()) {
  55.                     // 获取 Invoker
  56.                     final Invoker<T> k = each.getKey();
  57.                     // 获取权重包装类 IntegerWrapper
  58.                     final IntegerWrapper v = each.getValue();
  60.                     // 如果 mod = 0，且权重大于0，此时返回相应的 Invoker
  61.                     if (mod == 0 && v.getValue() > 0) {
  62.                         return k;
  63.                     }
  65.                     // mod != 0，且权重大于0，此时对权重和 mod 分别进行自减操作
  66.                     if (v.getValue() > 0) {
  67.                         v.decrement();
  68.                         mod--;
  69.                     }
  70.                 }
  71.             }
  72.         }
  74.         // 服务提供者之间的权重相等，此时通过轮询选择 Invoker
  75.         return invokers.get(currentSequence % length);
  76.     }
  78.     // IntegerWrapper 是一个 int 包装类，主要包含了一个自减方法。
  79.     private static final class IntegerWrapper {
  80.         private int value;
  82.         public void decrement() {
  83.             this.value--;
  84.         }
  86.         // 省略部分代码
  87.     }
  88. }

如上，RoundRobinLoadBalance 的每行代码都不是很难理解，但是将它们组合在一起之后，就不是很好理解了。所以下面我们举例进行说明，假设我们有三台服务器 servers = [A, B, C]，对应的权重为 weights = [2, 5, 1]。接下来对上面的逻辑进行简单的模拟。

mod = 0：满足条件，此时直接返回服务器 A

mod = 1：需要进行一次递减操作才能满足条件，此时返回服务器 B

mod = 2：需要进行两次递减操作才能满足条件，此时返回服务器 C

mod = 3：需要进行三次递减操作才能满足条件，经过递减后，服务器权重为 [1, 4, 0]，此时返回服务器 A

mod = 4：需要进行四次递减操作才能满足条件，经过递减后，服务器权重为 [0, 4, 0]，此时返回服务器 B

mod = 5：需要进行五次递减操作才能满足条件，经过递减后，服务器权重为 [0, 3, 0]，此时返回服务器 B

mod = 6：需要进行六次递减操作才能满足条件，经过递减后，服务器权重为 [0, 2, 0]，此时返回服务器 B

mod = 7：需要进行七次递减操作才能满足条件，经过递减后，服务器权重为 [0, 1, 0]，此时返回服务器 B

经过8次调用后，我们得到的负载均衡结果为 [A, B, C, A, B, B, B, B]，次数比 A:B:C = 2:5:1，等于权重比。当 sequence = 8 时，mod = 0，此时重头再来。从上面的模拟过程可以看出，当 mod >= 3 后，服务器 C 就不会被选中了，因为它的权重被减为0了。当 mod >= 4 后，服务器 A 的权重被减为0，此后 A 就不会再被选中。

以上是 2.6.4 版本的 RoundRobinLoadBalance 分析过程，2.6.4 版本的 RoundRobinLoadBalance 在某些情况下存在着比较严重的性能问题，该问题最初是在 issue #2578 中被反馈出来。问题出在了 Invoker 的返回时机上，RoundRobinLoadBalance 需要在mod == 0 && v.getValue() > 0 条件成立的情况下才会被返回相应的 Invoker。假如 mod 很大，比如 10000，50000，甚至更大时，doSelect 方法需要进行很多次计算才能将 mod 减为0。由此可知，doSelect 的效率与 mod 有关，时间复杂度为 O(mod)。mod 又受最大权重 maxWeight 的影响，因此当某个服务提供者配置了非常大的权重，此时 RoundRobinLoadBalance 会产生比较严重的性能问题。这个问题被反馈后，社区很快做了回应。并对 RoundRobinLoadBalance 的代码进行了重构，将时间复杂度优化至了常量级别。这个优化可以说很好了，下面我们来学习一下优化后的代码。

  1. public class RoundRobinLoadBalance extends AbstractLoadBalance {
  3.     public static final String NAME = "roundrobin";
  5.     private final ConcurrentMap<String, AtomicPositiveInteger> sequences = new ConcurrentHashMap<String, AtomicPositiveInteger>();
  7.     private final ConcurrentMap<String, AtomicPositiveInteger> indexSeqs = new ConcurrentHashMap<String, AtomicPositiveInteger>();
  9.     @Override
  10.     protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
  11.         String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + invocation.getMethodName();
  12.         int length = invokers.size();
  13.         int maxWeight = 0;
  14.         int minWeight = Integer.MAX_VALUE;
  15.         final List<Invoker<T>> invokerToWeightList = new ArrayList<>();
  17.         // 查找最大和最小权重
  18.         for (int i = 0; i < length; i++) {
  19.             int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation);
  20.             maxWeight = Math.max(maxWeight, weight);
  21.             minWeight = Math.min(minWeight, weight);
  22.             if (weight > 0) {
  23.                 invokerToWeightList.add(invokers.get(i));
  24.             }
  25.         }
  27.         // 获取当前服务对应的调用序列对象 AtomicPositiveInteger
  28.         AtomicPositiveInteger sequence = sequences.get(key);
  29.         if (sequence == null) {
  30.             // 创建 AtomicPositiveInteger，默认值为0
  31.             sequences.putIfAbsent(key, new AtomicPositiveInteger());
  32.             sequence = sequences.get(key);
  33.         }
  35.         // 获取下标序列对象 AtomicPositiveInteger
  36.         AtomicPositiveInteger indexSeq = indexSeqs.get(key);
  37.         if (indexSeq == null) {
  38.             // 创建 AtomicPositiveInteger，默认值为 -1
  39.             indexSeqs.putIfAbsent(key, new AtomicPositiveInteger(-1));
  40.             indexSeq = indexSeqs.get(key);
  41.         }
  43.         if (maxWeight > 0 && minWeight < maxWeight) {
  44.             length = invokerToWeightList.size();
  45.             while (true) {
  46.                 int index = indexSeq.incrementAndGet() % length;
  47.                 int currentWeight = sequence.get() % maxWeight;
  49.                 // 每循环一轮（index = 0），重新计算 currentWeight
  50.                 if (index == 0) {
  51.                     currentWeight = sequence.incrementAndGet() % maxWeight;
  52.                 }
  54.                 // 检测 Invoker 的权重是否大于 currentWeight，大于则返回
  55.                 if (getWeight(invokerToWeightList.get(index), invocation) > currentWeight) {
  56.                     return invokerToWeightList.get(index);
  57.                 }
  58.             }
  59.         }
  61.         // 所有 Invoker 权重相等，此时进行普通的轮询即可
  62.         return invokers.get(sequence.incrementAndGet() % length);
  63.     }
  64. }

上面代码的逻辑是这样的，每进行一轮循环，重新计算 currentWeight。如果当前 Invoker 权重大于 currentWeight，则返回该 Invoker。下面举例说明，假设服务器 [A, B, C] 对应权重 [5, 2, 1]。

第一轮循环，currentWeight = 1，可返回 A 和 B

第二轮循环，currentWeight = 2，返回 A

第三轮循环，currentWeight = 3，返回 A

第四轮循环，currentWeight = 4，返回 A

第五轮循环，currentWeight = 0，返回 A, B, C

如上，这里的一轮循环是指 index 再次变为0所经历过的循环，这里可以把 index = 0 看做是一轮循环的开始。每一轮循环的次数与 Invoker 的数量有关，Invoker 数量通常不会太多，所以我们可以认为上面代码的时间复杂度为常数级。

重构后的 RoundRobinLoadBalance 看起来已经很不错了，但是在代码更新不久后，很快又被重构了。这次重构原因是新的 RoundRobinLoadBalance 在某些情况下选出的服务器序列不够均匀。比如，服务器 [A, B, C] 对应权重 [5, 1, 1]。进行7次负载均衡后，选择出来的序列为 [A, A, A, A, A, B, C]。前5个请求全部都落在了服务器 A上，这将会使服务器 A 短时间内接收大量的请求，压力陡增。而 B 和 C 此时无请求，处于空闲状态。而我们期望的结果是这样的 [A, A, B, A, C, A, A]，不同服务器可以穿插获取请求。为了增加负载均衡结果的平滑性，社区再次对 RoundRobinLoadBalance 的实现进行了重构，这次重构参考自 Nginx 的平滑加权轮询负载均衡。每个服务器对应两个权重，分别为 weight 和 currentWeight。其中 weight 是固定的，currentWeight 会动态调整，初始值为0。当有新的请求进来时，遍历服务器列表，让它的 currentWeight 加上自身权重。遍历完成后，找到最大的 currentWeight，并将其减去权重总和，然后返回相应的服务器即可。

上面描述不是很好理解，下面还是举例进行说明。这里仍然使用服务器 [A, B, C] 对应权重 [5, 1, 1] 的例子说明，现在有7个请求依次进入负载均衡逻辑，选择过程如下：

请求编号 currentWeight 数组 选择结果 减去权重总和后的 currentWeight 数组
1 [5, 1, 1] A [-2, 1, 1]
2 [3, 2, 2] A [-4, 2, 2]
3 [1, 3, 3] B [1, -4, 3]
4 [6, -3, 4] A [-1, -3, 4]
5 [4, -2, 5] C [4, -2, -2]
6 [9, -1, -1] A [2, -1, -1]
7 [7, 0, 0] A [0, 0, 0]

如上，经过平滑性处理后，得到的服务器序列为 [A, A, B, A, C, A, A]，相比之前的序列 [A, A, A, A, A, B, C]，分布性要好一些。初始情况下 currentWeight = [0, 0, 0]，第7个请求处理完后，currentWeight 再次变为 [0, 0, 0]。

以上就是平滑加权轮询的计算过程，接下来，我们来看看 Dubbo-2.6.5 是如何实现上面的计算过程的。

  1. public class RoundRobinLoadBalance extends AbstractLoadBalance {
  2.     public static final String NAME = "roundrobin";
  4.     private static int RECYCLE_PERIOD = 60000;
  6.     protected static class WeightedRoundRobin {
  7.         // 服务提供者权重
  8.         private int weight;
  9.         // 当前权重
  10.         private AtomicLong current = new AtomicLong(0);
  11.         // 最后一次更新时间
  12.         private long lastUpdate;
  14.         public void setWeight(int weight) {
  15.             this.weight = weight;
  16.             // 初始情况下，current = 0
  17.             current.set(0);
  18.         }
  19.         public long increaseCurrent() {
  20.             // current = current + weight；
  21.             return current.addAndGet(weight);
  22.         }
  23.         public void sel(int total) {
  24.             // current = current - total;
  25.             current.addAndGet(-1 * total);
  26.         }
  27.     }
  29.     // 嵌套 Map 结构，存储的数据结构示例如下：
  30.     // {
  31.     //     "UserService.query": {
  32.     //         "url1": WeightedRoundRobin@123, 
  33.     //         "url2": WeightedRoundRobin@456, 
  34.     //     },
  35.     //     "UserService.update": {
  36.     //         "url1": WeightedRoundRobin@123, 
  37.     //         "url2": WeightedRoundRobin@456,
  38.     //     }
  39.     // }
  40.     // 最外层为服务类名 + 方法名，第二层为 url 到 WeightedRoundRobin 的映射关系。
  41.     // 这里我们可以将 url 看成是服务提供者的 id
  42.     private ConcurrentMap<String, ConcurrentMap<String, WeightedRoundRobin>> methodWeightMap = new ConcurrentHashMap<String, ConcurrentMap<String, WeightedRoundRobin>>();
  44.     // 原子更新锁
  45.     private AtomicBoolean updateLock = new AtomicBoolean();
  47.     @Override
  48.     protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
  49.         String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + invocation.getMethodName();
  50.         // 获取 url 到 WeightedRoundRobin 映射表，如果为空，则创建一个新的
  51.         ConcurrentMap<String, WeightedRoundRobin> map = methodWeightMap.get(key);
  52.         if (map == null) {
  53.             methodWeightMap.putIfAbsent(key, new ConcurrentHashMap<String, WeightedRoundRobin>());
  54.             map = methodWeightMap.get(key);
  55.         }
  56.         int totalWeight = 0;
  57.         long maxCurrent = Long.MIN_VALUE;
  59.         // 获取当前时间
  60.         long now = System.currentTimeMillis();
  61.         Invoker<T> selectedInvoker = null;
  62.         WeightedRoundRobin selectedWRR = null;
  64.         // 下面这个循环主要做了这样几件事情：
  65.         //   1. 遍历 Invoker 列表，检测当前 Invoker 是否有
  66.         //      相应的 WeightedRoundRobin，没有则创建
  67.         //   2. 检测 Invoker 权重是否发生了变化，若变化了，
  68.         //      则更新 WeightedRoundRobin 的 weight 字段
  69.         //   3. 让 current 字段加上自身权重，等价于 current += weight
  70.         //   4. 设置 lastUpdate 字段，即 lastUpdate = now
  71.         //   5. 寻找具有最大 current 的 Invoker，以及 Invoker 对应的 WeightedRoundRobin，
  72.         //      暂存起来，留作后用
  73.         //   6. 计算权重总和
  74.         for (Invoker<T> invoker : invokers) {
  75.             String identifyString = invoker.getUrl().toIdentityString();
  76.             WeightedRoundRobin weightedRoundRobin = map.get(identifyString);
  77.             int weight = getWeight(invoker, invocation);
  78.             if (weight < 0) {
  79.                 weight = 0;
  80.             }
  82.             // 检测当前 Invoker 是否有对应的 WeightedRoundRobin，没有则创建
  83.             if (weightedRoundRobin == null) {
  84.                 weightedRoundRobin = new WeightedRoundRobin();
  85.                 // 设置 Invoker 权重
  86.                 weightedRoundRobin.setWeight(weight);
  87.                 // 存储 url 唯一标识 identifyString 到 weightedRoundRobin 的映射关系
  88.                 map.putIfAbsent(identifyString, weightedRoundRobin);
  89.                 weightedRoundRobin = map.get(identifyString);
  90.             }
  91.             // Invoker 权重不等于 WeightedRoundRobin 中保存的权重，说明权重变化了，此时进行更新
  92.             if (weight != weightedRoundRobin.getWeight()) {
  93.                 weightedRoundRobin.setWeight(weight);
  94.             }
  96.             // 让 current 加上自身权重，等价于 current += weight
  97.             long cur = weightedRoundRobin.increaseCurrent();
  98.             // 设置 lastUpdate，表示近期更新过
  99.             weightedRoundRobin.setLastUpdate(now);
  100.             // 找出最大的 current 
  101.             if (cur > maxCurrent) {
  102.                 maxCurrent = cur;
  103.                 // 将具有最大 current 权重的 Invoker 赋值给 selectedInvoker
  104.                 selectedInvoker = invoker;
  105.                 // 将 Invoker 对应的 weightedRoundRobin 赋值给 selectedWRR，留作后用
  106.                 selectedWRR = weightedRoundRobin;
  107.             }
  109.             // 计算权重总和
  110.             totalWeight += weight;
  111.         }
  113.         // 对 <identifyString, WeightedRoundRobin> 进行检查，过滤掉长时间未被更新的节点。
  114.         // 该节点可能挂了，invokers 中不包含该节点，所以该节点的 lastUpdate 长时间无法被更新。
  115.         // 若未更新时长超过阈值后，就会被移除掉，默认阈值为60秒。
  116.         if (!updateLock.get() && invokers.size() != map.size()) {
  117.             if (updateLock.compareAndSet(false, true)) {
  118.                 try {
  119.                     ConcurrentMap<String, WeightedRoundRobin> newMap = new ConcurrentHashMap<String, WeightedRoundRobin>();
  120.                     // 拷贝
  121.                     newMap.putAll(map);
  123.                     // 遍历修改，即移除过期记录
  124.                     Iterator<Entry<String, WeightedRoundRobin>> it = newMap.entrySet().iterator();
  125.                     while (it.hasNext()) {
  126.                         Entry<String, WeightedRoundRobin> item = it.next();
  127.                         if (now - item.getValue().getLastUpdate() > RECYCLE_PERIOD) {
  128.                             it.remove();
  129.                         }
  130.                     }
  132.                     // 更新引用
  133.                     methodWeightMap.put(key, newMap);
  134.                 } finally {
  135.                     updateLock.set(false);
  136.                 }
  137.             }
  138.         }
  140.         if (selectedInvoker != null) {
  141.             // 让 current 减去权重总和，等价于 current -= totalWeight
  142.             selectedWRR.sel(totalWeight);
  143.             // 返回具有最大 current 的 Invoker
  144.             return selectedInvoker;
  145.         }
  147.         // should not happen here
  148.         return invokers.get(0);
  149.     }
  150. }

以上就是 Dubbo-2.6.5 版本的 RoundRobinLoadBalance，大家如果能够理解平滑加权轮询算法的计算过程，再配合代码中注释，理解上面的代码应该不难。

3.总结

本篇文章对 Dubbo 中的几种负载均衡实现进行了详细的分析，内容比较多，大家慢慢消化。理解负载均衡代码逻辑的关键之处在于对背景知识的理解，因此大家在阅读源码前，务必先了解每种负载均衡对应的背景知识。