负载均衡

Dubbo的负载均衡

  1. Registry 注册中心
  2. Provider 服务提供者 / Client端
  3. Consumer 消费者 / Server 端

    负载均衡定义

    :::info 负载均衡功能：Consumer通过服务发现从注册中心拉取服务列表（Dubbo消费端将服务封装Invoker对象），Consumer在RPC调用服务之前，通过负载均衡从服务列表中选择一台服务器。 :::

负载均衡算法

  1. 随机算法
    1. 如果各台服务器权重一样，使用随机算法选择一台服务器；否则，按照权重比率选择服务器。适应于服务器参数一致场景。
  2. 加权随机（WR）
    1. WeightRandom，机器随机被筛选，但是做一组加权值，根据权值不同，选中的概率不同。在这个概念上，可以认为随机是一种等权值的特殊情况。
  3. 一致性哈希算法
    1. 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。缺省用 160 份虚拟节点。适应于服务器参数一致场景。
  4. 轮询（RoundRobin）
    1. 实现：链表
  5. 加权轮询算法（WRR）：
    1. 如果各台服务器权重一致，按照轮询选择服务器，否则，按照权重加权选择。适应于服务器参数不一致场景。
    2. 维护一个链表，每个机器根据权重不同，占据的个数不同。轮询时权重大的，个数多，自然取到的次数变大。
      1. 举个例子：a，b，c 三台机器，权重分别为4，2，1，排位后会是a,a,a,a,b,b,c，每次请求时，从列表中依次取节点，下次请求再取下一个。到末尾时，再从头开始。
  6. 最小连接数算法 LeastConnections
    1. 获取各台服务的活跃数（未处理的请求数），如果都不相等，选择最小活跃数对应的服务器，否则，判断各台服务器的权重是否相同，如果不同，按照权重加权随机选择，否则，随机选择。适应于服务器参数一致场景。
    2. LeastConnections，即统计当前机器的连接数，选最少的去响应新的请求。前面的算法是站在请求维度，而最小连接数是站在机器的维度。

消息队列的基本知识

应用场景

在微服务架构中，RPC是简历实时连接
RPC链接

  1. 耗时
  2. 占用资源

所以一些链路用消息中间件用来做解耦

  1. 通知链路
    1. 不需要回执信息

基本构成

和RPC组件一样

  1. 注册中心
    1. TOPIC
      1. 大类：按照系统分类
    2. EventCode
      1. 小类：按照功能分类
  2. 消息发送者
  3. 消息订阅者

  4. 可靠消息组件

    1. 可靠存储

      消息的推拉

      主语不同

  5. 推是Broker来推

    1. 优点：Broker 天然感知所有的订阅关系
    2. 缺点：不感知Consumer的消息处理能力、是否有消息积压
  6. 拉是订阅端来拉
    1. 优点：Consumer可自助控制消息消费的速率
    2. 缺点：订阅端就要感知消息的订阅关系，可能存在延迟

消息队列or消息管理器

  1. 队列的特点：FIFO
  2. 管理器：不关心时序，实时推送消息