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。
- 遍历所有的invoker
- 获取当前invoker的活跃数,调用的是RpcStatus的getStatus方法,过滤器里面会记录每个方法的活跃数
- 获取当前invoker的权重
- 如果是第一次进来或者是当前invoker的活跃数比最小的活跃数还小
- 那么把leastActive设置为当前invoker的活跃数,设置leastCount为1,leastIndexes数组的第一个位置设置为1,记录一下totalWeight和firstWeight
- 如果不满足第4点的条件,那么判断当前invoker的活跃数和最小的活跃数是否相等
- 如果满足第6点,那么把当前的权重加入到totalWeight中,并把leastIndexes数组中记录一下最小活跃数相同的下标;再看一下是否所有的权重相同
- 如果invoker集合中只有一个invoker活跃数是最小的,那么直接返回
- 如果权重不相等,随机权重后,判断在哪个 Invoker 的权重区间中
- 权重相等,直接随机选择 Invoker 即可
- 最小活跃数算法实现:
- 假定有3台dubbo provider:
- 10.0.0.1:20884, weight=2,active=2
- 10.0.0.1:20886, weight=3,active=4
- 10.0.0.1:20888, weight=4,active=3
- active=2最小,且只有一个2,所以选择10.0.0.1:20884
- 假定有3台dubbo provider:
- 10.0.0.1:20884, weight=2,active=2
- 10.0.0.1:20886, weight=3,active=2
- 10.0.0.1:20888, weight=4,active=3
- active=2最小,且有2个,所以从[10.0.0.1:20884,10.0.0.1:20886 ]中选择;
- 接下来的算法与随机算法类似:
- 假设offset=1(即random.nextInt(5)=1)
- 1-2=-1<0?是,所以选中 10.0.0.1:20884, weight=2
- 假设offset=4(即random.nextInt(5)=4)
- 4-2=2<0?否,这时候offset=2, 2-3<0?是,所以选中 10.0.0.1:20886, weight=3
- 1: public class LeastActiveLoadBalance extends AbstractLoadBalance {
- 2:
- 3: public static final String NAME = "leastactive";
- 4:
- 5: private final Random random = new Random();
- 6:
- 7: @Override
- 8: protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
- 9: int length = invokers.size(); // 总个数
- 10: int leastActive = -1; // 最小的活跃数
- 11: int leastCount = 0; // 相同最小活跃数的个数
- 12: int[] leastIndexes = new int[length]; // 相同最小活跃数的下标
- 13: int totalWeight = 0; // 总权重
- 14: int firstWeight = 0; // 第一个权重,用于于计算是否相同
- 15: boolean sameWeight = true; // 是否所有权重相同
- 16: // 计算获得相同最小活跃数的数组和个数
- 17: for (int i = 0; i < length; i++) {
- 18: Invoker<T> invoker = invokers.get(i);
- 19: int active = RpcStatus.getStatus(invoker.getUrl(), invocation.getMethodName()).getActive(); // 活跃数
- 20: int weight = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.WEIGHT_KEY, Constants.DEFAULT_WEIGHT); // 权重
- 21: if (leastActive == -1 || active < leastActive) { // 发现更小的活跃数,重新开始
- 22: leastActive = active; // 记录最小活跃数
- 23: leastCount = 1; // 重新统计相同最小活跃数的个数
- 24: leastIndexes[0] = i; // 重新记录最小活跃数下标
- 25: totalWeight = weight; // 重新累计总权重
- 26: firstWeight = weight; // 记录第一个权重
- 27: sameWeight = true; // 还原权重相同标识
- 28: } else if (active == leastActive) { // 累计相同最小的活跃数
- 29: leastIndexes[leastCount++] = i; // 累计相同最小活跃数下标
- 30: totalWeight += weight; // 累计总权重
- 31: // 判断所有权重是否一样
- 32: if (sameWeight && weight != firstWeight) {
- 33: sameWeight = false;
- 34: }
- 35: }
- 36: }
- 37: // assert(leastCount > 0)
- 38: if (leastCount == 1) {
- 39: // 如果只有一个最小则直接返回
- 40: return invokers.get(leastIndexes[0]);
- 41: }
- 42: if (!sameWeight && totalWeight > 0) {
- 43: // 如果权重不相同且权重大于0则按总权重数随机
- 44: int offsetWeight = random.nextInt(totalWeight);
- 45: // 并确定随机值落在哪个片断上
- 46: for (int i = 0; i < leastCount; i++) {
- 47: int leastIndex = leastIndexes[i];
- 48: offsetWeight -= getWeight(invokers.get(leastIndex), invocation);
- 49: if (offsetWeight <= 0) {
- 50: return invokers.get(leastIndex);
- 51: }
- 52: }
- 53: }
- 54: // 如果权重相同或权重为0则均等随机
- 55: return invokers.get(leastIndexes[random.nextInt(leastCount)]);
- 56: }
- 57:
- 58: }
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