本文是对于Dubbo负载均衡策略之一的最小活跃数算法的详细分析.文中所示源码,没有特别标注的地方均为2.6.0版本. 为什么没有用截止目前的最新的版本号2.7.4.1呢?因为2.6.0这个版本里面有两个bug.从bug讲起来,印象更加深刻. 最后会对2.6.0/2.6.5/2.7.4.1版本进行对比,通过对比学习,加深印象. 本文目录 第一节:Demo准备. 本小节主要是为了演示方便,搭建了一个Demo服务.Demo中启动三个服务端,负载均衡策略均是最小活跃数,权重各不相同. 第二节:断点打在哪

官方文档定义 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. 关于活跃数 最少活跃数负载均衡,最关键的点在于活跃数.活跃数的变化主要在com.alibaba.dubbo.rpc.filter.ActiveLimitFilter. 所以要让LeastActive生效,必须要经过ActiveLimitFilter拦截器,这样活跃数才能变化. 因此要么配置 actives=“100” 属性,要么增加拦截器 filter="

直接上干活 /** * @version 1.0.0 * @@menu <p> * @date 2020/11/17 16:28 */ public class LoadBlance { static Map<String, Integer> serverWeightMap = new HashMap<>(); static { serverWeightMap.put("192.168.1.100", 1); serverWeightMap.put(

文章目录 Dubbo服务启动依赖检查 Dubbo负载均衡策略 Dubbo线程模型(结合Linux线程数限制配置的实战分享) 实战经验分享( ** 属用性能调优**): Dubbo服务启动依赖检查 Dubbo 官方文档: 用户指南 >> 示例 >> 启动时检查 举个

在集群负载均衡时,Dubbo 提供了多种均衡策略,缺省为 random 随机调用.我们还可以扩展自己的负责均衡策略,前提是你已经从一个小白变成了大牛,嘻嘻 1.Random LoadBalance 1.1  随机,按权重设置随机概率. 1.2  在一个截面上碰撞的概率高,但调用量越大分布越均匀,而且按概率使用权重后也比较均匀,有利于动态调整提供者权重. 1.3 源码分析 package com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.loadbalance; import java.

Dubbo的集群容错策略 正常情况下,当我们进行系统设计时候,不仅要考虑正常逻辑下代码该如何走,还要考虑异常情况下代码逻辑应该怎么走.当服务消费方调用服务提供方的服务出现错误时候,Dubbo提供了多种容错方案,缺省模式为failover,也就是失败重试. Dubbo提供的集群容错模式 下面看下Dubbo提供的集群容错模式: Failover Cluster:失败重试 当服务消费方调用服务提供者失败后自动切换到其他服务提供者服务器进行重试.这通常用于读操作或者具有幂等的写操作,需要注意的是重试会带

Dubbo的集群容错策略 正常情况下,当我们进行系统设计时候,不仅要考虑正常逻辑下代码该如何走,还要考虑异常情况下代码逻辑应该怎么走.当服务消费方调用服务提供方的服务出现错误时候,Dubbo提供了多种容错方案,缺省模式为failover,也就是失败重试. Dubbo提供的集群容错模式 下面看下Dubbo提供的集群容错模式: Failover Cluster:失败重试 当服务消费方调用服务提供者失败后自动切换到其他服务提供者服务器进行重试.这通常用于读操作或者具有幂等的写操作,需要注意的是重试会带

Dubbo的集群容错策略 正常情况下,当我们进行系统设计时候,不仅要考虑正常逻辑下代码该如何走,还要考虑异常情况下代码逻辑应该怎么走.当服务消费方调用服务提供方的服务出现错误时候,Dubbo提供了多种容错方案,缺省模式为failover,也就是失败重试. Dubbo提供的集群容错模式 下面看下Dubbo提供的集群容错模式: Failover Cluster:失败重试 当服务消费方调用服务提供者失败后自动切换到其他服务提供者服务器进行重试.这通常用于读操作或者具有幂等的写操作,需要注意的是重试会带

dubbo的负载均衡策略 RandomLoadBalance 随机调用负载均衡 默认方式该类实现了抽象的AbstractLoadBalance接口,重写了doSelect方法,看方法的细节就是首先遍历每个提供服务的机器,获取每个服务的权重,然后累加权重值,判断每个服务的提供者权重是否相同,如果每个调用者的权重不相同,并且每个权重大于0,那么就会根据权重的总值生成一个随机数,再用这个随机数,根据调用者的数量每次减去调用者的权重,直到计算出当前的服务提供者随机数小于0,就选择那个提供者!另外,如果每

在集群负载均衡时,Dubbo提供了多种均衡策略,缺省为random随机调用. 可以自行扩展负载均衡策略,参见:负载均衡扩展Random LoadBalance 随机,按权重设置随机概率. 在一个截面上碰撞的概率高,但调用量越大分布越均匀,而且按概率使用权重后也比较均匀,有利于动态调整提供者权重. 权重加倍 RoundRobin LoadBalance 轮循,按公约后的权重设置轮循比率. 存在慢的提供者累积请求问题,比如:第二台机器很慢,但没挂,当请求调到第二台时就卡在那,久而久之,所有请求都卡在

在上篇博客(Spring Cloud中负载均衡器概览)中,我们大致的了解了一下Spring Cloud中有哪些负载均衡器,但是对于负载均衡策略我们并没有去详细了解,我们只是知道在BaseLoadBalancer的chooseServer方法中,调用了IRule中的choose方法来找到一个具体的服务实例,IRule是一个接口,在BaseLoadBalancer它的默认实现是RoundRobinRule类,RoundRobinRule类中采用了最常用的线性负载均衡规则,也就是所有有效的服务端轮流调

在前两篇<撸一撸Spring Cloud Ribbon的原理>,<撸一撸Spring Cloud Ribbon的原理-负载均衡器>中,整理了Ribbon如何通过负载均衡拦截器植入RestTemplate,以及调用负载均衡器获取服务列表,如何过滤,如何更新等的处理过程. 因为,负载均衡器最终是调用负载均衡策略的choose方法来选择一个服务,所以这一篇,整理Ribbon的负载均衡策略. 策略类 RandomRule RoundRobinRule RetryRule WeightedR

IRule 这是所有负载均衡策略的父接口,里边的核心方法就是choose方法,用来选择一个服务实例. AbstractLoadBalancerRule AbstractLoadBalancerRule是一个抽象类,里边主要定义了一个ILoadBalancer,就是我们上文所说的负载均衡器,负载均衡器的功能我们在上文已经说的很详细了,这里就不再赘述,这里定义它的目的主要是辅助负责均衡策略选取合适的服务端实例. RandomRule 看名字就知道,这种负载均衡策略就是随机选择一个服务实例,看源码我们

IRule这是所有负载均衡策略的父接口,里边的核心方法就是choose方法,用来选择一个服务实例. AbstractLoadBalancerRuleAbstractLoadBalancerRule是一个抽象类,里边主要定义了一个ILoadBalancer,就是我们上文所说的负载均衡器,负载均衡器的功能我们在上文已经说的很详细了,这里就不再赘述,这里定义它的目的主要是辅助负责均衡策略选取合适的服务端实例. RandomRule看名字就知道,这种负载均衡策略就是随机选择一个服务实例,看源码我们知道,

文章目录 AbstractLoadBalancerRule: RandomRule: RoundRobinRule: RetryRule: WeightedResponseTimeRule: 定时任务: 权重计算: 实例选择: ClientConfigEnabledRoundRobinRule: BestAvailableRule: PredicateBasedRule: AvailabilityFilteringRule: ZoneAvoidanceRule: ​ 通过之前的源码阅读,我们已经

负载均衡通器常有两种实现手段,一种是服务端负载均衡器,另一种是客户端负载均衡器,而我们今天的主角 Ribbon 就属于后者--客户端负载均衡器. 服务端负载均衡器的问题是,它提供了更强的流量控制权,但无法满足不同的消费者希望使用不同负载均衡策略的需求,而使用不同负载均衡策略的场景确实是存在的,所以客户端负载均衡就提供了这种灵活性. 然而客户端负载均衡也有其缺点,如果配置不当,可能会导致服务提供者出现热点,或者压根就拿不到任何服务的情况,所以我们本文就来了解一下这 7 种内置负载均衡策略的具体规则

负载均衡策略 负载均衡策略:内置策略和扩展策略. 内置策略包括:轮询.加权轮询.IP hash:扩展策略包括:url hash.fair等 策略详细介绍 轮询:对前端的访问逐一分流到后端网络节点,类似银行取号排队等待窗口喊号. 加权轮询:在轮询基础上加权重,类似银行取号排队设置VIP用户. IP hash:对前端访问IP进行hash操作,再分流到后端节点,相当于特殊的轮询 url hash:类似IP hash, 对前端访问url进行hash操作,配合后端缓存服务器. fair:分流到最小负载网络

nginx 负载均衡策略   1. 轮询轮询方式是nginx负载均衡的默认策略,根据每个server的权重值来轮流发送请求,例如:upstream backend {server backend1.example.com;server backend2.example.com;}这种情况是每个server都使用相同的权重,默认值为1可以手动设定权重,例如upstream backend {server backend1.example.com weight=5;server backend2.e

在这里吐槽一句:网上很多文章真是神坑,你不看还好,看了只会问题越来越多,就连之前的问题都没有解决!!! 不多说了,Ribbon作为后端负载均衡器,比Nginx更注重的是请求分发而不是承担并发,可以直接感知后台动态变化来指定分发策略.它一共提供了7种负载均衡策略: 策略名 策略声明 策略描述 实现说明 BestAvailableRule public class BestAvailableRule extends ClientConfigEnabledRoundRobinRule 选择一个最小的并

上一篇文章单独介绍了Ribbon框架的使用,及其如何实现客户端对服务访问的负载均衡,但只是单独从Ribbon框架实现,没有涉及spring cloud.本文着力介绍Ribbon的负载均衡机制,下一篇文章再在spring中继承Ribbon. Ribbon负载均衡器 上一篇文章我们已经实现了一个客户端负载均衡请求web服务的示例. 当时,我们留了一个伏笔,其中的负载均衡的规则策略可以定制,那么本文着重研究策略定制这部分内容,其他的ribbon客户端的构建和请求方法请参见上一篇文章. ribbon的负