负载均衡

什么是负载均衡

在实际项目中,一个服务基本都是集群模式的,也就是多个功能相同的项目在运行,这样才能承受更高的并发

这时一个请求到这个服务,就需要确定访问哪一个服务器

 

 

Dubbo框架内部支持负载均衡算法,能够尽可能的让请求在相对空闲的服务器上运行

在不同的项目中,可能选用不同的负载均衡策略,以达到最好效果

Loadbalance:就是负载均衡的意思

Dubbo内置负载均衡策略算法

Dubbo内置4种负载均衡算法

• random loadbalance:随机分配策略(默认)
• round Robin Loadbalance:权重平均分配
• leastactive Loadbalance:活跃度自动感知分配
• consistanthash Loadbalance:一致性hash算法分配

实际运行过程中,每个服务器性能不同

在负载均衡时,都会有性能权重,这些策略算法都考虑权重问题

随机分配策略

假设我们当前3台服务器,经过测试它们的性能权重比值为5:3:1

下面可以生成一个权重模型

5/3/1

 

 

 

随机生成随机数

在哪个范围内让哪个服务器运行

优点:

算法简单,效率高,长时间运行下,任务分配比例准确

缺点:

偶然性高,如果连续的几个随机请求发送到性能弱的服务器,会导致异常甚至宕机

权重平滑分配

如果几个服务器权重一致,那么就是依次运行

但是服务器的性能权重一致的可能性很小

所以我们需要权重平滑分配

一个优秀的权重分配算法,应该是让每个服务器都有机会运行的

如果一个集群服务器性能比为5:3:1服务为A,B,C

1>A 2>A 3>A 4>A 5>A

6>B 7>B 8>B

9>C

上面的安排中,连续请求一个服务器肯定是不好的,我们希望所有的服务器都能够穿插在一起运行

Dubbo2.7之后更新了这个算法使用"平滑加权算法"优化权重平均分配策略

 

 

 

优点:

能够尽可能的在权重要求的情况下,实现请求的穿插运行(交替运行),不会发生随机策略中的偶发情况

缺点

服务器较多时,可能需要减权和复权的计算,需要消耗系统资源

活跃度自动感知

记录每个服务器处理一次请求的时间

按照时间比例来分配任务数,运行一次需要时间多的分配的请求数较少

一致性Hash算法

根据请求的参数进行hash运算

以后每次相同参数的请求都会访问固定服务器

因为根据参数选择服务器,不能平均分配到每台服务器上

使用的也不多