Dubbo负载均衡策略

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Dubbo负载均衡策略。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Dubbo负载均衡策略

在Dubbo中,负载均衡是实现高可用和高性能的重要手段之一。Dubbo支持多种负载均衡策略,可以根据业务场景进行选择。本文将详细介绍Dubbo支持的负载均衡策略,并结合代码实践给出操作步骤。

Dubbo负载均衡策略

Dubbo支持以下负载均衡策略:

  • 随机(Random):随机选择一个可用的服务提供者。
  • 最少活跃数(LeastActive):选择活跃数最少的服务提供者,即处理请求最少的服务提供者。
  • 一致性哈希(ConsistentHash):根据请求参数的hash值,按照顺时针方向路由到相邻节点。
  • 轮询(RoundRobin):按公平轮询的方式选择服务提供者。
  • 加权轮询(WeightedRoundRobin):按照服务提供者的权重进行轮询,权重越大被选中的概率越高。
  • 加权随机(WeightedRandom):根据权重随机选择服务提供者。

其中,随机、最少活跃数、一致性哈希、轮询是Dubbo自带的负载均衡策略,加权轮询和加权随机是Dubbo的扩展负载均衡策略。

操作步骤

1. 环境准备

本文以Spring Boot为例,首先需要新建一个Spring Boot项目。在pom.xml文件中添加以下依赖:

<dependency>
    <groupId>com.alibaba.boot</groupId>
    <artifactId>dubbo-spring-boot-starter</artifactId>
    <version>x.x.x</version>
</dependency>

其中,x.x.x为Dubbo的版本号。本文以2.7.6为例。

2. 配置提供者

在application.properties文件中配置服务提供者信息:

# 服务端口号
server.port=8080

# Dubbo应用名
dubbo.application.name=demo-provider

# 注册中心地址
dubbo.registry.address=zookeeper://127.0.0.1:2181

# 服务提供者协议
dubbo.protocol.name=dubbo
dubbo.protocol.port=20880

# 服务提供者接口类全限定名
dubbo.scan.base-packages=com.example.demo.service

# 服务提供者负载均衡策略
# 随机(Random)、最少活跃数(LeastActive)、一致性哈希(ConsistentHash)、轮询(RoundRobin)
# 加权轮询(WeightedRoundRobin)、加权随机(WeightedRandom)
dubbo.loadbalance=leastactive

其中,dubbo.loadbalance配置了服务提供者使用的负载均衡策略,本文以最少活跃数为例。

3. 编写服务提供者接口与实现类

在com.example.demo.service包中新建一个DemoService接口和DemoServiceImpl实现类:

// DemoService.java
public interface DemoService {
    String sayHello(String name);
}

// DemoServiceImpl.java
@Service
public class DemoServiceImpl implements DemoService {
    @Override
    public String sayHello(String name) {
        return "Hello, " + name;
    }
}

4. 配置消费者

在application.properties文件中配置服务消费者信息:

# Dubbo应用名
dubbo.application.name=demo-consumer

# 注册中心地址
dubbo.registry.address=zookeeper://127.0.0.1:2181

# 服务消费者负载均衡策略
# 随机(Random)、最少活跃数(LeastActive)、一致性哈希(ConsistentHash)、轮询(RoundRobin)
# 加权轮询(WeightedRoundRobin)、加权随机(WeightedRandom)
dubbo.loadbalance=random

其中,dubbo.loadbalance配置了服务消费者使用的负载均衡策略,本文以随机为例。

5. 编写服务消费者代码

在com.example.demo.controller包中新建一个DemoController控制器类:

@RestController
public class DemoController {
    @Reference(version = "1.0.0")
    private DemoService demoService;

    @GetMapping("/hello/{name}")
    public String sayHello(@PathVariable String name) {
        return demoService.sayHello(name);
    }
}

其中,@Reference注解用于引用Dubbo提供的服务,version参数指定服务版本号。

6. 运行项目

启动Zookeeper服务器,并运行服务提供者和服务消费者。访问http://localhost:8080/hello/world,可以看到服务消费者随机选择了一个服务提供者进行调用。如果将服务消费者的负载均衡策略改为leastactive,再次访问http://localhost:8080/hello/world,可以发现服务消费者选择了最少活跃数的服务提供者进行调用。其他负载均衡策略同理。

7. 扩展Dubbo负载均衡策略

除了Dubbo自带的负载均衡策略之外,也可以扩展自定义的负载均衡策略。以加权随机为例,我们在com.example.demo.loadbalance包中新建一个WeightedRandomLoadBalance类:

public class WeightedRandomLoadBalance extends RandomLoadBalance {
    public static final String NAME = "weightedrandom";

    @Override
    protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
        int totalWeight = 0;
        boolean sameWeight = true;
        for (int i = 0; i < invokers.size(); i++) {
            int weight = invokers.get(i).getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), "weight", 100);
            if (i == 0) {
                totalWeight = weight;
            } else {
                totalWeight += weight;
                sameWeight = sameWeight && (weight == invokers.get(i - 1).getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), "weight", 100));
            }
        }

        if (totalWeight > 0 && !sameWeight) {
            int offset = ThreadLocalRandom.current().nextInt(totalWeight);
            for (Invoker<T> invoker : invokers) {
                int weight = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), "weight", 100);
                offset -= weight;
                if (offset < 0) {
                    return invoker;
                }
            }
        }
        return super.doSelect(invokers, url, invocation);
    }
}

该类继承自RandomLoadBalance类,使用加权随机的方式选择服务提供者。其中,为了支持加权随机,我们需要在服务提供者URL中添加weight参数,表示该服务提供者的权重。

8. 配置扩展负载均衡策略

在application.properties文件中配置服务提供者和服务消费者使用的负载均衡策略:

# 服务提供者负载均衡策略
# 随机(Random)、最少活跃数(LeastActive)、一致性哈希(ConsistentHash)、轮询(RoundRobin)
# 加权轮询(WeightedRoundRobin)、加权随机(WeightedRandom)
dubbo.loadbalance=weightedrandom

# 服务消费者负载均衡策略
# 随机(Random)、最少活跃数(LeastActive)、一致性哈希(ConsistentHash)、轮询(RoundRobin)
# 加权轮询(WeightedRoundRobin)、加权随机(WeightedRandom)
dubbo.consumer.loadbalance=random

其中,dubbo.loadbalance配置了服务提供者使用的负载均衡策略,本文以加权随机为例。dubbo.consumer.loadbalance配置了服务消费者使用的负载均衡策略,本文以随机为例。

9. 运行项目

启动Zookeeper服务器,并运行服务提供者和服务消费者。访问http://localhost:8080/hello/world,可以看到服务消费者使用了加权随机的方式选择了一个服务提供者进行调用。

至此,我们完成了Dubbo负载均衡策略的介绍与实践。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-408300.html

到了这里,关于Dubbo负载均衡策略的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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