Ribbon 负载均衡策略 —— 图解、源码级解析-Toy模板网

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Ribbon 负载均衡策略 —— 图解、源码级解析。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。

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📆 最近更新：2023年6月4日

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通过本文你可以学习到：

常见的7种负载均衡策略思想
自旋锁的使用方式
防御性编程

负载均衡策略

RandomRule

该策略会从当前可用的服务节点中，随机挑选一个节点访问，使用了yield+自旋的方式做重试，还采用了严格的防御性编程。

RoundRobinRule

该策略会从一个节点一步一步地向后选取节点，如下图所示：
Ribbon 负载均衡策略 —— 图解、源码级解析
在多线程环境下，两个请求同时访问这个Rule也不会读取到相同节点：这靠的是RandomRobinRule底层的自旋锁+CAS的同步操作。

CAS+自旋锁这套组合技是高并发下最廉价的线程安全手段，因为这套操作不需要锁定系统资源。但缺点是，自旋锁如果迟迟不能释放，将会带来CPU资源的浪费，因为自旋本身并不会执行任何业务逻辑，而是单纯的使CPU空转。所以通常情况下会对自旋锁的旋转次数做一个限制，比如JDK中synchronize底层的锁升级策略，就对自旋次数做了动态调整。

while (true) {
    // cas操作
    if (cas(expected, update)) {
        // 业务逻辑代码
        // break或退出return
    }
}

Eureka为了防止服务下线被重复调用，就使用AtomicBoolean的CAS方法做同步控制；

奈飞提供的SpringCloud组件有特别多用到CAS的地方，感兴趣的小伙伴们可以发现一下

RetryRule

RetryRule是一个类似装饰器模式的规则，装饰器相当于一层套一层的套娃，每一层都会加上一层独特的功能。

经典的装饰器模式示意图：
Ribbon 负载均衡策略 —— 图解、源码级解析
借助上面的思路，RetryRule就是给其他负载均衡策略加上重试功能。在RetryRule里还藏着一个subRule，这才是真正被执行的负载均衡策略，RetryRule正是要为它添加重试功能（如果初始化时没指定subRule，将默认使用RoundRibinRule）。

WeightedResponseTimeRule

这个规则继承自RoundRibbonRule，他会根据服务节点的响应时间计算权重，响应时间越长权重就越低，响应越快则权重越高，权重的高低决定了机器被选中概率的高低。也就是说，响应时间越小的机器，被选中的概率越大。

服务器刚启动的时候，对各个服务节点采样不足，因此会采用轮询策略，当积累到一定的样本时候，才会切换到WeightedResponseTimeRule模式。

BestAvailableRule

在过滤掉故障服务以后，它会基于过去30分钟的统计结果选取当前并发量最小的服务节点作为目标地址。如果统计结果尚未生成，则采用轮询的方式选定节点。

AvailabilityFilteringRule

这个规则底层依赖RandomRobinRule来选取节点，但必须要满足它的最低要求的节点才会被选中。如果节点满足了要求，无论其响应时间或者当前并发量是什么，都会被选中。

每次AvailabilityFilteringRule都会请求RobinRule挑选一个节点，然后对这个节点做以下两步检查：

是否处于熔断状态
节点当前的请求连接数超过阈值，超过了则表示节点目前太忙

如果被选中的server挂了，那么AFR会自动重试（最多10次），让RobinRule重新选择一个服务节点

ZoneAvoidanceRule

这个过滤器包含了组合过滤条件，分别是Zone级别和可用性级别。
Ribbon 负载均衡策略 —— 图解、源码级解析

Zone Filter： Zone可以理解为机房所属的大区域，这里会对这个Zone下面所有的服务节点进行健康情况过滤。
可用性过滤： 这里和AvailabilityFilteringRule的验证过程很像，会过滤掉当前并发量较大，或者处于熔断状态的服务节点。

Ribbon 负载均衡策略源码

RandomRule源码

先从RandomRule看起，核心的方法是：
Ribbon 负载均衡策略 —— 图解、源码级解析

public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
    if (lb == null) {
        return null;
    }
    Server server = null;

    while (server == null) {
        if (Thread.interrupted()) {
            return null;
        }
        List<Server> upList = lb.getReachableServers();
        List<Server> allList = lb.getAllServers();

        int serverCount = allList.size();
        if (serverCount == 0) {
            /*
             * No servers. End regardless of pass, because subsequent passes
             * only get more restrictive.
             */
            return null;
        }

        int index = chooseRandomInt(serverCount);
        server = upList.get(index);

        if (server == null) {
            Thread.yield();
            continue;
        }

        if (server.isAlive()) {
            return (server);
        }

        server = null;
        Thread.yield();
    }

    return server;

}

在RandomRule里方法的入参key没有用到，所以可以先暂时忽略

while循环逻辑是如果server为空，则找到一个可用的server

if (Thread.interrupted()) {
    return null;
}

如果线程暂停了，则直接返回空（防御性编程）

List<Server> upList = lb.getReachableServers();
List<Server> allList = lb.getAllServers();

allList存储的是所有的服务，upList存储的是可运行状态的服务

int serverCount = allList.size();
if (serverCount == 0) {
    return null;
}

服务中心上没有server注册，则返回空

int index = chooseRandomInt(serverCount);
server = upList.get(index);

随机选择一个server

其中，chooseRandomInt的逻辑如下：

protected int chooseRandomInt(int serverCount) {
    return ThreadLocalRandom.current().nextInt(serverCount);
}

返回0到serverCount中间的任意一个值

java中的随机是可以预测到结果的，真随机数一般会掺杂一些不可预测的数据，比如当前cpu的温度

回到RandomRule的choose方法：

如果发现随机选择的server为空表示此时serverList正在被修正，此时让出线程资源，进行下一次循环，对应最开始的防御性编程

if (server == null) {
    Thread.yield();
    continue;
}

if (server.isAlive()) {
    return (server);
}

如果server可用直接return

server = null;
Thread.yield();

如果不可用则server置为空，下一次循环会选一个新的，最后让出资源。

所以该方法每次进入下一次循环时都会让出线程。

RoundRobinRule源码

接下来看RoundRobinRule

public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
    if (lb == null) {
        log.warn("no load balancer");
        return null;
    }

    Server server = null;
    int count = 0;
    while (server == null && count++ < 10) {
        List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers();
        List<Server> allServers = lb.getAllServers();
        int upCount = reachableServers.size();
        int serverCount = allServers.size();

        if ((upCount == 0) || (serverCount == 0)) {
            log.warn("No up servers available from load balancer: " + lb);
            return null;
        }

        int nextServerIndex = incrementAndGetModulo(serverCount);
        server = allServers.get(nextServerIndex);

        if (server == null) {
            Thread.yield();
            continue;
        }

        if (server.isAlive() && (server.isReadyToServe())) {
            return (server);
        }

        server = null;
    }

    if (count >= 10) {
        log.warn("No available alive servers after 10 tries from load balancer: "
                + lb);
    }
    return server;
}

while循环里面有一个计数器，如果重试10次依然没有结果返回就不重试了。

List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers();
List<Server> allServers = lb.getAllServers();
int upCount = reachableServers.size();
int serverCount = allServers.size();

reachableServers就是up状态的server

if ((upCount == 0) || (serverCount == 0)) {
    log.warn("No up servers available from load balancer: " + lb);
    return null;
}

没有可用服务器则返回空

int nextServerIndex = incrementAndGetModulo(serverCount);
server = allServers.get(nextServerIndex);

选择哪个下标的server，进入incrementAndGetModulo方法

private int incrementAndGetModulo(int modulo) {
    for (;;) {
        int current = nextServerCyclicCounter.get();
        int next = (current + 1) % modulo;
        if (nextServerCyclicCounter.compareAndSet(current, next))
            return next;
    }
}

使用了自旋锁，nextServerCyclicCounter是一个线程安全的数字。

if (server == null) {
    Thread.yield();
    continue;
}

如果获取到的server为空则让出资源，继续下一次循环

if (server.isAlive() && (server.isReadyToServe())) {
    return (server);
}

server是正常的则返回

server = null;

最后没有让出线程资源，因为重试10次后就退出循环了

BestAvailableRule源码

接下来看BestAvailableRule

@Override
public Server choose(Object key) {
    if (loadBalancerStats == null) {
        return super.choose(key);
    }
    List<Server> serverList = getLoadBalancer().getAllServers();
    int minimalConcurrentConnections = Integer.MAX_VALUE;
    long currentTime = System.currentTimeMillis();
    Server chosen = null;
    for (Server server: serverList) {
        ServerStats serverStats = loadBalancerStats.getSingleServerStat(server);
        if (!serverStats.isCircuitBreakerTripped(currentTime)) {
            int concurrentConnections = serverStats.getActiveRequestsCount(currentTime);
            if (concurrentConnections < minimalConcurrentConnections) {
                minimalConcurrentConnections = concurrentConnections;
                chosen = server;
            }
        }
    }
    if (chosen == null) {
        return super.choose(key);
    } else {
        return chosen;
    }
}

if (loadBalancerStats == null) {
    return super.choose(key);
}

如果loadBalancerStats为空则调用父类的choose方法，父类方法直接委托给RoundRobinRule来完成choose。

for循环里先从loadBalancerStats中获取到当前服务的状态

ServerStats serverStats = loadBalancerStats.getSingleServerStat(server);

public ServerStats getSingleServerStat(Server server) {
    return getServerStats(server);
}

protected ServerStats getServerStats(Server server) {
    try {
        return serverStatsCache.get(server);
    } catch (ExecutionException e) {
        ServerStats stats = createServerStats(server);
        serverStatsCache.asMap().putIfAbsent(server, stats);
        return serverStatsCache.asMap().get(server);
    }
}

这里是从缓存中获取server的stats，如果获取失败则默认创建一个stats并添加到缓存中，然后从cache中再获取一次。

随后判断是否处于熔断状态

if (!serverStats.isCircuitBreakerTripped(currentTime)) {...}

public boolean isCircuitBreakerTripped(long currentTime) {
    long circuitBreakerTimeout = getCircuitBreakerTimeout();
    if (circuitBreakerTimeout <= 0) {
        return false;
    }
    return circuitBreakerTimeout > currentTime;
}

首先获得熔断的TimeOut（表示截止到未来某个时间熔断终止），如果大于当前时间说明处于熔断状态。

熔断的TimeOut由下面方法计算得到：

private long getCircuitBreakerTimeout() {
    long blackOutPeriod = getCircuitBreakerBlackoutPeriod();
    if (blackOutPeriod <= 0) {
        return 0;
    }
    return lastConnectionFailedTimestamp + blackOutPeriod;
}

返回上一次连接失败的时间戳 + blackOutPeriod

其中又调用了

private long getCircuitBreakerBlackoutPeriod() {
    int failureCount = successiveConnectionFailureCount.get();
    int threshold = connectionFailureThreshold.get();
    if (failureCount < threshold) {
        return 0;
    }
    int diff = (failureCount - threshold) > 16 ? 16 : (failureCount - threshold);
    int blackOutSeconds = (1 << diff) * circuitTrippedTimeoutFactor.get();
    if (blackOutSeconds > maxCircuitTrippedTimeout.get()) {
        blackOutSeconds = maxCircuitTrippedTimeout.get();
    }
    return blackOutSeconds * 1000L;
}

failureCount是失败的个数，从一个计数器里获得，阈值从一个缓存的属性中获得，之后计算两个的差值，再根据缓存中的一些属性计算最终的秒数，最后乘以1000返回。

回到BestAvailableRule的choose方法，只有不处于熔断状态才能继续走后面的流程

if (concurrentConnections < minimalConcurrentConnections) {
    minimalConcurrentConnections = concurrentConnections;
    chosen = server;
}

选出连接数最小的服务器

if (chosen == null) {
    return super.choose(key);
} else {
    return chosen;
}

最后返回

核心是找到一个最轻松的服务器。

RetryRule源码

查看RetryRule源码：

public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
   long requestTime = System.currentTimeMillis();
   long deadline = requestTime + maxRetryMillis;

   Server answer = null;

   answer = subRule.choose(key);

   if (((answer == null) || (!answer.isAlive()))
         && (System.currentTimeMillis() < deadline)) {

      InterruptTask task = new InterruptTask(deadline
            - System.currentTimeMillis());

      while (!Thread.interrupted()) {
         answer = subRule.choose(key);

         if (((answer == null) || (!answer.isAlive()))
               && (System.currentTimeMillis() < deadline)) {
            /* pause and retry hoping it's transient */
            Thread.yield();
         } else {
            break;
         }
      }

      task.cancel();
   }

   if ((answer == null) || (!answer.isAlive())) {
      return null;
   } else {
      return answer;
   }
}

long requestTime = System.currentTimeMillis();
long deadline = requestTime + maxRetryMillis;

先记录当前时间和deadline，在截止时间之前可以一直重试。

answer = subRule.choose(key);

方法里面是由subRule来实现具体的负载均衡逻辑，这里默认类型是RoundRobinRule

如果选到的是空或者选到的不是up的，且时间在ddl之前则进入重试逻辑：

while (!Thread.interrupted()) {
   answer = subRule.choose(key);

   if (((answer == null) || (!answer.isAlive()))
         && (System.currentTimeMillis() < deadline)) {
      /* pause and retry hoping it's transient */
      Thread.yield();
   } else {
      break;
   }
}

如果线程中断了就中断重试。之后重新选择服务器，如果又没选到则把资源让出去，下一次while循环再选，在while循环之前会起一个任务

InterruptTask task = new InterruptTask(deadline - System.currentTimeMillis());

到了截止时间之后，程序会中断重试的流程

task.cancel();

最后返回文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-470285.html

if ((answer == null) || (!answer.isAlive())) {
   return null;
} else {
   return answer;
}

到了这里，关于Ribbon 负载均衡策略 —— 图解、源码级解析的文章就介绍完了。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！

Ribbon 负载均衡策略 —— 图解、源码级解析

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