Dubbo内置4种负载均衡算法(详解)
1.1 什么是负载均衡
在实际开发中,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
Dubbo内部默认支持负载均衡算法
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
1.2 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
1). 随机分配策略(默认)->(优点:算法简单,效率高,长时间运行下,任务分配比例准确
偶然性高,缺点: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)
2). 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,所以我们需要权重评滑分配
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 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
)
3). 活跃度自动感知分配->(记录每个服务器处理一次请求的时间安装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)
4). 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)
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