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 {@Overridepublic 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";@Overrideprotected <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。