负载均衡

dubbo的负载均衡机制原理上来说是客户端负载均衡，也就是dubbo消费者客户端根据服务提供者列表进行算法分配，来选择调用的服务端。 dubbo提供的四种负载均衡策略 随机 Random LoadBalance 轮询 RoundRobin LoadBalance 最少活跃调用数（权重）LeastActive LoadBalance 活跃数指调用前后计数差,优先调用高的，相同活跃数的随机。使慢的提供者收到更少请求，因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。 一致性Hash ConsistentHash LoadBalance dubbo提供的几种配置级别 服务端服务级别 <dubbo:service interface="..." loadbalance="roundrobin" /> 客户端服务级别 <dubbo:reference interface="..." loadbalance="roundrobin" /> 服务端方法级别 < dubbo:service interface = "..." > < dubbo:method name = "..." loadbalance = "roundrobin" /> </ dubbo:service > 客户端方法级别 < dubbo:reference interface = "..." > < dubbo:method

Dubbo框架内置提供负载均衡的功能以及扩展接口，我们可以透明地扩展一个服务或服务集群，根据需要非常容易地增加/移除节点，提高服务的可伸缩性。Dubbo框架内置提供了4种负载均衡策略，如下所示： ●Random LoadBalance：随机策略，配置值为random。可以设置权重，有利于充分利用服务器的资源，高配的可以设置权重大一些，低配的可以稍微小一些 ●RoundRobin LoadBalance：轮询策略，配置值为roundrobin。 ●LeastActive LoadBalance：配置值为leastactive。根据请求调用的次数计数，处理请求更慢的节点会受到更少的请求 ●ConsistentHash LoadBalance：一致性Hash策略，具体配置方法可以参考Dubbo文档。相同调用参数的请求会发送到同一个服务提供方节点上，如果某个节点发生故障无法提供服务，则会基于一致性Hash算法映射到虚拟节点上（其他服务提供方） 在实际使用中，只需要选择合适的负载均衡策略值，配置即可，下面是上述四种负载均衡策略配置的示例： <dubbo:service interface="org.shirdrn.dubbo.api.ChatRoomOnlineUserCounterService" version="1.0.0" cluster="failover" retries="2"

本示例是在上一篇文章中搭建的实例来讲解，详情先查看： SpringBoot集成dubbo 最新实战教程：dubbo-spring-boot-starter 一. 简介 在集群负载均衡时，Dubbo 提供了多种均衡策略，默认为 random 随机调用。 二. 负载均衡策略 1. Random LoadBalance 随机 ，按权重设置随机概率。 在一个截面上碰撞的概率高，但调用量越大分布越均匀，而且按概率使用权重后也比较均匀，有利于动态调整提供者权重。 2. RoundRobin LoadBalance 轮询 ，按公约后的权重设置轮询比率。 存在慢的提供者累积请求的问题，比如：第二台机器很慢，但没挂，当请求调到第二台时就卡在那，久而久之，所有请求都卡在调到第二台上。 3. LeastActive LoadBalance 最少活跃调用数 ，相同活跃数的随机，活跃数指调用前后计数差。 使慢的提供者收到更少请求，因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。 4. ConsistentHash LoadBalance 一致性 Hash ，相同参数的请求总是发到同一提供者。 当某一台提供者挂时，原本发往该提供者的请求，基于虚拟节点，平摊到其它提供者，不会引起剧烈变动。 算法参见： http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing 缺省只对第一个参数

客户端调用服务端时，如何选择调用服务端的哪台机器上的服务呢。这就设计到负载均衡策略了。 默认使用的是RoundRobinLoadBalance,轮训策略，或者说是加权轮训策略 除此之外，还有随机策略，加权随机策略 最不活跃策略 以及一致性hash策略 还有在DubboInvoker里面我们可以看到，我们与服务端的某台机器建立的是多个连接（默认是两个），那么需要从连接里面选一个出来。 @Override protected Result doInvoke(final Invocation invocation) throws Throwable { RpcInvocation inv = (RpcInvocation) invocation; final String methodName = RpcUtils.getMethodName(invocation); inv.setAttachment(Constants.PATH_KEY, getUrl().getPath()); inv.setAttachment(Constants.VERSION_KEY, version); ExchangeClient currentClient; if (clients.length == 1) { currentClient = clients[0]; } else {

在集群负载均衡时，Dubbo提供了多种均衡策略，缺省为random随机调用。 Random LoadBalance 随机，按权重设置随机概率。 在一个截面上碰撞的概率高，但调用量越大分布越均匀，而且按概率使用权重后也比较均匀，有利于动态调整提供者权重。 RoundRobin LoadBalance 轮循，按公约后的权重设置轮循比率。 存在慢的提供者累积请求的问题，比如：第二台机器很慢，但没挂，当请求调到第二台时就卡在那，久而久之，所有请求都卡在调到第二台上。 LeastActive LoadBalance 最少活跃调用数，相同活跃数的随机，活跃数指调用前后计数差。 使慢的提供者收到更少请求，因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。 ConsistentHash LoadBalance 一致性Hash，相同参数的请求总是发到同一提供者。 当某一台提供者挂时，原本发往该提供者的请求，基于虚拟节点，平摊到其它提供者，不会引起剧烈变动。 算法参见： http://en.wikipedia.org/wiki/Consistent_hashing。 缺省只对第一个参数Hash，如果要修改，请配置 <dubbo:parameter key="hash.arguments" value="0,1" /> 缺省用160份虚拟节点，如果要修改，请配置 <dubbo:parameter key=

四种负载均衡算法 入手Dubbo好久了，还没有好好整理过相关的笔记。 话说我又什么时候好好整理过笔记，都是想起来写一写就好了，应该自我检讨检讨。 随机均衡算法 权重轮循算法 最小活跃数算法 一致性hash算法 随机均衡算法 Random LoadBalance 随机，按照权重设置随机概率 调用量越大分布越均匀 权重轮循算法 RoundRobin LoadBalance 轮循，按照权重设置轮循比率 存在问题： 请求累积的问题，请求会累积在性能较差的机器上，导致响应时间慢。 解决办法：把性能差的机器，权重调低。 缺点：无法对机器性能在时间上的变化而做出动态改变，只能人工发现机器性能下降，手动调节权重。 最小活跃数算法 LeastActive LoadBalance 最小活跃调用数，相同活跃数的随机，活跃调用前后计算差值。 处理请求慢的机器将获得更小的调用量,以达到系统处理最大化。 优点：灵活，能够简单的根据调用数量动态调整机器处理的数量。 一致性hash算法 ConsistentHash LoadBalance 一致性hash，相同参数的请求总是发到同一提供者。 如果有一台生产者挂掉，基于虚拟节点，发往其机器的请求平摊到其它机器，不会引起剧烈抖动 缺省只对第一个参数取hash，如果要修改配置 缺省只有160个虚拟节点，如果要修改配置 优点：更加灵活。 缺点：灵活导致难度大，由于粒度

Dubbo 框架 的负载均衡策略 有以下几种： 1、Random 随机策略： 该策略比较均匀，可以动态的调节 权重； 2、RoundRobin 轮询策略： 可以按照权重 设置轮询的的比率； 3、LeastActive 最小活跃数 策略： 该策略是按照服务提供者的并发数目，该数目越小那么落在该 服务提供者的身上越大的概率； 4、ConsistentHash 一致性策略： hash一致性算法 ，请求分发到同一台服务上去，当该服务宕机 ，通过虚拟节点 把该机器的请求 均匀的分发到其他服务上去； hash 一致性策略： 说到这个，就会说到 hash 环，这里我粗略的画下 hash 环； 就是 根据请求的 uid 计算 hash（uid） ，计算的hash 值 在hash 环 上，找出 hash（uid） 顺时针方向 距离哪一个 hash（IP） 最近，将最近的这个IP 作为路由 IP； 1、若 p1 宕机，该请求 就会分发到 p3 机器上去； 2、若在p1 和 hash(uid ) 之间增 p4 机器，那么该请求就会被 p4 机器处理； 2、虚拟节点 2.1、 虚拟节点的出现，就为了解决一件事： 解决hash一致性倾斜问题。 hash一致性 倾斜问题是什么？ 就是机器在 hash 环上分布不均匀，导致 服务提供者 处理的请求数目差异过大 问题； 如下图： 大部分请求都被 hash(p1)

负载均衡策略系列文章： 随机策略 轮询策略 最小活跃调用策略 一致性哈希策略 个人公众号原文： Dubbo 的负载均衡策略：随机策略 来源： CSDN 作者： LieBrother 链接： https://blog.csdn.net/u011642663/article/details/81562727

1. 首先安装apache，编译完成后，通过IP:端口就行访问，如果返回“it workers”证明Apache启动成功（注意apache的工程路径要正确） 2. 下载JK，下载地址为 http://mirror.bjtu.edu.cn/apache/tomcat/tomcat-connectors/jk/binaries/win32/jk-1.2.31/ ，果http服务器是Apache2.0.X版本，则必须选择mod_jk-1.2.31-httpd-2.0.52.so，页面下方有英文的说明，大家可以看下，我这里宣传的mod_jk-1.2.23-apache-2.2.x-linux-x86_64.so，跟自己操作系统版本吻合，然后重命名为mod_jk.so，并且赋值777权限 3. 将mod_jk.so拷贝到apache/modules 4. 在httpd.conf里增加如下内容 include "/usr/local/apache/conf/mod_jk.conf" 5. 在conf路径下新建mod_jk.conf文件，并添加如下内容 #加载mod_jk Module LoadModule jk_module modules/mod_jk.so #指定 workers.properties文件路径 JkWorkersFile conf/workers.properties

Nginx代理功能与负载均衡详解 序言 Nginx的代理功能与负载均衡功能是最常被用到的，关于nginx的基本语法常识与配置已在上篇文章中有说明，这篇就开门见山，先描述一些关于代理功能的配置，再说明负载均衡详细。 Nginx代理服务的配置说明 1、上一篇中我们在http模块中有下面的配置，当代理遇到状态码为404时，我们把404页面导向百度。 error_page 404 https://www.baidu.com; #错误页 然而这个配置，细心的朋友可以发现他并没有起作用。 如果我们想让他起作用，我们必须配合着下面的配置一起使用 proxy_intercept_errors on; #如果被代理服务器返回的状态码为400或者大于400，设置的error_page配置起作用。默认为off。 2、如果我们的代理只允许接受get，post请求方法的一种 proxy_method get; #支持客户端的请求方法。post/get； 3、设置支持的http协议版本 proxy_http_version 1.0 ; #Nginx服务器提供代理服务的http协议版本1.0，1.1，默认设置为1.0版本 4、如果你的nginx服务器给2台web服务器做代理，负载均衡算法采用轮询，那么当你的一台机器web程序iis关闭，也就是说web不能访问