dubbo集群容错之LoadBalance

时间 2019-12-10

原文原文链接

dubbo 提供了4种负载均衡实现，分别是基于权重随机算法的 RandomLoadBalance、基于最少活跃调用数算法的 LeastActiveLoadBalance、基于 hash 一致性的 ConsistentHashLoadBalance，以及基于加权轮询算法的 RoundRobinLoadBalance。git

在 Dubbo 中，全部负载均衡实现类均继承自 AbstractLoadBalance，该类实现了 LoadBalance 接口方法，并封装了一些公共的逻辑。因此在分析负载均衡实现以前，先来看一下 AbstractLoadBalance 的逻辑。首先来看一下负载均衡的入口方法 select，以下：github

@Override
public <T> Invoker<T> select(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
    if (invokers == null || invokers.isEmpty())
        return null;
    // 若是 invokers 列表中仅有一个 Invoker，直接返回便可，无需进行负载均衡
    if (invokers.size() == 1)
        return invokers.get(0);
    
    // 调用 doSelect 方法进行负载均衡，该方法为抽象方法，由子类实现
    return doSelect(invokers, url, invocation);
}

protected abstract <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation);

select 方法的逻辑比较简单，首先会检测 invokers 集合的合法性，而后再检测 invokers 集合元素数量。若是只包含一个 Invoker，直接返回该 Inovker 便可。若是包含多个 Invoker，此时须要经过负载均衡算法选择一个 Invoker。具体的负载均衡算法由子类实现，接下来章节会对这些子类进行详细分析。算法

AbstractLoadBalance 除了实现了 LoadBalance 接口方法，还封装了一些公共逻辑 —— 服务提供者权重计算逻辑。具体实现以下：apache

protected int getWeight(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) {
    // 从 url 中获取 weight 配置值
    int weight = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.WEIGHT_KEY, Constants.DEFAULT_WEIGHT);
    if (weight > 0) {
        // 获取服务提供者启动时间戳
        long timestamp = invoker.getUrl().getParameter(Constants.REMOTE_TIMESTAMP_KEY, 0L);
        if (timestamp > 0L) {
            // 计算服务提供者运行时长
            int uptime = (int) (System.currentTimeMillis() - timestamp);
            // 获取服务预热时间，默认为10分钟
            int warmup = invoker.getUrl().getParameter(Constants.WARMUP_KEY, Constants.DEFAULT_WARMUP);
            // 若是服务运行时间小于预热时间，则从新计算服务权重，即降权
            if (uptime > 0 && uptime < warmup) {
                // 从新计算服务权重
                weight = calculateWarmupWeight(uptime, warmup, weight);
            }
        }
    }
    return weight;
}

static int calculateWarmupWeight(int uptime, int warmup, int weight) {
    // 计算权重，下面代码逻辑上形似于 (uptime / warmup) * weight。
    // 随着服务运行时间 uptime 增大，权重计算值 ww 会慢慢接近配置值 weight
    int ww = (int) ((float) uptime / ((float) warmup / (float) weight));
    return ww < 1 ? 1 : (ww > weight ? weight : ww);
}

Dubbo 缺省的实现类 RandomLoadBalance 数组

RandomLoadBalance 是加权随机算法的具体实现，它的算法思想很简单。假设咱们有一组服务器 servers = [A, B, C]，他们对应的权重为 weights = [5, 3, 2]，权重总和为10。如今把这些权重值平铺在一维坐标值上，[0, 5) 区间属于服务器 A，[5, 8) 区间属于服务器 B，[8, 10) 区间属于服务器 C。接下来经过随机数生成器生成一个范围在 [0, 10) 之间的随机数，而后计算这个随机数会落到哪一个区间上。好比数字3会落到服务器 A 对应的区间上，此时返回服务器 A 便可。权重越大的机器，在坐标轴上对应的区间范围就越大，所以随机数生成器生成的数字就会有更大的几率落到此区间内。只要随机数生成器产生的随机数分布性很好，在通过屡次选择后，每一个服务器被选中的次数比例接近其权重比例。好比，通过一万次选择后，服务器 A 被选中的次数大约为5000次，服务器 B 被选中的次数约为3000次，服务器 C 被选中的次数约为2000次。缓存

源码：服务器

public class RandomLoadBalance extends AbstractLoadBalance {

    public static final String NAME = "random";

    private final Random random = new Random();

    @Override
    protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
        int length = invokers.size();
        int totalWeight = 0;
        boolean sameWeight = true;
        // 下面这个循环有两个做用，第一是计算总权重 totalWeight，
        // 第二是检测每一个服务提供者的权重是否相同，若不相同，则将 sameWeight 置为 false
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation);
            // 累加权重
            totalWeight += weight;
            // 检测当前服务提供者的权重与上一个服务提供者的权重是否相同，
            // 不相同的话，则将 sameWeight 置为 false。
            if (sameWeight && i > 0
                    && weight != getWeight(invokers.get(i - 1), invocation)) {
                sameWeight = false;
            }
        }
        
        // 下面的 if 分支主要用于获取随机数，并计算随机数落在哪一个区间上
        if (totalWeight > 0 && !sameWeight) {
            // 随机获取一个 [0, totalWeight) 之间的数字
            int offset = random.nextInt(totalWeight);
            // 循环让 offset 数减去服务提供者权重值，当 offset 小于0时，返回相应的 Invoker。
            // 仍是用上面的例子进行说明，servers = [A, B, C]，weights = [5, 3, 2]，offset = 7。
            // 第一次循环，offset - 5 = 2 > 0，说明 offset 确定不会落在服务器 A 对应的区间上。
            // 第二次循环，offset - 3 = -1 < 0，代表 offset 落在服务器 B 对应的区间上
            for (int i = 0; i < length; i++) {
                // 让随机值 offset 减去权重值
                offset -= getWeight(invokers.get(i), invocation);
                if (offset < 0) {
                    // 返回相应的 Invoker
                    return invokers.get(i);
                }
            }
        }
        
        // 若是全部服务提供者权重值相同，此时直接随机返回一个便可
        return invokers.get(random.nextInt(length));
    }
}

RandomLoadBalance 的算法思想比较简单，在通过屡次请求后，可以将调用请求按照权重值进行“均匀”分配。固然 RandomLoadBalance 也存在必定的缺点，当调用次数比较少时，Random 产生的随机数可能会比较集中，此时多数请求会落到同一台服务器上。这个缺点并非很严重，多数状况下能够忽略。RandomLoadBalance 是一个简单，高效的负载均衡实现，所以 Dubbo 选择它做为缺省实现。数据结构

LeastActiveLoadBalance

LeastActiveLoadBalance 翻译过来是最小活跃数负载均衡，所谓的最小活跃数可理解为最少链接数。即服务提供者目前正在处理的请求数（一个请求对应一条链接）最少，代表该服务提供者效率高，单位时间内可处理更多的请求。此时应优先将请求分配给该服务提供者。在具体实现中，每一个服务提供者对应一个活跃数 active。初始状况下，全部服务提供者活跃数均为0。每收到一个请求，活跃数加1，完成请求后则将活跃数减1。在服务运行一段时间后，性能好的服务提供者处理请求的速度更快，所以活跃数降低的也越快。此时这样的服务提供者可以优先获取到新的服务请求，这就是最小活跃数负载均衡算法的基本思想。除了最小活跃数，LeastActiveLoadBalance 在实现上还引入了权重值。因此准确的来讲，LeastActiveLoadBalance 是基于加权最小活跃数算法实现的。举个例子说明一下，在一个服务提供者集群中，有两个性能优异的服务提供者。某一时刻它们的活跃数相同，此时 Dubbo 会根据它们的权重去分配请求，权重越大，获取到新请求的可能性就越大。若是两个服务提供者权重相同，此时随机选择一个便可。关于 LeastActiveLoadBalance 的背景知识就先介绍到这里，下面开始分析源码。app

public class LeastActiveLoadBalance extends AbstractLoadBalance {

    public static final String NAME = "leastactive";

    private final Random random = new Random();

    @Override
    protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
        int length = invokers.size();
        // 最小的活跃数
        int leastActive = -1;
        // 具备相同“最小活跃数”的服务者提供者（如下用 Invoker 代称）数量
        int leastCount = 0; 
        // leastIndexs 用于记录具备相同“最小活跃数”的 Invoker 在 invokers 列表中的下标信息
        int[] leastIndexs = new int[length];
        int totalWeight = 0;
        // 第一个最小活跃数的 Invoker 权重值，用于与其余具备相同最小活跃数的 Invoker 的权重进行对比，
        // 以检测是否全部具备相同最小活跃数的 Invoker 的权重均相等
        int firstWeight = 0;
        boolean sameWeight = true;

        // 遍历 invokers 列表
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            Invoker<T> invoker = invokers.get(i);
            // 获取 Invoker 对应的活跃数
            int active = RpcStatus.getStatus(invoker.getUrl(), invocation.getMethodName()).getActive();
            // 获取权重 - ⭐️
            int weight = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.WEIGHT_KEY, Constants.DEFAULT_WEIGHT);
            // 发现更小的活跃数，从新开始
            if (leastActive == -1 || active < leastActive) {
                // 使用当前活跃数 active 更新最小活跃数 leastActive
                leastActive = active;
                // 更新 leastCount 为 1
                leastCount = 1;
                // 记录当前下标值到 leastIndexs 中
                leastIndexs[0] = i;
                totalWeight = weight;
                firstWeight = weight;
                sameWeight = true;

            // 当前 Invoker 的活跃数 active 与最小活跃数 leastActive 相同 
            } else if (active == leastActive) {
                // 在 leastIndexs 中记录下当前 Invoker 在 invokers 集合中的下标
                leastIndexs[leastCount++] = i;
                // 累加权重
                totalWeight += weight;
                // 检测当前 Invoker 的权重与 firstWeight 是否相等，
                // 不相等则将 sameWeight 置为 false
                if (sameWeight && i > 0
                    && weight != firstWeight) {
                    sameWeight = false;
                }
            }
        }
        
        // 当只有一个 Invoker 具备最小活跃数，此时直接返回该 Invoker 便可
        if (leastCount == 1) {
            return invokers.get(leastIndexs[0]);
        }

        // 有多个 Invoker 具备相同的最小活跃数，但他们的权重不一样
        if (!sameWeight && totalWeight > 0) {
            // 随机获取一个 [0, totalWeight) 之间的数字
            int offsetWeight = random.nextInt(totalWeight);
            // 循环让随机数减去具备最小活跃数的 Invoker 的权重值，
            // 当 offset 小于等于0时，返回相应的 Invoker
            for (int i = 0; i < leastCount; i++) {
                int leastIndex = leastIndexs[i];
                // 获取权重值，并让随机数减去权重值 - ⭐️
                offsetWeight -= getWeight(invokers.get(leastIndex), invocation);
                if (offsetWeight <= 0)
                    return invokers.get(leastIndex);
            }
        }
        // 若是权重相同或权重为0时，随机返回一个 Invoker
        return invokers.get(leastIndexs[random.nextInt(leastCount)]);
    }
}

简单总结一下以上代码所作的事情，以下：

遍历 invokers 列表，寻找活跃数最小的 Invoker
若是有多个 Invoker 具备相同的最小活跃数，此时记录下这些 Invoker 在 invokers 集合中的下标，以及累加它们的权重，比较它们之间的权重值是否相等
若是只有一个 Invoker 具备最小的活跃数，此时直接返回该 Invoker 便可
若是有多个 Invoker 具备最小活跃数，且它们的权重不相等，此时处理方式和 RandomLoadBalance 一致
若是有多个 Invoker 具备最小活跃数，但它们的权重相等，此时随机返回一个便可

以上分析是基于 Dubbo 2.6.4 版本进行了，因为近期 Dubbo 2.6.5 发布了，对负载均衡部分的代码进行了一些更新。这其中就包含了本节分析的 LeastActiveLoadBalance，因此下面简单说明一下 Dubbo 2.6.5 对 LeastActiveLoadBalance 进行了怎样的修改。回到上面的源码中，我在上面的代码中标注了两个黄色的五角星⭐️。两处标记对应的代码分别以下：

int weight = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.WEIGHT_KEY, Constants.DEFAULT_WEIGHT);

offsetWeight -= getWeight(invokers.get(leastIndex), invocation);

问题出在服务预热阶段，第一行代码直接从 url 中去权重值，未被降权过。第二行代码获取到的是通过降权后的权重。第一行代码获取到的权重值最终会被累加到权重总和 totalWeight 中，这个时候会致使一个问题。offsetWeight 是一个在 [0, totalWeight) 范围内的随机数，而它所减去的是通过降权的权重。颇有可能在通过 leastCount 次运算后，offsetWeight 仍然是大于0的，致使没法选中 Invoker。这个问题对应的 issue 为 #904，在 pull request #2172 中被修复。具体的修复逻辑是将标注一处的代码修改成：

// afterWarmup 等价于上面的 weight 变量，这样命名是为了强调该变量通过 warmup 降权处理了
int afterWarmup = getWeight(invoker, invocation);

另外，2.6.4 版本中的 LeastActiveLoadBalance 还要一个缺陷，即当一组 Invoker 具备相同的最小活跃数，且其中一个 Invoker 的权重值为1，此时这个 Invoker 没法被选中。缺陷代码以下：

int offsetWeight = random.nextInt(totalWeight);
for (int i = 0; i < leastCount; i++) {
    int leastIndex = leastIndexs[i];
    offsetWeight -= getWeight(invokers.get(leastIndex), invocation);
    if (offsetWeight <= 0)    // ❌
        return invokers.get(leastIndex);
}

问题就出在了offsetWeight <= 0上，举例说明，假设有一组 Invoker 的权重为五、二、1，offsetWeight 最大值为 7。假设 offsetWeight = 7，你会发现，当 for 循环进行第二次遍历后 offsetWeight = 7 - 5 - 2 = 0，提早返回了。此时，权重为1的 Invoker 就没有机会被选中。这个修改起来也不难，能够将 offsetWeight < 0，不过 Dubbo 的是将offsetWeight + 1，也就是：

int offsetWeight = random.nextInt(totalWeight) + 1;

两种改动都行，不过我认为以为第一种方式更好一点，可与 RandomLoadBalance 逻辑保持一致。这里+1有点突兀，你们读到这里要特意思考一下为何要+1。

ConsistentHashLoadBalance

一致性 hash 算法由麻省理工学院的 Karger 及其合做者于1997年提供出的，算法提出之初是用于大规模缓存系统的负载均衡。它的工做过程是这样的，首先根据 ip 获取其余的信息为缓存节点生成一个 hash，并将这个 hash 投射到 [0, 2³² - 1] 的圆环上。当有查询或写入请求时，则为缓存项的 key 生成一个 hash 值。而后查找第一个大于或等于该 hash 值的缓存节点，并到这个节点中查询或写入缓存项。若是当前节点挂了，则在下一次查询或写入缓存时，为缓存项查找另外一个大于其 hash 值的缓存节点便可。大体效果以下，每一个缓存节点在圆环上占据一个位置。若是缓存项的 key 的 hash 值小于缓存节点 hash 值，则到该缓存节点中存储或读取缓存项。好比下面绿色点对应的缓存项存储到 cache-2 节点中。因为 cache-3 挂了，本来应该存到该节点中的缓存想最终会存储到 cache-4 节点中。

关于一致性 hash 算法，我这里只作扫盲。具体的细节不讨论，你们请自行补充相关的背景知识。下面来看看一致性 hash 在 Dubbo 中的应用。咱们把上图的缓存节点替换成 Dubbo 的服务提供者，因而获得了下图：

这里相同颜色的节点均属于同一个服务提供者，好比 Invoker1-1，Invoker1-2，……, Invoker1-160。这样作的目的是经过引入虚拟节点，让 Invoker 在圆环上分散开来，避免数据倾斜问题。所谓数据倾斜是指，因为节点不够分散，致使大量请求落到了同一个节点上，而其余节点只会接收到了少许的请求。好比：

如上，因为 Invoker-1 和 Invoker-2 在圆环上分布不均，致使系统中75%的请求都会落到 Invoker-1 上，只有 25% 的请求会落到 Invoker-2 上。解决这个问题办法是引入虚拟节点，经过虚拟节点均衡各个节点的请求量。

到这里背景知识就普及完了，接下来开始分析源码。咱们先从 ConsistentHashLoadBalance 的 doSelect 方法开始看起，以下：

public class ConsistentHashLoadBalance extends AbstractLoadBalance {

    private final ConcurrentMap<String, ConsistentHashSelector<?>> selectors = 
        new ConcurrentHashMap<String, ConsistentHashSelector<?>>();

    @Override
    protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
        String methodName = RpcUtils.getMethodName(invocation);
        String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + methodName;

        // 获取 invokers 原始的 hashcode
        int identityHashCode = System.identityHashCode(invokers);
        ConsistentHashSelector<T> selector = (ConsistentHashSelector<T>) selectors.get(key);
        // 若是 invokers 是一个新的 List 对象，意味着服务提供者数量发生了变化，可能新增也可能减小了。
        // 此时 selector.identityHashCode != identityHashCode 条件成立
        if (selector == null || selector.identityHashCode != identityHashCode) {
            // 建立新的 ConsistentHashSelector
            selectors.put(key, new ConsistentHashSelector<T>(invokers, methodName, identityHashCode));
            selector = (ConsistentHashSelector<T>) selectors.get(key);
        }

        // 调用 ConsistentHashSelector 的 select 方法选择 Invoker
        return selector.select(invocation);
    }
    
    private static final class ConsistentHashSelector<T> {...}
}

如上，doSelect 方法主要作了一些前置工做，好比检测 invokers 列表是否是变更过，以及建立 ConsistentHashSelector。这些工做作完后，接下来开始调用 select 方法执行负载均衡逻辑。在分析 select 方法以前，咱们先来看一下一致性 hash 选择器 ConsistentHashSelector 的初始化过程，以下：

private static final class ConsistentHashSelector<T> {

    // 使用 TreeMap 存储 Invoker 虚拟节点
    private final TreeMap<Long, Invoker<T>> virtualInvokers;

    private final int replicaNumber;

    private final int identityHashCode;

    private final int[] argumentIndex;

    ConsistentHashSelector(List<Invoker<T>> invokers, String methodName, int identityHashCode) {
        this.virtualInvokers = new TreeMap<Long, Invoker<T>>();
        this.identityHashCode = identityHashCode;
        URL url = invokers.get(0).getUrl();
        // 获取虚拟节点数，默认为160
        this.replicaNumber = url.getMethodParameter(methodName, "hash.nodes", 160);
        // 获取参与 hash 计算的参数下标值，默认对第一个参数进行 hash 运算
        String[] index = Constants.COMMA_SPLIT_PATTERN.split(url.getMethodParameter(methodName, "hash.arguments", "0"));
        argumentIndex = new int[index.length];
        for (int i = 0; i < index.length; i++) {
            argumentIndex[i] = Integer.parseInt(index[i]);
        }
        for (Invoker<T> invoker : invokers) {
            String address = invoker.getUrl().getAddress();
            for (int i = 0; i < replicaNumber / 4; i++) {
                // 对 address + i 进行 md5 运算，获得一个长度为16的字节数组
                byte[] digest = md5(address + i);
                // 对 digest 部分字节进行4次 hash 运算，获得四个不一样的 long 型正整数
                for (int h = 0; h < 4; h++) {
                    // h = 0 时，取 digest 中下标为 0 ~ 3 的4个字节进行位运算
                    // h = 1 时，取 digest 中下标为 4 ~ 7 的4个字节进行位运算
                    // h = 2, h = 3 时过程同上
                    long m = hash(digest, h);
                    // 将 hash 到 invoker 的映射关系存储到 virtualInvokers 中，
                    // virtualInvokers 中的元素要有序，所以选用 TreeMap 做为存储结构
                    virtualInvokers.put(m, invoker);
                }
            }
        }
    }
}

ConsistentHashSelector 进行了一些列的初始化方法，好比从配置中获取虚拟节点数以及参与 hash 计算的参数下标，默认状况下只使用第一个参数进行 hash。须要特别说明的是，ConsistentHashLoadBalance 的负载均衡逻辑只受参数值影响，具备相同参数值的请求将会被分配给同一个服务提供者。ConsistentHashLoadBalance 不 care 权重，所以使用时须要注意一下。

在获取虚拟节点数和参数下标配置后，接下来要作到事情是计算虚拟节点 hash 值，并将虚拟节点存储到 TreeMap 中。到此，ConsistentHashSelector 初始化工做就完成了。接下来，咱们再来看看 select 方法的逻辑。

public Invoker<T> select(Invocation invocation) {
    // 将参数转为 key
    String key = toKey(invocation.getArguments());
    // 对参数 key 进行 md5 运算
    byte[] digest = md5(key);
    // 取 digest 数组的前四个字节进行 hash 运算，再将 hash 值传给 selectForKey 方法，
    // 寻找合适的 Invoker
    return selectForKey(hash(digest, 0));
}

private Invoker<T> selectForKey(long hash) {
    // 到 TreeMap 中查找第一个节点值大于或等于当前 hash 的 Invoker
    Map.Entry<Long, Invoker<T>> entry = virtualInvokers.tailMap(hash, true).firstEntry();
    // 若是 hash 大于 Invoker 在圆环上最大的位置，此时 entry = null，
    // 须要将 TreeMap 的头结点赋值给 entry
    if (entry == null) {
        entry = virtualInvokers.firstEntry();
    }

    // 返回 Invoker
    return entry.getValue();
}

如上，选择的过程比较简单了。首先是对参数进行 md5 以及 hash 运算，获得一个 hash 值。而后再拿这个值到 TreeMap 中查找目标 Invoker 便可。

到此关于 ConsistentHashLoadBalance 就分析完了。在阅读 ConsistentHashLoadBalance 以前，你们必定要先补充背景知识。否者即便这里只有一百多行代码，也很难看懂。好了，本节先分析到这。

RoundRobinLoadBalance

所谓轮询就是将请求轮流分配给一组服务器。举个例子，咱们有三台服务器 A、B、C。咱们将第一个请求分配给服务器 A，第二个请求分配给服务器 B，第三个请求分配给服务器 C，第四个请求再次分配给服务器 A。这个过程就叫作轮询。轮询是一种无状态负载均衡算法，实现简单，适用于每台服务器性能相近的场景下。显然，现实状况下，咱们并不能保证每台服务器性能均相近。若是咱们将等量的请求分配给性能较差的服务器，这显然是不合理的。所以，这个时候咱们须要加权轮询算法，对轮询过程进行干预，使得性能好的服务器能够获得更多的请求，性能差的获得的少一些。每台服务器可以获得的请求数比例，接近或等于他们的权重比。好比服务器 A、B、C 权重比为 5:2:1。那么在8次请求中，服务器 A 将获取到其中的5次请求，服务器 B 获取到其中的2次请求，服务器 C 则获取到其中的1次请求。

以上就是加权轮询的算法思想，搞懂了这个思想，接下来咱们就能够分析源码了。咱们先来看一下 2.6.4 版本的 RoundRobinLoadBalance。

public class RoundRobinLoadBalance extends AbstractLoadBalance {

    public static final String NAME = "roundrobin";

    private final ConcurrentMap<String, AtomicPositiveInteger> sequences = 
        new ConcurrentHashMap<String, AtomicPositiveInteger>();

    @Override
    protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
        // key = 全限定类名 + "." + 方法名，好比 com.xxx.DemoService.sayHello
        String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + invocation.getMethodName();
        int length = invokers.size();
        // 最大权重
        int maxWeight = 0;
        // 最小权重
        int minWeight = Integer.MAX_VALUE;
        final LinkedHashMap<Invoker<T>, IntegerWrapper> invokerToWeightMap = new LinkedHashMap<Invoker<T>, IntegerWrapper>();
        // 权重总和
        int weightSum = 0;

        // 下面这个循环主要用于查找最大和最小权重，计算权重总和等
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation);
            // 获取最大和最小权重
            maxWeight = Math.max(maxWeight, weight);
            minWeight = Math.min(minWeight, weight);
            if (weight > 0) {
                // 将 weight 封装到 IntegerWrapper 中
                invokerToWeightMap.put(invokers.get(i), new IntegerWrapper(weight));
                // 累加权重
                weightSum += weight;
            }
        }

        // 查找 key 对应的对应 AtomicPositiveInteger 实例，为空则建立。
        // 这里能够把 AtomicPositiveInteger 当作一个黑盒，你们只要知道
        // AtomicPositiveInteger 用于记录服务的调用编号便可。至于细节，
        // 你们若是感兴趣，能够自行分析
        AtomicPositiveInteger sequence = sequences.get(key);
        if (sequence == null) {
            sequences.putIfAbsent(key, new AtomicPositiveInteger());
            sequence = sequences.get(key);
        }

        // 获取当前的调用编号
        int currentSequence = sequence.getAndIncrement();
        // 若是 最小权重 < 最大权重，代表服务提供者之间的权重是不相等的
        if (maxWeight > 0 && minWeight < maxWeight) {
            // 使用调用编号对权重总和进行取余操做
            int mod = currentSequence % weightSum;
            // 进行 maxWeight 次遍历
            for (int i = 0; i < maxWeight; i++) {
                // 遍历 invokerToWeightMap
                for (Map.Entry<Invoker<T>, IntegerWrapper> each : invokerToWeightMap.entrySet()) {
                    // 获取 Invoker
                    final Invoker<T> k = each.getKey();
                    // 获取权重包装类 IntegerWrapper
                    final IntegerWrapper v = each.getValue();
                    
                    // 若是 mod = 0，且权重大于0，此时返回相应的 Invoker
                    if (mod == 0 && v.getValue() > 0) {
                        return k;
                    }
                    
                    // mod != 0，且权重大于0，此时对权重和 mod 分别进行自减操做
                    if (v.getValue() > 0) {
                        v.decrement();
                        mod--;
                    }
                }
            }
        }
        
        // 服务提供者之间的权重相等，此时经过轮询选择 Invoker
        return invokers.get(currentSequence % length);
    }

    // IntegerWrapper 是一个 int 包装类，主要包含了一个自减方法。
    // 与 Integer 不一样，Integer 是不可变类，而 IntegerWrapper 是可变类
    private static final class IntegerWrapper {
        private int value;

        public void decrement() {
            this.value--;
        }
        
        // 省略部分代码
    }
}

如上，RoundRobinLoadBalance 的每行代码都不是很难理解，可是将它们组合到一块儿以后，好像就看不懂了。这里对上面代码的主要逻辑进行总结，以下：

找到最大权重值，并计算出权重和
使用调用编号对权重总和进行取余操做，获得 mod
检测 mod 的值是否等于0，且 Invoker 权重是否大于0，若是两个条件均知足，则返回该 Invoker
若是上面条件不知足，且 Invoker 权重大于0，此时对 mod 和权重进行递减
再次循环，重复步骤三、4

以上过程对应的原理不太好解释，因此下面直接举例说明把。假设咱们有三台服务器 servers = [A, B, C]，对应的权重为 weights = [2, 5, 1]。接下来对上面的逻辑进行简单的模拟。

mod = 0：知足条件，此时直接返回服务器 A

mod = 1：须要进行一次递减操做才能知足条件，此时返回服务器 B

mod = 2：须要进行两次递减操做才能知足条件，此时返回服务器 C

mod = 3：须要进行三次递减操做才能知足条件，通过递减后，服务器权重为 [1, 4, 0]，此时返回服务器 A

mod = 4：须要进行四次递减操做才能知足条件，通过递减后，服务器权重为 [0, 4, 0]，此时返回服务器 B

mod = 5：须要进行五次递减操做才能知足条件，通过递减后，服务器权重为 [0, 3, 0]，此时返回服务器 B

mod = 6：须要进行六次递减操做才能知足条件，通过递减后，服务器权重为 [0, 2, 0]，此时返回服务器 B

mod = 7：须要进行七次递减操做才能知足条件，通过递减后，服务器权重为 [0, 1, 0]，此时返回服务器 B

通过8次调用后，咱们获得的负载均衡结果为 [A, B, C, A, B, B, B, B]，次数比 A:B:C = 2:5:1，等于权重比。当 sequence = 8 时，mod = 0，此时重头再来。从上面的模拟过程能够看出，当 mod >= 3 后，服务器 C 就不会被选中了，由于它的权重被减为0了。当 mod >= 4 后，服务器 A 的权重被减为0，此后 A 就不会再被选中。

以上是 2.6.4 版本的 RoundRobinLoadBalance 分析过程，你们若是看不懂，本身能够定义一些权重组合进行模拟。也能够写点测试用例，进行调试分析，总之不要死看。

2.6.4 版本的 RoundRobinLoadBalance 存在着比较严重的性能问题，该问题最初是在 issue #2578 中被反馈出来。问题出在了 Invoker 的返回时机上，RoundRobinLoadBalance 须要在mod == 0 && v.getValue() > 0条件成立的状况下才会被返回相应的 Invoker。假如 mod 很大，好比 10000，50000，甚至更大时，doSelect 方法须要进行不少次计算才能将 mod 减为0。由此可知，doSelect 的效率与 mod 有关，时间复杂度为 O(mod)。mod 又受最大权重 maxWeight 的影响，所以当某个服务提供者配置了很是大的权重，此时 RoundRobinLoadBalance 会产生比较严重的性能问题。这个问题被反馈后，社区很快作了回应。并对 RoundRobinLoadBalance 的代码进行了重构，将时间复杂度优化至了常量级别。优化后的代码：

public class RoundRobinLoadBalance extends AbstractLoadBalance {

    public static final String NAME = "roundrobin";

    private final ConcurrentMap<String, AtomicPositiveInteger> sequences = new ConcurrentHashMap<String, AtomicPositiveInteger>();

    private final ConcurrentMap<String, AtomicPositiveInteger> indexSeqs = new ConcurrentHashMap<String, AtomicPositiveInteger>();

    @Override
    protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
        String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + invocation.getMethodName();
        int length = invokers.size();
        int maxWeight = 0;
        int minWeight = Integer.MAX_VALUE;
        final List<Invoker<T>> invokerToWeightList = new ArrayList<>();
        
        // 查找最大和最小权重
        for (int i = 0; i < length; i++) {
            int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation);
            maxWeight = Math.max(maxWeight, weight);
            minWeight = Math.min(minWeight, weight);
            if (weight > 0) {
                invokerToWeightList.add(invokers.get(i));
            }
        }
        
        // 获取当前服务对应的调用序列对象 AtomicPositiveInteger
        AtomicPositiveInteger sequence = sequences.get(key);
        if (sequence == null) {
            // 建立 AtomicPositiveInteger，默认值为0
            sequences.putIfAbsent(key, new AtomicPositiveInteger());
            sequence = sequences.get(key);
        }
        
        // 获取下标序列对象 AtomicPositiveInteger
        AtomicPositiveInteger indexSeq = indexSeqs.get(key);
        if (indexSeq == null) {
            // 建立 AtomicPositiveInteger，默认值为 -1
            indexSeqs.putIfAbsent(key, new AtomicPositiveInteger(-1));
            indexSeq = indexSeqs.get(key);
        }

        if (maxWeight > 0 && minWeight < maxWeight) {
            length = invokerToWeightList.size();
            while (true) {
                int index = indexSeq.incrementAndGet() % length;
                int currentWeight = sequence.get() % maxWeight;

                // 每循环一轮（index = 0），从新计算 currentWeight
                if (index == 0) {
                    currentWeight = sequence.incrementAndGet() % maxWeight;
                }
                
                // 检测 Invoker 的权重是否大于 currentWeight，大于则返回
                if (getWeight(invokerToWeightList.get(index), invocation) > currentWeight) {
                    return invokerToWeightList.get(index);
                }
            }
        }
        
        // 全部 Invoker 权重相等，此时进行普通的轮询便可
        return invokers.get(sequence.incrementAndGet() % length);
    }
}

上面代码的逻辑是这样的，每进行一轮循环，从新计算 currentWeight。若是当前 Invoker 权重大于 currentWeight，则返回该 Invoker。仍是举例说明吧，假设服务器 [A, B, C] 对应权重 [5, 2, 1]。

第一轮循环，currentWeight = 1，可返回 A 和 B

第二轮循环，currentWeight = 2，返回 A

第三轮循环，currentWeight = 3，返回 A

第四轮循环，currentWeight = 4，返回 A

第五轮循环，currentWeight = 0，返回 A, B, C

如上，这里的一轮循环是指 index 再次变为0所经历过的循环，这里能够把 index = 0 看作是一轮循环的开始。每一轮循环的次数与 Invoker 的数量有关，Invoker 数量一般不会太多，因此咱们能够认为上面代码的时间复杂度为常数级。

重构后的 RoundRobinLoadBalance 看起来已经很不错了，可是在代码更新不久后，颇有又被重构了。此次重构缘由是新的 RoundRobinLoadBalance 在某些状况下选出的服务器序列不够均匀。好比，服务器 [A, B, C] 对应权重 [5, 1, 1]。如今进行7次负载均衡，选择出来的序列为 [A, A, A, A, A, B, C]。前5个请求所有都落在了服务器 A上，分布不够均匀。这将会使服务器 A 短期内接收大量的请求，压力陡增。而 B 和 C 无请求，处于空闲状态。咱们指望的结果是这样的 [A, A, B, A, C, A, A]，不一样服务器能够穿插获取请求。为了增长负载均衡结果的平滑性，社区再次对 RoundRobinLoadBalance 的实现进行了重构。此次重构参考自 Nginx 的平滑加权轮询负载均衡，实现原理是这样的。每一个服务器对应两个权重，分别为 weight 和 currentWeight。其中 weight 是固定的，currentWeight 是会动态调整，初始值为0。当有新的请求进来时，遍历服务器列表，让它的 currentWeight 加上自身权重。遍历完成后，找到最大的 currentWeight，并将其减去权重总和，而后返回相应的服务器便可。

上面描述不是很好理解，下面仍是举例说明吧。仍然使用服务器 [A, B, C] 对应权重 [5, 1, 1] 的例子进行说明，如今有7个请求依次进入负载均衡逻辑，选择过程以下：

请求编号	currentWeight 数组	选择结果	减去权重总和后的 currentWeight 数组
1	[5, 1, 1]	A	[-2, 1, 1]
2	[3, 2, 2]	A	[-4, 2, 2]
3	[1, 3, 3]	B	[1, -4, 3]
4	[6, -3, 4]	A	[-1, -3, 4]
5	[4, -2, 5]	C	[4, -2, -2]
6	[9, -1, -1]	A	[2, -1, -1]
7	[7, 0, 0]	A	[0, 0, 0]

如上，通过平滑性处理后，获得的服务器序列为 [A, A, B, A, C, A, A]，相比以前的序列 [A, A, A, A, A, B, C]，分布性要好一些。初始状况下 currentWeight = [0, 0, 0]，第7个请求处理完后，currentWeight 再次变为 [0, 0, 0]，是否是很神奇。这个结果也不难理解，在7次计算过程当中，每一个服务器的 currentWeight 都增长了自身权重 weight * 7，获得 currentWeight = [35, 7, 7]，A 被选中5次，要被减去 5 * 7。B 和 C 被选中1次，要被减去 1 * 7。因而 currentWeight = [35, 7, 7] - [35, 7, 7] = [0, 0, 0]。

以上就是平滑加权轮询的计算过程，如今你们应该对平滑加权轮询算法了有了一些了解。Dubbo-2.6.5 实现：

public class RoundRobinLoadBalance extends AbstractLoadBalance {
    public static final String NAME = "roundrobin";
    
    private static int RECYCLE_PERIOD = 60000;
    
    protected static class WeightedRoundRobin {
        // 服务提供者权重
        private int weight;
        // 当前权重
        private AtomicLong current = new AtomicLong(0);
        // 最后一次更新时间
        private long lastUpdate;
        
        public void setWeight(int weight) {
            this.weight = weight;
            // 初始状况下，current = 0
            current.set(0);
        }
        public long increaseCurrent() {
            // current = current + weight；
            return current.addAndGet(weight);
        }
        public void sel(int total) {
            // current = current - total;
            current.addAndGet(-1 * total);
        }
    }

    // 嵌套 Map 结构，存储的数据结构示例以下：
    // {
    //     "UserService.query": {
    //         "url1": WeightedRoundRobin@123, 
    //         "url2": WeightedRoundRobin@456, 
    //     },
    //     "UserService.update": {
    //         "url1": WeightedRoundRobin@123, 
    //         "url2": WeightedRoundRobin@456,
    //     }
    // }
    // 最外层为服务类名 + 方法名，第二层为 url 到 WeightedRoundRobin 的映射关系。
    // 这里咱们能够将 url 当作是服务提供者的 id
    private ConcurrentMap<String, ConcurrentMap<String, WeightedRoundRobin>> methodWeightMap = new ConcurrentHashMap<String, ConcurrentMap<String, WeightedRoundRobin>>();
    
    // 原子更新锁
    private AtomicBoolean updateLock = new AtomicBoolean();
    
    @Override
    protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
        String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + invocation.getMethodName();
        // 获取 url 到 WeightedRoundRobin 映射表，若是为空，则建立一个新的
        ConcurrentMap<String, WeightedRoundRobin> map = methodWeightMap.get(key);
        if (map == null) {
            methodWeightMap.putIfAbsent(key, new ConcurrentHashMap<String, WeightedRoundRobin>());
            map = methodWeightMap.get(key);
        }
        int totalWeight = 0;
        long maxCurrent = Long.MIN_VALUE;
        
        // 获取当前时间
        long now = System.currentTimeMillis();
        Invoker<T> selectedInvoker = null;
        WeightedRoundRobin selectedWRR = null;

        // 下面这个循环主要作了这样几件事情：
        //   1. 遍历 Invoker 列表，检测当前 Invoker 是否有
        //      对应的 WeightedRoundRobin，没有则建立
        //   2. 检测 Invoker 权重是否发生了变化，若变化了，
        //      则更新 WeightedRoundRobin 的 weight 字段
        //   3. 让 current 字段加上自身权重，等价于 current += weight
        //   4. 设置 lastUpdate 字段，即 lastUpdate = now
        //   5. 寻找具备最大 current 的 Invoker 以及 WeightedRoundRobin，
        //      暂存起来，留做后用
        //   6. 计算权重总和
        for (Invoker<T> invoker : invokers) {
            String identifyString = invoker.getUrl().toIdentityString();
            WeightedRoundRobin weightedRoundRobin = map.get(identifyString);
            int weight = getWeight(invoker, invocation);
            if (weight < 0) {
                weight = 0;
            }
            
            // 检测当前 Invoker 是否有对应的 WeightedRoundRobin，没有则建立
            if (weightedRoundRobin == null) {
                weightedRoundRobin = new WeightedRoundRobin();
                // 设置 Invoker 权重
                weightedRoundRobin.setWeight(weight);
                // 存储 url 惟一标识 identifyString 到 weightedRoundRobin 的映射关系
                map.putIfAbsent(identifyString, weightedRoundRobin);
                weightedRoundRobin = map.get(identifyString);
            }
            // Invoker 权重不等于 WeightedRoundRobin 中保存的权重，说明权重变化了，此时进行更新
            if (weight != weightedRoundRobin.getWeight()) {
                weightedRoundRobin.setWeight(weight);
            }
            
            // 让 current 加上自身权重，等价于 current += weight
            long cur = weightedRoundRobin.increaseCurrent();
            // 设置 lastUpdate，表示近期更新过
            weightedRoundRobin.setLastUpdate(now);
            // 找出最大的 current 
            if (cur > maxCurrent) {
                maxCurrent = cur;
                // 将具备最大 current 权重的 Invoker 赋值给 selectedInvoker
                selectedInvoker = invoker;
                // 将 Invoker 对应的 weightedRoundRobin 赋值给 selectedWRR，留做后用
                selectedWRR = weightedRoundRobin;
            }
            
            // 计算权重总和
            totalWeight += weight;
        }

        // 对 <identifyString, WeightedRoundRobin> 进行检查，过滤掉长时间未被更新的节点。
        // 该节点可能挂了，invokers 中不包含该节点，因此该节点的 lastUpdate 长时间没法被更新。
        // 若未更新时长超过阈值后，就会被移除掉，默认阈值为60秒。
        if (!updateLock.get() && invokers.size() != map.size()) {
            if (updateLock.compareAndSet(false, true)) {
                try {
                    ConcurrentMap<String, WeightedRoundRobin> newMap = new ConcurrentHashMap<String, WeightedRoundRobin>();
                    // 拷贝
                    newMap.putAll(map);
                    
                    // 遍历修改，也就是移除过时记录
                    Iterator<Entry<String, WeightedRoundRobin>> it = newMap.entrySet().iterator();
                    while (it.hasNext()) {
                        Entry<String, WeightedRoundRobin> item = it.next();
                        if (now - item.getValue().getLastUpdate() > RECYCLE_PERIOD) {
                            it.remove();
                        }
                    }
                    
                    // 更新引用
                    methodWeightMap.put(key, newMap);
                } finally {
                    updateLock.set(false);
                }
            }
        }

        if (selectedInvoker != null) {
            // 让 current 减去权重总和，等价于 current -= totalWeight
            selectedWRR.sel(totalWeight);
            // 返回具备最大 current 的 Invoker
            return selectedInvoker;
        }
        
        // should not happen here
        return invokers.get(0);
    }
}