sofa-rpc负载均衡之轮询算法分析(RoundRobin)

注意：咱们分析的sofa-rpc版本是5.4.0。

                                             图1 RoundRobinLoadBalancer的类继承图

1.通常的RoundRobin实现

    通常的RoundRobin就是轮询服务提供者。例子：假设服务提供者有S一、S二、S3，那么第一次选择S1，第二次则选择S2，第三次则选择S3，第四次则选择S1...这样不断轮询服务提供者。

2.sofa-rpc中是怎么实现的

    下面分析sofa-rpc的RoundRobinLoadBalancer实现，sofa-rpc中与上述例子中的实现有点不一样。    

    RoundRobinLoadBalancer的方法doSelect(SofaRequest, List<ProviderInfo>)是该算法的核心，下面咱们重点来分析该方法的实现。doSelect方法中的源码以下，建议读者本身从github上down源码下来本身看源码。

@Override
public ProviderInfo doSelect(SofaRequest request, List<ProviderInfo> providerInfos) {
    String key = getServiceKey(request); // 每一个方法级本身轮询，互不影响
    int length = providerInfos.size(); // 服务提供者总个数
    PositiveAtomicCounter sequence = sequences.get(key);
    if (sequence == null) {
        sequences.putIfAbsent(key, new PositiveAtomicCounter());
        sequence = sequences.get(key);
    }
    return providerInfos.get(sequence.getAndIncrement() % length);
}

private String getServiceKey(SofaRequest request) {
    StringBuilder builder = new StringBuilder();
    builder.append(request.getTargetAppName()).append("#")
        .append(request.getMethodName());
    return builder.toString();
}

   sequences个是concurrentHashMap，以下

ConcurrentMap<String, PositiveAtomicCounter> sequences = new ConcurrentHashMap<String, PositiveAtomicCounter>();

•  doSelect方法中，用SofaRequest的"targetAppName"+"#"+"methodName"做为sequences的key，获得一个PositiveAtomicCounter，它的getAndIncrement()是个线程安全且值从0开始逐渐递增到Integer.MAX_VALUE，这个类的实现仍是有点意思的，建议读者本身去看。
•  用获得的PositiveAtomicCounter对服务提供者个数取模，假设获得的是i，那么咱们就取providerInfos.get(i)做为这次服务提供者。这样站在方法维度上轮询服务提供者。

    有没有发现sofa-rpc中的实现与咱们在开始给出的例子有点不同。sofa-rpc中的轮询算法比开头例子在维度上更细，sofa-rpc是站在方法method维度上进行的轮询。

3.思考

    1.sofa-rpc为何站在方法维度实现RoundRobin？若是你能本身提出这个问题，那么说明你已经看懂了sofa-rpc的RoundRobin算法大体实现。谈谈我本身的理解：一个服务提供者，提供不少可供调用的方法，某些方法被调用的频率和次数是高于其它方法的。若是咱们站在方法的维度上实现轮询，则这种轮询是更加公平的。能够看出，sofa-rpc的做者仍是通过认真思考过的。

    2.上述的全部实现，都没有考虑服务提供者带权重的状况，若是要实现WeightRoundRobin算法(考虑权重的轮询算法)呢，如何实现？sofa-rpc中实现了，只是性能有点差，框架做者不推荐使用。