`
qq466862016
  • 浏览: 126025 次
  • 来自: 杭州
社区版块
存档分类
最新评论

阿里巴巴的分布式应用框架-dubbo负载均衡策略--- 一致哈希算法

阅读更多

               dubbo负载均衡策略一致哈希算法源码

    dubbo是阿里巴巴公司开发的一个开源分布式应用框架,基于服务的发布者和订阅者,服务者启动服务向注册中心发布自己的服务;消费者(订阅者)启动服务器向注册中心订阅所需要的服务。注册中心将订阅的服务注册列表返回给订阅者。注册中心会感应服务的提供者的变化,如果服务的提供者发生变化,注册中心会立即通知消费者及时变更服务信息数据;dubbo并且带有审计功能--监控中心,服务的发布者和服务的消费者每分钟间隔都会向监控中心发送自己的统计情况如:调用次数 或者调用时间等(这些数据是保存在内存中以每分钟为单位向监控中心进行发送数据)。监控中心宕机不影响使用,只是减少部分采样的数据,对等的集群任意一台服务宕机,会自动切换到其他对等的机器,注册中心宕机,对服务没有影响,订阅者自己本地会缓存服务提供者的列表信息,由此可见dubbo的健壮性还是可以的。

       dubbo有很多非常好的特性:负载均衡、集群容错等

集群容错策略:

failover :失败重连;

failfast:只发起一次请求;

failsafe:失败直接忽略;

failback:失败返回定时发送;、

forking:并发执行 只要有一台成功立即返回;

broadcast:调用所有提供者任意一台报错就报错)。

 

负载均衡:

 

  随机按照权重概率选择

  轮循,按公约后的权重设置轮循比率

  • 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。
  • 一致哈希:相同的请求参数会请求同一个服务提供者。

支持多协议:

dubbo、thrift、rmi、jms、redis 等。

 

下面我们看下dubbo的一直哈希策略的实现源代码:默认有160个虚拟节点 这样让服务列表更加均匀分布,命中更均匀。

    

/*
 * Copyright 1999-2012 Alibaba Group.
 *  
 * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License");
 * you may not use this file except in compliance with the License.
 * You may obtain a copy of the License at
 *  
 *      http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
 *  
 * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
 * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS,
 * WITHOUT WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied.
 * See the License for the specific language governing permissions and
 * limitations under the License.
 */
package com.alibaba.dubbo.rpc.cluster.loadbalance;

import java.io.UnsupportedEncodingException;
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
import java.util.List;
import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.ConcurrentMap;

import com.alibaba.dubbo.common.Constants;
import com.alibaba.dubbo.common.URL;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Invocation;
import com.alibaba.dubbo.rpc.Invoker;

/**
 * ConsistentHashLoadBalance
 * 
 * @author william.liangf
 */
public class ConsistentHashLoadBalance extends AbstractLoadBalance {

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

    @SuppressWarnings("unchecked")
    @Override
    protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
        String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + invocation.getMethodName();
        int identityHashCode = System.identityHashCode(invokers);
        ConsistentHashSelector<T> selector = (ConsistentHashSelector<T>) selectors.get(key);
        if (selector == null || selector.getIdentityHashCode() != identityHashCode) {
            selectors.put(key, new ConsistentHashSelector<T>(invokers, invocation.getMethodName(), identityHashCode));
            selector = (ConsistentHashSelector<T>) selectors.get(key);
        }
        return selector.select(invocation);
    }

    private static final class ConsistentHashSelector<T> {

        private final TreeMap<Long, Invoker<T>> virtualInvokers;

        private final int                       replicaNumber;
        
        private final int                       identityHashCode;
        
        private final int[]                     argumentIndex;

        public ConsistentHashSelector(List<Invoker<T>> invokers, String methodName, int identityHashCode) {
            this.virtualInvokers = new TreeMap<Long, Invoker<T>>();
            this.identityHashCode = System.identityHashCode(invokers);
            URL url = invokers.get(0).getUrl();
            this.replicaNumber = url.getMethodParameter(methodName, "hash.nodes", 160);
            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) {
                for (int i = 0; i < replicaNumber / 4; i++) {
                    byte[] digest = md5(invoker.getUrl().toFullString() + i);
                    for (int h = 0; h < 4; h++) {
                        long m = hash(digest, h);
                        virtualInvokers.put(m, invoker);
                    }
                }
            }
        }

        public int getIdentityHashCode() {
            return identityHashCode;
        }

        public Invoker<T> select(Invocation invocation) {
            String key = toKey(invocation.getArguments());
            byte[] digest = md5(key);
            Invoker<T> invoker = sekectForKey(hash(digest, 0));
            return invoker;
        }

        private String toKey(Object[] args) {
            StringBuilder buf = new StringBuilder();
            for (int i : argumentIndex) {
                if (i >= 0 && i < args.length) {
                    buf.append(args[i]);
                }
            }
            return buf.toString();
        }

        private Invoker<T> sekectForKey(long hash) {
            Invoker<T> invoker;
            Long key = hash;
            if (!virtualInvokers.containsKey(key)) {
                SortedMap<Long, Invoker<T>> tailMap = virtualInvokers.tailMap(key);
                if (tailMap.isEmpty()) {
                    key = virtualInvokers.firstKey();
                } else {
                    key = tailMap.firstKey();
                }
            }
            invoker = virtualInvokers.get(key);
            return invoker;
        }

        private long hash(byte[] digest, int number) {
            return (((long) (digest[3 + number * 4] & 0xFF) << 24)
                    | ((long) (digest[2 + number * 4] & 0xFF) << 16)
                    | ((long) (digest[1 + number * 4] & 0xFF) << 8) 
                    | (digest[0 + number * 4] & 0xFF)) 
                    & 0xFFFFFFFFL;
        }

        private byte[] md5(String value) {
            MessageDigest md5;
            try {
                md5 = MessageDigest.getInstance("MD5");
            } catch (NoSuchAlgorithmException e) {
                throw new IllegalStateException(e.getMessage(), e);
            }
            md5.reset();
            byte[] bytes = null;
            try {
                bytes = value.getBytes("UTF-8");
            } catch (UnsupportedEncodingException e) {
                throw new IllegalStateException(e.getMessage(), e);
            }
            md5.update(bytes);
            return md5.digest();
        }

    }

}

 

 

2
4
分享到:
评论

相关推荐

    Java基于Netty实现的高性能分布式IM即时通信系统源码+项目说明.tar

    + Dubbo泛化调用的地址为一致性哈希负载均衡算法计算所得 + 解决了自定义协议在传输中导致的粘包、拆包问题 + 群聊批量ACK处理,避免因创建过多的超时计时器导致的压力过大 + 利用leaf-sno 【备注】 1、该资源内项目...

    java面试题,180多页,绝对良心制作,欢迎点评,涵盖各种知识点,排版优美,阅读舒心

    【算法】什么是一致性哈希?用来解决什么问题? 144 【性能优化】页面静态化 144 【设计模式】写一个单例(延迟加载,高性能) 144 【容器】Apache Http Server和Tomcat 区别 145 【版本控制】GIT与SVN的区别 146 【高...

    java开源包1

    用来计算 MD5、SHA 哈希算法的 Java 类库,支持 "MD5", "SHA", "SHA-1", "SHA-256", "SHA-384", "SHA-512". 高性能RPC框架 nfs-rpc nfs-rpc是一个集成了各种知名通信框架的高性能RPC框架,目前其最好的性能为在采用...

    java开源包10

    用来计算 MD5、SHA 哈希算法的 Java 类库,支持 "MD5", "SHA", "SHA-1", "SHA-256", "SHA-384", "SHA-512". 高性能RPC框架 nfs-rpc nfs-rpc是一个集成了各种知名通信框架的高性能RPC框架,目前其最好的性能为在采用...

    最新Java面试题视频网盘,Java面试题84集、java面试专属及面试必问课程

    面试题包含了不同技术层面的面试问题,同时也能对一些没有面试开发经验的小白给予不可估量的包装, 让你的薪水绝对翻倍, 本人亲试有效.Java面试题84集、java面试专属及面试必问课程...└─面试必问-聊聊哈希算法与HashMap

    java开源包11

    用来计算 MD5、SHA 哈希算法的 Java 类库,支持 "MD5", "SHA", "SHA-1", "SHA-256", "SHA-384", "SHA-512". 高性能RPC框架 nfs-rpc nfs-rpc是一个集成了各种知名通信框架的高性能RPC框架,目前其最好的性能为在采用...

    java开源包2

    用来计算 MD5、SHA 哈希算法的 Java 类库,支持 "MD5", "SHA", "SHA-1", "SHA-256", "SHA-384", "SHA-512". 高性能RPC框架 nfs-rpc nfs-rpc是一个集成了各种知名通信框架的高性能RPC框架,目前其最好的性能为在采用...

    java开源包3

    用来计算 MD5、SHA 哈希算法的 Java 类库,支持 "MD5", "SHA", "SHA-1", "SHA-256", "SHA-384", "SHA-512". 高性能RPC框架 nfs-rpc nfs-rpc是一个集成了各种知名通信框架的高性能RPC框架,目前其最好的性能为在采用...

    java开源包6

    用来计算 MD5、SHA 哈希算法的 Java 类库,支持 "MD5", "SHA", "SHA-1", "SHA-256", "SHA-384", "SHA-512". 高性能RPC框架 nfs-rpc nfs-rpc是一个集成了各种知名通信框架的高性能RPC框架,目前其最好的性能为在采用...

    java开源包5

    用来计算 MD5、SHA 哈希算法的 Java 类库,支持 "MD5", "SHA", "SHA-1", "SHA-256", "SHA-384", "SHA-512". 高性能RPC框架 nfs-rpc nfs-rpc是一个集成了各种知名通信框架的高性能RPC框架,目前其最好的性能为在采用...

    java开源包4

    用来计算 MD5、SHA 哈希算法的 Java 类库,支持 "MD5", "SHA", "SHA-1", "SHA-256", "SHA-384", "SHA-512". 高性能RPC框架 nfs-rpc nfs-rpc是一个集成了各种知名通信框架的高性能RPC框架,目前其最好的性能为在采用...

    java开源包8

    用来计算 MD5、SHA 哈希算法的 Java 类库,支持 "MD5", "SHA", "SHA-1", "SHA-256", "SHA-384", "SHA-512". 高性能RPC框架 nfs-rpc nfs-rpc是一个集成了各种知名通信框架的高性能RPC框架,目前其最好的性能为在采用...

    java开源包7

    用来计算 MD5、SHA 哈希算法的 Java 类库,支持 "MD5", "SHA", "SHA-1", "SHA-256", "SHA-384", "SHA-512". 高性能RPC框架 nfs-rpc nfs-rpc是一个集成了各种知名通信框架的高性能RPC框架,目前其最好的性能为在采用...

    java开源包9

    用来计算 MD5、SHA 哈希算法的 Java 类库,支持 "MD5", "SHA", "SHA-1", "SHA-256", "SHA-384", "SHA-512". 高性能RPC框架 nfs-rpc nfs-rpc是一个集成了各种知名通信框架的高性能RPC框架,目前其最好的性能为在采用...

    java开源包101

    用来计算 MD5、SHA 哈希算法的 Java 类库,支持 "MD5", "SHA", "SHA-1", "SHA-256", "SHA-384", "SHA-512". 高性能RPC框架 nfs-rpc nfs-rpc是一个集成了各种知名通信框架的高性能RPC框架,目前其最好的性能为在采用...

    Java资源包01

    用来计算 MD5、SHA 哈希算法的 Java 类库,支持 "MD5", "SHA", "SHA-1", "SHA-256", "SHA-384", "SHA-512". 高性能RPC框架 nfs-rpc nfs-rpc是一个集成了各种知名通信框架的高性能RPC框架,目前其最好的性能为在采用...

    JAVA上百实例源码以及开源项目

     关于数字签名:产生RSA密钥对(myKeyPair),得到RSA密钥对,产生Signature对象,对用私钥对信息(info)签名,用指定算法产生签名对象,用私钥初始化签名对象,将待签名的数据传送给签名对象(须在初始化之后),用公钥...

    JAVA上百实例源码以及开源项目源代码

     关于数字签名:产生RSA密钥对(myKeyPair),得到RSA密钥对,产生Signature对象,对用私钥对信息(info)签名,用指定算法产生签名对象,用私钥初始化签名对象,将待签名的数据传送给签名对象(须在初始化之后),用公钥...

    java面试笔试资料包括JAVA基础核心知识点深度学习Spring面试题等资料合集.zip

    Java与哈希算法.docx Java中Lambda表达式的使用.docx JAVA多线程之线程间的通信方式.docx Java注解详解.docx Java线程池.docx JDK1.8Stream操作.docx JDK8有新特性.docx JVM堆三代.docx JVM的垃圾回收机制详解和调优...

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics