2.源码分析

在 Dubbo 中，所有负载均衡实现类均继承自 AbstractLoadBalance，该类实现了 LoadBalance 接口，并封装了一些公共的逻辑。所以在分析负载均衡实现之前，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，如下：

  1. @Override
  2. public <T> Invoker<T> select(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
  3.     if (invokers == null || invokers.isEmpty())
  4.         return null;
  5.     // 如果 invokers 列表中仅有一个 Invoker，直接返回即可，无需进行负载均衡
  6.     if (invokers.size() == 1)
  7.         return invokers.get(0);
  9.     // 调用 doSelect 方法进行负载均衡，该方法为抽象方法，由子类实现
  10.     return doSelect(invokers, url, invocation);
  11. }
  13. 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，然后再检测 invokers 集合元素数量。如果只包含一个 Invoker，直接返回该 Inovker 即可。如果包含多个 Invoker，此时需要通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一一进行详细分析。

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

  1. protected int getWeight(Invoker<?> invoker, Invocation invocation) {
  2.     // 从 url 中获取权重 weight 配置值
  3.     int weight = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.WEIGHT_KEY, Constants.DEFAULT_WEIGHT);
  4.     if (weight > 0) {
  5.         // 获取服务提供者启动时间戳
  6.         long timestamp = invoker.getUrl().getParameter(Constants.REMOTE_TIMESTAMP_KEY, 0L);
  7.         if (timestamp > 0L) {
  8.             // 计算服务提供者运行时长
  9.             int uptime = (int) (System.currentTimeMillis() - timestamp);
  10.             // 获取服务预热时间，默认为10分钟
  11.             int warmup = invoker.getUrl().getParameter(Constants.WARMUP_KEY, Constants.DEFAULT_WARMUP);
  12.             // 如果服务运行时间小于预热时间，则重新计算服务权重，即降权
  13.             if (uptime > 0 && uptime < warmup) {
  14.                 // 重新计算服务权重
  15.                 weight = calculateWarmupWeight(uptime, warmup, weight);
  16.             }
  17.         }
  18.     }
  19.     return weight;
  20. }
  22. static int calculateWarmupWeight(int uptime, int warmup, int weight) {
  23.     // 计算权重，下面代码逻辑上形似于 (uptime / warmup) * weight。
  24.     // 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
  25.     int ww = (int) ((float) uptime / ((float) warmup / (float) weight));
  26.     return ww < 1 ? 1 : (ww > weight ? weight : ww);
  27. }

上面是权重的计算过程，该过程主要用于保证当服务运行时长小于服务预热时间时，对服务进行降权，避免让服务在启动之初就处于高负载状态。服务预热是一个优化手段，与此类似的还有 JVM 预热。主要目的是让服务启动后“低功率”运行一段时间，使其效率慢慢提升至最佳状态。

关于 AbstractLoadBalance 就先分析到这，接下来分析各个实现类的代码。首先，我们从 Dubbo 缺省的实现类 RandomLoadBalance 看起。