负载均衡是分布式系统中不可或缺的一部分，它通过将请求分配到多个服务器实例来提高系统的高可用性和并发处理能力，本文将对负载均衡的源码进行详细解析，重点介绍几种常见的负载均衡算法及其实现原理，并通过单元表格和相关问题解答的形式帮助读者更好地理解这一技术。
负载均衡算法解析
1、轮询算法（Round Robin）
说明：轮询算法会按顺序依次选择服务实例，每次请求都会选择下一个服务实例，直到所有服务实例都被轮询完一圈后，再从头开始。
适用场景：适用于服务实例的负载大致均衡的场景。
Ribbon实现：RoundRobinRule类。
代码示例：
public class RoundRobinRule extends AbstractLoadBalancerRule {
@Override
public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
// 获取所有可到达的服务器
List<Server> upList = lb.getReachableServers();
List<Server> allList = new ArrayList<>(upList);
int len = allList.size();
if (len == 0) {
return null;
}
// 轮询选择下一个服务器
int index = this.counter.incrementAndGet() % len;
return allList.get(index);
}
}
2、随机算法（Random）
说明：随机算法从可用的服务实例中随机选择一个进行请求，该策略能够在服务实例数较少时较为均衡地分配请求。
适用场景：适用于服务实例之间差异不大，且不考虑其他因素的场景。
Ribbon实现：RandomRule类。
代码示例：
public class RandomRule extends AbstractLoadBalancerRule {
@Override
public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
if (lb == null) {
return null;
}
while (true) {
if (Thread.interrupted()) {
return null;
}
List<Server> upList = lb.getReachableServers();
int serverCount = upList.size();
if (serverCount == 0) {
return null;
}
int index = chooseRandomInt(serverCount);
Server server = upList.get(index);
if (server == null) {
Thread.yield();
continue;
}
if (server.isAlive()) {
return server;
}
}
}
}
3、权重轮询
说明：权重轮询是将每一个后端实例分配一个权重，分配请求的数量和实例的权重成正比轮询，例如有两个实例 A 和 B，假设我们设置 A 的权重为 20，B 的权重为 80，那么负载均衡器将 20% 的请求数量分配给 A，80% 的请求数量分配给 B。
适用场景：适用于实例的处理能力差异较大的场景。
代码示例：
public class WeightedRoundRobinRule extends AbstractLoadBalancerRule {
@Override
public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
// 获取所有可到达的服务器及其权重
List<Server> upList = lb.getReachableServers();
Map<Server, Integer> weights = new HashMap<>();
for (Server server : upList) {
// 假设每个服务器都有一个权重属性 getWeight()
weights.put(server, server.getWeight());
}
// 根据权重选择服务器
int totalWeight = weights.values().stream().mapToInt(Integer::intValue).sum();
int randomWeight = new Random().nextInt(totalWeight);
for (Map.Entry<Server, Integer> entry : weights.entrySet()) {
randomWeight -= entry.getValue();
if (randomWeight < 0) {
return entry.getKey();
}
}
return null; // Should never reach here
}
}
4、P2C+EWMA算法
说明：P2C+EWMA算法是一种有状态的负载均衡算法，它通过随机选择两个节点，计算它们的负载情况，选择负载较低的节点来服务本次请求，为了避免某些节点一直得不到选择导致不平衡，会在超过一定时间后强制选择一次。
适用场景：适用于需要根据节点当前负载情况进行动态调整的场景。
代码示例：
public class P2CEWMARule extends AbstractLoadBalancerRule {
private final double decayTime = 5.0; // 时间衰减值
private final double penalty = 10000.0; // 惩罚值
private final Map<Server, Double> lag = new ConcurrentHashMap<>();
private final Map<Server, Integer> inflight = new ConcurrentHashMap<>();
@Override
public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
List<Server> upList = lb.getReachableServers();
double minLag = Double.MAX_VALUE;
Server chosen = null;
for (Server server : upList) {
double currentLag = lag.getOrDefault(server, 0.0);
int currentInflight = inflight.getOrDefault(server, 0);
double effectiveLag = Math.sqrt(currentLag * (currentInflight + 1));
if (effectiveLag < minLag) {
minLag = effectiveLag;
chosen = server;
}
}
return chosen;
}
private void updateLag(Server server, long responseTime) {
double w = Math.exp(-responseTime / decayTime);
double newLag = w * lag.getOrDefault(server, 0.0) + (1 w) * responseTime;
lag.put(server, newLag);
}
}
Spring Cloud中的负载均衡实现
Spring Cloud底层利用了Ribbon组件来实现负载均衡功能，以下是Spring Cloud中负载均衡的实现原理及源码分析。
1、@LoadBalanced注解
说明：@LoadBalanced注解用于标记RestTemplate或WebClient bean，使其能够使用LoadBalancerClient进行负载均衡。
代码示例：
@Bean
@LoadBalanced
public RestTemplate restTemplate() {
return new RestTemplate();
}
2、LoadBalancerClient接口
说明：LoadBalancerClient是一个接口，定义了三个方法：choose、chooseInstance和execute。
代码示例：
public interface LoadBalancerClient {
ServiceInstance choose(String serviceId);
T execute(String serviceId, LoadBalancerRequest<T> request) throws Exception;
<S extends ServiceInstance> U> requests(ServiceInstanceChooser chooser);
}
3、RibbonLoadBalancerClient实现
说明：RibbonLoadBalancerClient是LoadBalancerClient的一个实现类，通过Ribbon进行负载均衡。
代码示例：
public class RibbonLoadBalancerClient implements LoadBalancerClient {
private final ILoadBalancer loadBalancer;
private final ServiceInstanceChooser serviceInstanceChooser;
public RibbonLoadBalancerClient(ILoadBalancer loadBalancer, ServiceInstanceChooser serviceInstanceChooser) {
this.loadBalancer = loadBalancer;
this.serviceInstanceChooser = serviceInstanceChooser;
}
@Override
public ServiceInstance choose(String serviceId) {
return serviceInstanceChooser.choose(loadBalancer.getAllServers(), serviceId);
}
}
4、LoadBalancerInterceptor拦截器
说明：LoadBalancerInterceptor实现了ClientHttpRequestInterceptor接口，负责拦截HTTP请求并进行负载均衡处理。
代码示例：
public class LoadBalancerInterceptor implements ClientHttpRequestInterceptor {
private final LoadBalancerClient loadBalancer;
public LoadBalancerInterceptor(LoadBalancerClient loadBalancer) {
this.loadBalancer = loadBalancer;
}
@Override
public ClientHttpResponse intercept(HttpRequest request, byte[] body, ClientHttpRequestExecution execution) throws IOException {
String serviceId = extractServiceId(request);
ServiceInstance instance = loadBalancer.choose(serviceId);
URI originalUri = request.getURI();
URI newUri = instance.getUri().resolve(originalUri.getRawPath());
request = new HttpRequestFactory().createRequest(request.getMethod(), newUri, request.getHeaders());
return execution.execute(request, body);
}
}
5、自动配置类
说明：RibbonAutoConfiguration和LoadBalancerAutoConfiguration是自动配置类，负责自动配置Ribbon和阻塞客户端负载平衡。
代码示例：
@Configuration
@ConditionalOnClass({ RibbonClient.class, ILoadBalancer.class })
@EnableConfigurationProperties(RibbonClientConfiguration.class)
public class RibbonAutoConfiguration {
@Bean
public RibbonLoadBalancerClient ribbonLoadBalancerClient(ILoadBalancer loadBalancer, ServiceInstanceChooser serviceInstanceChooser) {
return new RibbonLoadBalancerClient(loadBalancer, serviceInstanceChooser);
}
}
单元表格对比不同负载均衡算法
| 算法名称 | 适用场景 | 实现类名 | 主要特点 | 示例代码片段 |
| 轮询算法 | 服务实例负载均衡 | RoundRobinRule |
按顺序选择服务实例 | public class RoundRobinRule extends AbstractLoadBalancerRule {...} |
| 随机算法 | 服务实例数较少且差异不大 | RandomRule |
随机选择服务实例 | public class RandomRule extends AbstractLoadBalancerRule {...} |
| 权重轮询 | 实例处理能力差异较大 | WeightedRoundRobinRule |
根据权重选择服务实例 | public class WeightedRoundRobinRule extends AbstractLoadBalancerRule {...} |
| P2C+EWMA | 根据节点当前负载动态调整 | P2CEWMARule |
选择负载较低的节点 | public class P2CEWMARule extends AbstractLoadBalancerRule {...} |
| Ribbon | Spring Cloud微服务架构 | RibbonLoadBalancerClient |
使用Ribbon进行负载均衡 | public class RibbonLoadBalancerClient implements LoadBalancerClient {...} |
| gRPC自定义负载均衡 | gRPC框架内使用自定义负载均衡策略 | CustomBalancerBuilder |
自定义负载均衡策略 | func Register(b Builder) { m[strings.ToLower(b.Name())] = b } |
| Go语言无状态负载均衡 | Go语言中无状态的轮询和权重轮询策略 | p2c.go |
无状态负载均衡，适合等价请求 | atomic.StoreUint64(&c.lag, uint64(float64(olag)*w+float64(lag)*(1-w))) |
| Go语言有状态负载均衡 | Go语言中有状态的P2C+EWMA算法 | p2c.go |
有状态负载均衡，适合非等价请求 | atomic.StoreUint64(&c.success, uint64(float64(osucc)*w+float64(success)*(1-w))) |
相关问题与解答栏目
1、为什么在Spring Cloud中使用@LoadBalanced注解？
回答：在Spring Cloud中使用@LoadBalanced注解是为了标记RestTemplate或WebClient bean，使其能够使用LoadBalancerClient进行负载均衡，这个注解实际上是告诉Spring Cloud框架，这个bean需要进行负载均衡处理，从而在发起HTTP请求时，能够根据某种负载均衡策略选择合适的服务实例来处理请求，当一个应用需要调用另一个微服务时，通过@LoadBalanced注解的RestTemplate可以自动选择一个健康的服务实例来发送请求，从而提高系统的高可用性和并发处理能力。@LoadBalanced注解还简化了开发者的配置工作，使得负载均衡功能的集成更加便捷和高效。
2、如何在gRPC中注册和使用自定义负载均衡器？
回答：在gRPC中注册和使用自定义负载均衡器需要实现并注册自定义的负载均衡构建器（Builder），以下是具体步骤：定义一个自定义的负载均衡器类，继承自balancer.Builder接口，并实现其Build方法，在该类的静态代码块或某个初始化方法中调用grpc.Register方法注册自定义的负载均衡器，可以创建一个名为MyCustomBalancer的类，并在其中实现自定义的负载均衡逻辑，在应用启动时，通过调用grpc.Register(new MyCustomBalancer())来注册这个自定义负载均衡器，这样，当gRPC客户端需要选择一个连接时，就会使用这个自定义的负载均衡器来决定哪个连接最适合当前的请求，这种方法提供了极大的灵活性，允许开发者根据具体的业务需求定制负载均衡策略，从而优化系统的性能和可靠性。
小伙伴们，上文介绍了“负载均衡源码解析”的内容，你了解清楚吗？希望对你有所帮助，任何问题可以给我留言，让我们下期再见吧。
