欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!

服务集群的概述

概述

为了避免单点故障，现在的应用通常至少会部署在两台服务器上，这样就组成了集群。集群就是单机的多实例，在多个服务器上部署多个服务，每个服务就是一个节点，部署N个节点，处理业务的能力就提升 N倍（大约），这些节点的集合就叫做集群。

管理控制台

目前的管理控制台已经发布0.1版本，结构上采取了前后端分离的方式，前端使用Vue和Vuetify分别作为Javascript框架和UI框架，后端采用Spring Boot框架。既可以按照标准的Maven方式进行打包，部署，也可以采用前后端分离的部署方式，方便开发，功能上，目前具备了服务查询，服务治理(包括Dubbo2.7中新增的治理规则)以及服务测试三部分内容。

Maven方式部署

• 安装

git clone https://github.com/apache/dubbo-admin.git
cd dubbo-admin
mvn clean package
cd dubbo-admin-distribution/target
java -jar dubbo-admin-0.1.jar

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!

• 访问 http://localhost:8080

前后端分离部署

• 前端

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!cd dubbo-admin-ui 
npm install 
npm run dev 

• 后端

cd dubbo-admin-server
mvn clean package 
cd target
java -jar dubbo-admin-server-0.1.jar

• 访问 http://localhost:8081
• 前后端分离模式下，前端的修改可以实时生效

环境搭建

略

集群调用存在的问题

• 负载均衡
• 集群容错
• 服务治理

集群的调用过程

调用过程

在对集群相关代码进行分析之前，这里有必要先来介绍一下集群容错的所有组件。包含 Cluster、Cluster Invoker、Directory、Router 和 LoadBalance 等。

集群工作过程可分为两个阶段，第一个阶段是在服务消费者初始化期间，集群 Cluster 实现类为服务消费者创建 Cluster Invoker 实例，即上图中的 merge 操作。第二个阶段是在服务消费者进行远程调用时。以 FailoverClusterInvoker 为例，该类型 Cluster Invoker 首先会调用 Directory 的 list 方法列举 Invoker 列表（可将 Invoker 简单理解为服务提供者）。

Directory 的用途是保存 Invoker，可简单类比为 List<Invoker>。其实现类 RegistryDirectory 是一个动态服务目录，可感知注册中心配置的变化，它所持有的 Invoker 列表会随着注册中心内容的变化而变化。每次变化后，RegistryDirectory 会动态增删 Invoker，并调用 Router 的 route 方法进行路由，过滤掉不符合路由规则的 Invoker。当 FailoverClusterInvoker 拿到 Directory 返回的 Invoker 列表后，它会通过 LoadBalance 从 Invoker 列表中选择一个 Invoker。最后 FailoverClusterInvoker 会将参数传给 LoadBalance 选择出的 Invoker 实例的 invoke 方法，进行真正的远程调用。

组件介绍

• Directory：它代表多个Invoker，从methodInvokerMap提取，但是他的值是动态，例如注册中心的变更。
• Router：负责从多个Invoker中按路由规则选出子集，例如应用隔离或读写分离或灰度发布等等
• Cluster：将Directory中的多个Invoker伪装成一个Invoker,来容错，调用失败重试。
• LoadBalance：从多个Invoker选取一个做本次调用，具体包含很多种负载均衡算法。
• Invoker：Provider中的一个可调用接口。例如DemoService

集群容错

在分布式系统中，集群某个某些节点出现问题是大概率事件，因此在设计分布式RPC框架的过程中，必须要把失败作为设计的一等公民来对待。一次调用失败之后，应该如何选择对失败的选择策略，这是一个见仁见智的问题，每种策略可能都有自己独特的应用场景。因此，作为框架来说，应当针对不同场景提供多种策略，供用户进行选择。

在Dubbo设计中，通过Cluster这个接口的抽象，把一组可供调用的Provider信息组合成为一个统一的Invoker供调用方进行调用。经过路由规则过滤，负载均衡选址后，选中一个具体地址进行调用，如果调用失败，则会按照集群配置的容错策略进行容错处理。

内置集群容错方式

Dubbo默认内置了若干容错策略，如果不能满足用户需求，则可以通过自定义容错策略进行配置

Dubbo主要内置了如下几种策略：

• Failover(失败自动切换)
• Failsafe(失败安全)
• Failfast(快速失败)
• Failback(失败自动恢复)
• Forking(并行调用)
• Broadcast(广播调用)

这些名称比较相似，概念也比较容易混淆，下面逐一进行解释。

Failover(失败自动切换)

Failover是高可用系统中的一个常用概念，服务器通常拥有主备两套机器配置，如果主服务器出现故障，则自动切换到备服务器中，从而保证了整体的高可用性。

Dubbo也借鉴了这个思想，并且把它作为Dubbo默认的容错策略。当调用出现失败的时候，根据配置的重试次数，会自动从其他可用地址中重新选择一个可用的地址进行调用，直到调用成功，或者是达到重试的上限位置。

Dubbo里默认配置的重试次数是2，也就是说，算上第一次调用，最多会调用3次。

其配置方法，容错策略既可以在服务提供方配置，也可以服务调用方进行配置。而重试次数的配置则更为灵活，既可以在服务级别进行配置，也可以在方法级别进行配置。具体优先顺序为：

欢迎大家来到IT世界,在知识的湖畔探索吧!服务调用方方法级配置 > 服务调用方服务级配置 > 服务提供方方法级配置 > 服务提供方服务级配置

以XML方式为例，具体配置方法如下：

服务提供方，服务级配置

<dubbo:service interface="org.apache.dubbo.demo.DemoService" ref="demoService" cluster="failover" retries="2" />

服务提供方，方法级配置

<dubbo:service interface="org.apache.dubbo.demo.DemoService" ref="demoService"cluster="failover">
     <dubbo:method name="sayHello" retries="2" />
 </dubbo:reference>

服务调用方，服务级配置

<dubbo:reference id="demoService" interface="org.apache.dubbo.demo.DemoService" cluster="failover" retries="1"/>

服务调用方，方法级配置：

 <dubbo:reference id="demoService" interface="org.apache.dubbo.demo.DemoService" cluster="failover">
     <dubbo:method name="sayHello" retries="3" />
 </dubbo:reference>

Failover可以自动对失败进行重试，对调用者屏蔽了失败的细节，但是Failover策略也会带来一些副作用：

• 重试会额外增加一下开销，例如增加资源的使用，在高负载系统下，额外的重试可能让系统雪上加霜。
• 重试会增加调用的响应时间。
• 某些情况下，重试甚至会造成资源的浪费。考虑一个调用场景，A->B->C，如果A处设置了超时100ms，再B->C的第一次调用完成时已经超过了100ms，但很不幸B->C失败，这时候会进行重试，但其实这时候重试已经没有意义，因此在A看来这次调用已经超时，A可能已经开始执行其他逻辑。

Failsafe(失败安全)

失败安全策略的核心是即使失败了也不会影响整个调用流程。通常情况下用于旁路系统或流程中，它的失败不影响核心业务的正确性。在实现上，当出现调用失败时，会忽略此错误，并记录一条日志，同时返回一个空结果，在上游看来调用是成功的。

应用场景，可以用于写入审计日志等操作。

具体配置方法：

服务提供方，服务级配置

<dubbo:service interface="org.apache.dubbo.demo.DemoService" ref="demoService" cluster="failsafe" />

服务调用方，服务级配置

<dubbo:reference id="demoService" interface="org.apache.dubbo.demo.DemoService" cluster="failsafe"/>

其中服务调用方配置优先于服务提供方配置。

Failfast(快速失败)

某些业务场景中，某些操作可能是非幂等的，如果重复发起调用，可能会导致出现脏数据等。例如调用某个服务，其中包含一个数据库的写操作，如果写操作完成，但是在发送结果给调用方的过程中出错了，那么在调用发看来这次调用失败了，但其实数据写入已经完成。这种情况下，重试可能并不是一个好策略，这时候就需要使用到Failfast策略，调用失败立即报错。让调用方来决定下一步的操作并保证业务的幂等性。

具体配置方法：

服务提供方，服务级配置

<dubbo:service interface="org.apache.dubbo.demo.DemoService" ref="demoService" cluster="failfast" />

服务调用方，服务级配置

<dubbo:reference id="demoService" interface="org.apache.dubbo.demo.DemoService" cluster="failfast"/>

其中服务调用方配置优先于服务提供方配置。

Failback(失败自动恢复)

Failback通常和Failover两个概念联系在一起。在高可用系统中，当主机发生故障，通过Failover进行主备切换后，待故障恢复后，系统应该具备自动恢复原始配置的能力。

Dubbo中的Failback策略中，如果调用失败，则此次失败相当于Failsafe，将返回一个空结果。而与Failsafe不同的是，Failback策略会将这次调用加入内存中的失败列表中，对于这个列表中的失败调用，会在另一个线程中进行异步重试，重试如果再发生失败，则会忽略，即使重试调用成功，原来的调用方也感知不到了。因此它通常适合于，对于实时性要求不高，且不需要返回值的一些异步操作。

具体配置方法：

服务提供方，服务级配置

<dubbo:service interface="org.apache.dubbo.demo.DemoService" ref="demoService" cluster="failsafe" />

服务调用方，服务级配置

<dubbo:reference id="demoService" interface="org.apache.dubbo.demo.DemoService" cluster="failsafe"/>

其中服务调用方配置优先于服务提供方配置。

按照目前的实现，Failback策略还有一些局限，例如内存中的失败调用列表没有上限，可能导致堆积，异步重试的执行间隔无法调整，默认是5秒。

Forking(并行调用)

上述几种策略中，主要都是针对调用失败发生后如何进行弥补的角度去考虑的，而Forking策略则跟上述几种策略不同，是一种典型的用成本换时间的思路。即第一次调用的时候就同时发起多个调用，只要其中一个调用成功，就认为成功。在资源充足，且对于失败的容忍度较低的场景下，可以采用此策略。

具体配置方法：

服务提供方，服务级配置

<dubbo:service interface="org.apache.dubbo.demo.DemoService" ref="demoService" cluster="forking" />

服务调用方，服务级配置

<dubbo:reference id="demoService" interface="org.apache.dubbo.demo.DemoService" cluster="forking"/>

其中服务调用方配置优先于服务提供方配置。

Broadcast(广播调用)

在某些场景下，可能需要对服务的所有提供者进行操作，此时可以使用广播调用策略。此策略会逐个调用所有提供者，只要任意有一个提供者出错，则认为此次调用出错。通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。

具体配置方法：

服务提供方，服务级配置

<dubbo:service interface="org.apache.dubbo.demo.DemoService" ref="demoService" cluster="broadcast" />

服务调用方，服务级配置

<dubbo:reference id="demoService" interface="org.apache.dubbo.demo.DemoService" cluster="broadcast"/>

其中服务调用方配置优先于服务提供方配置。

集群容错调优

下表对各种策略做一个简单对比，

综上我们得知，不同的容错策略往往对应不同的业务处理，这里做一个总结如下：

• Failover ：通常用于对调用rt不敏感的场景，如读操作；但重试会带来更长延迟
• Failfast ：通常用于非幂等性操作，需要快速感知失败的场景；比如新增记录
• Failsafe ：通常用于旁路系统，失败不影响核心流程正确性的场景；如日志记录
• Failback ：通常用于对于实时性要求不高，且不需要返回值的一些异步操作的场景
• Forking ：通常用于资源充足，且对于失败的容忍度较低，实时性要求高的读操作，但需要浪费更多服务资源
• Broadcast：如通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息

源码分析

我们在上一章看到了两个概念，分别是集群接口 Cluster 和 Cluster Invoker，这两者是不同的。Cluster 是接口，而 Cluster Invoker 是一种 Invoker。服务提供者的选择逻辑，以及远程调用失败后的的处理逻辑均是封装在 Cluster Invoker 中。那么 Cluster 接口和相关实现类有什么用呢？用途比较简单，仅用于生成 Cluster Invoker。下面我们来看一下源码。

public class FailoverCluster implements Cluster {

    public final static String NAME = "failover";

    @Override
    public <T> Invoker<T> join(Directory<T> directory) throws RpcException {
        // 创建并返回 FailoverClusterInvoker 对象
        return new FailoverClusterInvoker<T>(directory);
    }
}

如上，FailoverCluster 总共就包含这几行代码，用于创建 FailoverClusterInvoker 对象，很简单。下面再看一个。

public class FailbackCluster implements Cluster {

    public final static String NAME = "failback";

    @Override
    public <T> Invoker<T> join(Directory<T> directory) throws RpcException {
        // 创建并返回 FailbackClusterInvoker 对象
        return new FailbackClusterInvoker<T>(directory);
    }

}

如上，FailbackCluster 的逻辑也是很简单，无需解释了。所以接下来，我们把重点放在各种 Cluster Invoker 上

Cluster Invoker

我们首先从各种 Cluster Invoker 的父类 AbstractClusterInvoker 源码开始说起。前面说过，集群工作过程可分为两个阶段，第一个阶段是在服务消费者初始化期间，这个在服务引用那篇文章中分析过，就不赘述。第二个阶段是在服务消费者进行远程调用时，此时 AbstractClusterInvoker 的 invoke 方法会被调用。列举 Invoker，负载均衡等操作均会在此阶段被执行。因此下面先来看一下 invoke 方法的逻辑。

public Result invoke(final Invocation invocation) throws RpcException {
    checkWhetherDestroyed();
    LoadBalance loadbalance = null;

    // 绑定 attachments 到 invocation 中.
    Map<String, String> contextAttachments = RpcContext.getContext().getAttachments();
    if (contextAttachments != null && contextAttachments.size() != 0) {
        ((RpcInvocation) invocation).addAttachments(contextAttachments);
    }

    // 列举 Invoker
    List<Invoker<T>> invokers = list(invocation);
    if (invokers != null && !invokers.isEmpty()) {
        // 加载 LoadBalance
        loadbalance = ExtensionLoader.getExtensionLoader(LoadBalance.class).getExtension(invokers.get(0).getUrl()
                .getMethodParameter(RpcUtils.getMethodName(invocation), Constants.LOADBALANCE_KEY, Constants.DEFAULT_LOADBALANCE));
    }
    RpcUtils.attachInvocationIdIfAsync(getUrl(), invocation);
    
    // 调用 doInvoke 进行后续操作
    return doInvoke(invocation, invokers, loadbalance);
}

// 抽象方法，由子类实现
protected abstract Result doInvoke(Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers,
                                       LoadBalance loadbalance) throws RpcException;

AbstractClusterInvoker 的 invoke 方法主要用于列举 Invoker，以及加载 LoadBalance。最后再调用模板方法 doInvoke 进行后续操作。下面我们来看一下 Invoker 列举方法 list(Invocation) 的逻辑，如下：

protected List<Invoker<T>> list(Invocation invocation) throws RpcException {
    // 调用 Directory 的 list 方法列举 Invoker
    List<Invoker<T>> invokers = directory.list(invocation);
    return invokers;
}

如上，AbstractClusterInvoker 中的 list 方法做的事情很简单，只是简单的调用了 Directory 的 list 方法，没有其他更多的逻辑了。Directory 即相关实现类在前文已经分析过，这里就不多说了。接下来，我们把目光转移到 AbstractClusterInvoker 的各种实现类上，来看一下这些实现类是如何实现 doInvoke 方法逻辑的。

FailoverClusterInvoker

FailoverClusterInvoker 在调用失败时，会自动切换 Invoker 进行重试。默认配置下，Dubbo 会使用这个类作为缺省 Cluster Invoker。下面来看一下该类的逻辑。

public class FailoverClusterInvoker<T> extends AbstractClusterInvoker<T> {

    // 省略部分代码

    @Override
    public Result doInvoke(Invocation invocation, final List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
        List<Invoker<T>> copyinvokers = invokers;
        checkInvokers(copyinvokers, invocation);
        // 获取重试次数
        int len = getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.RETRIES_KEY, Constants.DEFAULT_RETRIES) + 1;
        if (len <= 0) {
            len = 1;
        }
        RpcException le = null;
        List<Invoker<T>> invoked = new ArrayList<Invoker<T>>(copyinvokers.size());
        Set<String> providers = new HashSet<String>(len);
        // 循环调用，失败重试
        for (int i = 0; i < len; i++) {
            if (i > 0) {
                checkWhetherDestroyed();
                // 在进行重试前重新列举 Invoker，这样做的好处是，如果某个服务挂了，
                // 通过调用 list 可得到最新可用的 Invoker 列表
                copyinvokers = list(invocation);
                // 对 copyinvokers 进行判空检查
                checkInvokers(copyinvokers, invocation);
            }

            // 通过负载均衡选择 Invoker
            Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, copyinvokers, invoked);
            // 添加到 invoker 到 invoked 列表中
            invoked.add(invoker);
            // 设置 invoked 到 RPC 上下文中
            RpcContext.getContext().setInvokers((List) invoked);
            try {
                // 调用目标 Invoker 的 invoke 方法
                Result result = invoker.invoke(invocation);
                return result;
            } catch (RpcException e) {
                if (e.isBiz()) {
                    throw e;
                }
                le = e;
            } catch (Throwable e) {
                le = new RpcException(e.getMessage(), e);
            } finally {
                providers.add(invoker.getUrl().getAddress());
            }
        }
        
        // 若重试失败，则抛出异常
        throw new RpcException(..., "Failed to invoke the method ...");
    }
}

如上，FailoverClusterInvoker 的 doInvoke 方法首先是获取重试次数，然后根据重试次数进行循环调用，失败后进行重试。在 for 循环内，首先是通过负载均衡组件选择一个 Invoker，然后再通过这个 Invoker 的 invoke 方法进行远程调用。如果失败了，记录下异常，并进行重试。重试时会再次调用父类的 list 方法列举 Invoker。整个流程大致如此，不是很难理解。下面我们看一下 select 方法的逻辑。

protected Invoker<T> select(LoadBalance loadbalance, Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, List<Invoker<T>> selected) throws RpcException {
    if (invokers == null || invokers.isEmpty())
        return null;
    // 获取调用方法名
    String methodName = invocation == null ? "" : invocation.getMethodName();

    // 获取 sticky 配置，sticky 表示粘滞连接。所谓粘滞连接是指让服务消费者尽可能的
    // 调用同一个服务提供者，除非该提供者挂了再进行切换
    boolean sticky = invokers.get(0).getUrl().getMethodParameter(methodName, Constants.CLUSTER_STICKY_KEY, Constants.DEFAULT_CLUSTER_STICKY);
    {
        // 检测 invokers 列表是否包含 stickyInvoker，如果不包含，
        // 说明 stickyInvoker 代表的服务提供者挂了，此时需要将其置空
        if (stickyInvoker != null && !invokers.contains(stickyInvoker)) {
            stickyInvoker = null;
        }
        
        // 在 sticky 为 true，且 stickyInvoker != null 的情况下。如果 selected 包含 
        // stickyInvoker，表明 stickyInvoker 对应的服务提供者可能因网络原因未能成功提供服务。
        // 但是该提供者并没挂，此时 invokers 列表中仍存在该服务提供者对应的 Invoker。
        if (sticky && stickyInvoker != null && (selected == null || !selected.contains(stickyInvoker))) {
            // availablecheck 表示是否开启了可用性检查，如果开启了，则调用 stickyInvoker 的 
            // isAvailable 方法进行检查，如果检查通过，则直接返回 stickyInvoker。
            if (availablecheck && stickyInvoker.isAvailable()) {
                return stickyInvoker;
            }
        }
    }
    
    // 如果线程走到当前代码处，说明前面的 stickyInvoker 为空，或者不可用。
    // 此时继续调用 doSelect 选择 Invoker
    Invoker<T> invoker = doSelect(loadbalance, invocation, invokers, selected);

    // 如果 sticky 为 true，则将负载均衡组件选出的 Invoker 赋值给 stickyInvoker
    if (sticky) {
        stickyInvoker = invoker;
    }
    return invoker;
}

如上，select 方法的主要逻辑集中在了对粘滞连接特性的支持上。首先是获取 sticky 配置，然后再检测 invokers 列表中是否包含 stickyInvoker，如果不包含，则认为该 stickyInvoker 不可用，此时将其置空。这里的 invokers 列表可以看做是存活着的服务提供者列表，如果这个列表不包含 stickyInvoker，那自然而然的认为 stickyInvoker 挂了，所以置空。

如果 stickyInvoker 存在于 invokers 列表中，此时要进行下一项检测 — 检测 selected 中是否包含 stickyInvoker。如果包含的话，说明 stickyInvoker 在此之前没有成功提供服务（但其仍然处于存活状态）。此时我们认为这个服务不可靠，不应该在重试期间内再次被调用，因此这个时候不会返回该 stickyInvoker。如果 selected 不包含 stickyInvoker，此时还需要进行可用性检测，比如检测服务提供者网络连通性等。当可用性检测通过，才可返回 stickyInvoker，否则调用 doSelect 方法选择 Invoker。如果 sticky 为 true，此时会将 doSelect 方法选出的 Invoker 赋值给 stickyInvoker。

以上就是 select 方法的逻辑，这段逻辑看起来不是很复杂，但是信息量比较大。不搞懂 invokers 和 selected 两个入参的含义，以及粘滞连接特性，这段代码是不容易看懂的。所以大家在阅读这段代码时，不要忽略了对背景知识的理解。关于 select 方法先分析这么多，继续向下分析。

private Invoker<T> doSelect(LoadBalance loadbalance, Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, List<Invoker<T>> selected) throws RpcException {
    if (invokers == null || invokers.isEmpty())
        return null;
    if (invokers.size() == 1)
        return invokers.get(0);
    if (loadbalance == null) {
        // 如果 loadbalance 为空，这里通过 SPI 加载 Loadbalance，默认为 RandomLoadBalance
        loadbalance = ExtensionLoader.getExtensionLoader(LoadBalance.class).getExtension(Constants.DEFAULT_LOADBALANCE);
    }
    
    // 通过负载均衡组件选择 Invoker
    Invoker<T> invoker = loadbalance.select(invokers, getUrl(), invocation);

	// 如果 selected 包含负载均衡选择出的 Invoker，或者该 Invoker 无法经过可用性检查，此时进行重选
    if ((selected != null && selected.contains(invoker))
            || (!invoker.isAvailable() && getUrl() != null && availablecheck)) {
        try {
            // 进行重选
            Invoker<T> rinvoker = reselect(loadbalance, invocation, invokers, selected, availablecheck);
            if (rinvoker != null) {
                // 如果 rinvoker 不为空，则将其赋值给 invoker
                invoker = rinvoker;
            } else {
                // rinvoker 为空，定位 invoker 在 invokers 中的位置
                int index = invokers.indexOf(invoker);
                try {
                    // 获取 index + 1 位置处的 Invoker，以下代码等价于：
                    //     invoker = invokers.get((index + 1) % invokers.size());
                    invoker = index < invokers.size() - 1 ? invokers.get(index + 1) : invokers.get(0);
                } catch (Exception e) {
                    logger.warn("... may because invokers list dynamic change, ignore.");
                }
            }
        } catch (Throwable t) {
            logger.error("cluster reselect fail reason is : ...");
        }
    }
    return invoker;
}

doSelect 主要做了两件事，第一是通过负载均衡组件选择 Invoker。第二是，如果选出来的 Invoker 不稳定，或不可用，此时需要调用 reselect 方法进行重选。若 reselect 选出来的 Invoker 为空，此时定位 invoker 在 invokers 列表中的位置 index，然后获取 index + 1 处的 invoker，这也可以看做是重选逻辑的一部分。下面我们来看一下 reselect 方法的逻辑。

private Invoker<T> reselect(LoadBalance loadbalance, Invocation invocation,
    List<Invoker<T>> invokers, List<Invoker<T>> selected, boolean availablecheck) throws RpcException {

    List<Invoker<T>> reselectInvokers = new ArrayList<Invoker<T>>(invokers.size() > 1 ? (invokers.size() - 1) : invokers.size());

    // 下面的 if-else 分支逻辑有些冗余，pull request #2826 对这段代码进行了简化，可以参考一下
    // 根据 availablecheck 进行不同的处理
    if (availablecheck) {
        // 遍历 invokers 列表
        for (Invoker<T> invoker : invokers) {
            // 检测可用性
            if (invoker.isAvailable()) {
                // 如果 selected 列表不包含当前 invoker，则将其添加到 reselectInvokers 中
                if (selected == null || !selected.contains(invoker)) {
                    reselectInvokers.add(invoker);
                }
            }
        }
        
        // reselectInvokers 不为空，此时通过负载均衡组件进行选择
        if (!reselectInvokers.isEmpty()) {
            return loadbalance.select(reselectInvokers, getUrl(), invocation);
        }

    // 不检查 Invoker 可用性
    } else {
        for (Invoker<T> invoker : invokers) {
            // 如果 selected 列表不包含当前 invoker，则将其添加到 reselectInvokers 中
            if (selected == null || !selected.contains(invoker)) {
                reselectInvokers.add(invoker);
            }
        }
        if (!reselectInvokers.isEmpty()) {
            // 通过负载均衡组件进行选择
            return loadbalance.select(reselectInvokers, getUrl(), invocation);
        }
    }

    {
        // 若线程走到此处，说明 reselectInvokers 集合为空，此时不会调用负载均衡组件进行筛选。
        // 这里从 selected 列表中查找可用的 Invoker，并将其添加到 reselectInvokers 集合中
        if (selected != null) {
            for (Invoker<T> invoker : selected) {
                if ((invoker.isAvailable())
                        && !reselectInvokers.contains(invoker)) {
                    reselectInvokers.add(invoker);
                }
            }
        }
        if (!reselectInvokers.isEmpty()) {
            // 再次进行选择，并返回选择结果
            return loadbalance.select(reselectInvokers, getUrl(), invocation);
        }
    }
    return null;
}

reselect 方法总结下来其实只做了两件事情，第一是查找可用的 Invoker，并将其添加到 reselectInvokers 集合中。第二，如果 reselectInvokers 不为空，则通过负载均衡组件再次进行选择。其中第一件事情又可进行细分，一开始，reselect 从 invokers 列表中查找有效可用的 Invoker，若未能找到，此时再到 selected 列表中继续查找。关于 reselect 方法就先分析到这，继续分析其他的 Cluster Invoker。

FailbackClusterInvoker

FailbackClusterInvoker 会在调用失败后，返回一个空结果给服务消费者。并通过定时任务对失败的调用进行重传，适合执行消息通知等操作。下面来看一下它的实现逻辑。

public class FailbackClusterInvoker<T> extends AbstractClusterInvoker<T> {

    private static final long RETRY_FAILED_PERIOD = 5 * 1000;

    private final ScheduledExecutorService scheduledExecutorService = Executors.newScheduledThreadPool(2,
            new NamedInternalThreadFactory("failback-cluster-timer", true));

    private final ConcurrentMap<Invocation, AbstractClusterInvoker<?>> failed = new ConcurrentHashMap<Invocation, AbstractClusterInvoker<?>>();
    private volatile ScheduledFuture<?> retryFuture;

    @Override
    protected Result doInvoke(Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
        try {
            checkInvokers(invokers, invocation);
            // 选择 Invoker
            Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, null);
            // 进行调用
            return invoker.invoke(invocation);
        } catch (Throwable e) {
            // 如果调用过程中发生异常，此时仅打印错误日志，不抛出异常
            logger.error("Failback to invoke method ...");
            
            // 记录调用信息
            addFailed(invocation, this);
            // 返回一个空结果给服务消费者
            return new RpcResult();
        }
    }

    private void addFailed(Invocation invocation, AbstractClusterInvoker<?> router) {
        if (retryFuture == null) {
            synchronized (this) {
                if (retryFuture == null) {
                    // 创建定时任务，每隔5秒执行一次
                    retryFuture = scheduledExecutorService.scheduleWithFixedDelay(new Runnable() {

                        @Override
                        public void run() {
                            try {
                                // 对失败的调用进行重试
                                retryFailed();
                            } catch (Throwable t) {
                                // 如果发生异常，仅打印异常日志，不抛出
                                logger.error("Unexpected error occur at collect statistic", t);
                            }
                        }
                    }, RETRY_FAILED_PERIOD, RETRY_FAILED_PERIOD, TimeUnit.MILLISECONDS);
                }
            }
        }
        
        // 添加 invocation 和 invoker 到 failed 中
        failed.put(invocation, router);
    }

    void retryFailed() {
        if (failed.size() == 0) {
            return;
        }
        
        // 遍历 failed，对失败的调用进行重试
        for (Map.Entry<Invocation, AbstractClusterInvoker<?>> entry : new HashMap<Invocation, AbstractClusterInvoker<?>>(failed).entrySet()) {
            Invocation invocation = entry.getKey();
            Invoker<?> invoker = entry.getValue();
            try {
                // 再次进行调用
                invoker.invoke(invocation);
                // 调用成功后，从 failed 中移除 invoker
                failed.remove(invocation);
            } catch (Throwable e) {
                // 仅打印异常，不抛出
                logger.error("Failed retry to invoke method ...");
            }
        }
    }
}

这个类主要由3个方法组成，首先是 doInvoker，该方法负责初次的远程调用。若远程调用失败，则通过 addFailed 方法将调用信息存入到 failed 中，等待定时重试。addFailed 在开始阶段会根据 retryFuture 为空与否，来决定是否开启定时任务。retryFailed 方法则是包含了失败重试的逻辑，该方法会对 failed 进行遍历，然后依次对 Invoker 进行调用。调用成功则将 Invoker 从 failed 中移除，调用失败则忽略失败原因。

以上就是 FailbackClusterInvoker 的执行逻辑，不是很复杂，继续往下看。

FailfastClusterInvoker

FailfastClusterInvoker 只会进行一次调用，失败后立即抛出异常。适用于幂等操作，比如新增记录。源码如下：

public class FailfastClusterInvoker<T> extends AbstractClusterInvoker<T> {

    @Override
    public Result doInvoke(Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
        checkInvokers(invokers, invocation);
        // 选择 Invoker
        Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, null);
        try {
            // 调用 Invoker
            return invoker.invoke(invocation);
        } catch (Throwable e) {
            if (e instanceof RpcException && ((RpcException) e).isBiz()) {
                // 抛出异常
                throw (RpcException) e;
            }
            // 抛出异常
            throw new RpcException(..., "Failfast invoke providers ...");
        }
    }
}

如上，首先是通过 select 方法选择 Invoker，然后进行远程调用。如果调用失败，则立即抛出异常。FailfastClusterInvoker 就先分析到这，下面分析 FailsafeClusterInvoker。

FailsafeClusterInvoker

FailsafeClusterInvoker 是一种失败安全的 Cluster Invoker。所谓的失败安全是指，当调用过程中出现异常时，FailsafeClusterInvoker 仅会打印异常，而不会抛出异常。适用于写入审计日志等操作。下面分析源码。

public class FailsafeClusterInvoker<T> extends AbstractClusterInvoker<T> {

    @Override
    public Result doInvoke(Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
        try {
            checkInvokers(invokers, invocation);
            // 选择 Invoker
            Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, null);
            // 进行远程调用
            return invoker.invoke(invocation);
        } catch (Throwable e) {
			// 打印错误日志，但不抛出
            logger.error("Failsafe ignore exception: " + e.getMessage(), e);
            // 返回空结果忽略错误
            return new RpcResult();
        }
    }
}

FailsafeClusterInvoker 的逻辑和 FailfastClusterInvoker 的逻辑一样简单，无需过多说明。继续向下分析。

ForkingClusterInvoker

ForkingClusterInvoker 会在运行时通过线程池创建多个线程，并发调用多个服务提供者。只要有一个服务提供者成功返回了结果，doInvoke 方法就会立即结束运行。ForkingClusterInvoker 的应用场景是在一些对实时性要求比较高读操作（注意是读操作，并行写操作可能不安全）下使用，但这将会耗费更多的资源。下面来看该类的实现。

public class ForkingClusterInvoker<T> extends AbstractClusterInvoker<T> {
    
    private final ExecutorService executor = Executors.newCachedThreadPool(
            new NamedInternalThreadFactory("forking-cluster-timer", true));

    @Override
    public Result doInvoke(final Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
        try {
            checkInvokers(invokers, invocation);
            final List<Invoker<T>> selected;
            // 获取 forks 配置
            final int forks = getUrl().getParameter(Constants.FORKS_KEY, Constants.DEFAULT_FORKS);
            // 获取超时配置
            final int timeout = getUrl().getParameter(Constants.TIMEOUT_KEY, Constants.DEFAULT_TIMEOUT);
            // 如果 forks 配置不合理，则直接将 invokers 赋值给 selected
            if (forks <= 0 || forks >= invokers.size()) {
                selected = invokers;
            } else {
                selected = new ArrayList<Invoker<T>>();
                // 循环选出 forks 个 Invoker，并添加到 selected 中
                for (int i = 0; i < forks; i++) {
                    // 选择 Invoker
                    Invoker<T> invoker = select(loadbalance, invocation, invokers, selected);
                    if (!selected.contains(invoker)) {
                        selected.add(invoker);
                    }
                }
            }
            
            // ----------------------✨ 分割线1 ✨---------------------- //
            
            RpcContext.getContext().setInvokers((List) selected);
            final AtomicInteger count = new AtomicInteger();
            final BlockingQueue<Object> ref = new LinkedBlockingQueue<Object>();
            // 遍历 selected 列表
            for (final Invoker<T> invoker : selected) {
                // 为每个 Invoker 创建一个执行线程
                executor.execute(new Runnable() {
                    @Override
                    public void run() {
                        try {
                            // 进行远程调用
                            Result result = invoker.invoke(invocation);
                            // 将结果存到阻塞队列中
                            ref.offer(result);
                        } catch (Throwable e) {
                            int value = count.incrementAndGet();
                            // 仅在 value 大于等于 selected.size() 时，才将异常对象
                            // 放入阻塞队列中，请大家思考一下为什么要这样做。
                            if (value >= selected.size()) {
                                // 将异常对象存入到阻塞队列中
                                ref.offer(e);
                            }
                        }
                    }
                });
            }
            
            // ----------------------✨ 分割线2 ✨---------------------- //
            
            try {
                // 从阻塞队列中取出远程调用结果
                Object ret = ref.poll(timeout, TimeUnit.MILLISECONDS);
                
                // 如果结果类型为 Throwable，则抛出异常
                if (ret instanceof Throwable) {
                    Throwable e = (Throwable) ret;
                    throw new RpcException(..., "Failed to forking invoke provider ...");
                }
                
                // 返回结果
                return (Result) ret;
            } catch (InterruptedException e) {
                throw new RpcException("Failed to forking invoke provider ...");
            }
        } finally {
            RpcContext.getContext().clearAttachments();
        }
    }
}

ForkingClusterInvoker 的 doInvoker 方法比较长，这里通过两个分割线将整个方法划分为三个逻辑块。从方法开始到分割线1之间的代码主要是用于选出 forks 个 Invoker，为接下来的并发调用提供输入。分割线1和分割线2之间的逻辑通过线程池并发调用多个 Invoker，并将结果存储在阻塞队列中。分割线2到方法结尾之间的逻辑主要用于从阻塞队列中获取返回结果，并对返回结果类型进行判断。如果为异常类型，则直接抛出，否则返回。

以上就是ForkingClusterInvoker 的 doInvoker 方法大致过程。我们在分割线1和分割线2之间的代码上留了一个问题，问题是这样的：为什么要在value >= selected.size()的情况下，才将异常对象添加到阻塞队列中？这里来解答一下。原因是这样的，在并行调用多个服务提供者的情况下，只要有一个服务提供者能够成功返回结果，而其他全部失败。此时 ForkingClusterInvoker 仍应该返回成功的结果，而非抛出异常。在value >= selected.size()时将异常对象放入阻塞队列中，可以保证异常对象不会出现在正常结果的前面，这样可从阻塞队列中优先取出正常的结果。

关于 ForkingClusterInvoker 就先分析到这，接下来分析最后一个 Cluster Invoker。

BroadcastClusterInvoker

本章的最后，我们再来看一下 BroadcastClusterInvoker。BroadcastClusterInvoker 会逐个调用每个服务提供者，如果其中一台报错，在循环调用结束后，BroadcastClusterInvoker 会抛出异常。该类通常用于通知所有提供者更新缓存或日志等本地资源信息。源码如下。

public class BroadcastClusterInvoker<T> extends AbstractClusterInvoker<T> {

    @Override
    public Result doInvoke(final Invocation invocation, List<Invoker<T>> invokers, LoadBalance loadbalance) throws RpcException {
        checkInvokers(invokers, invocation);
        RpcContext.getContext().setInvokers((List) invokers);
        RpcException exception = null;
        Result result = null;
        // 遍历 Invoker 列表，逐个调用
        for (Invoker<T> invoker : invokers) {
            try {
                // 进行远程调用
                result = invoker.invoke(invocation);
            } catch (RpcException e) {
                exception = e;
                logger.warn(e.getMessage(), e);
            } catch (Throwable e) {
                exception = new RpcException(e.getMessage(), e);
                logger.warn(e.getMessage(), e);
            }
        }
        
        // exception 不为空，则抛出异常
        if (exception != null) {
            throw exception;
        }
        return result;
    }
}

以上就是 BroadcastClusterInvoker 的代码，比较简单，就不多说了。

这里分析了集群容错的几种实现方式。集群容错对于 Dubbo 框架来说，是很重要的逻辑。集群模块处于服务提供者和消费者之间，对于服务消费者来说，集群可向其屏蔽服务提供者集群的情况，使其能够专心进行远程调用。除此之外，通过集群模块，我们还可以对服务之间的调用链路进行编排优化，治理服务。总的来说，对于 Dubbo 而言，集群容错相关逻辑是非常重要的。想要对 Dubbo 有比较深的理解，集群容错是必须要掌握的。

负载均衡

在之前章节中，介绍了服务集群的调用方式。我们发现在多服务实例时，负载均衡调用是其中极其重要的一环。在本章节中，我们一起学习Dubbo中的各种负载均衡策略

负载均衡的主要作用

负载均衡（LoadBalance），它的职责是将网络请求，或者其他形式的负载“均摊”到不同的机器上。避免集群中部分服务器压力过大，而另一些服务器比较空闲的情况。通过负载均衡，可以让每台服务器获取到适合自己处理能力的负载。在为高负载服务器分流的同时，还可以避免资源浪费，一举两得。

在 Dubbo 中，也有负载均衡的概念和相应的实现。Dubbo 需要对服务消费者的调用请求进行分配，避免少数服务提供者负载过大。服务提供者负载过大，会导致部分请求超时。因此将负载均衡到每个服务提供者上，是非常必要的。

内置的负载均衡策略

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。这几个负载均衡算法代码不是很长，但是想看懂也不是很容易，需要大家对这几个算法的原理有一定了解才行。如果不是很了解，也没不用太担心。我们会在分析每个算法的源码之前，对算法原理进行简单的讲解，帮助大家建立初步的印象。

RandomLoadBalance

RandomLoadBalance 是加权随机算法的具体实现，它的算法思想很简单。假设我们有一组服务器 servers = [A, B, C]，他们对应的权重为 weights = [5, 3, 2]，权重总和为10。现在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。接下来通过随机数生成器生成一个范围在 [0, 10) 之间的随机数，然后计算这个随机数会落到哪个区间上。比如数字3会落到服务器 A 对应的区间上，此时返回服务器 A 即可。权重越大的机器，在坐标轴上对应的区间范围就越大，因此随机数生成器生成的数字就会有更大的概率落到此区间内。只要随机数生成器产生的随机数分布性很好，在经过多次选择后，每个服务器被选中的次数比例接近其权重比例。

以上就是 RandomLoadBalance 背后的算法思想，比较简单。下面开始分析源码。

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作用，第一是计算总权重 totalWeight，
        // 第二是检测每个服务提供者的权重是否相同
        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个区间上
        if (totalWeight > 0 && !sameWeight) {
            // 随机获取一个 [0, totalWeight) 区间内的数字
            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。
            // 举例说明一下，我们有 servers = [A, B, C]，weights = [5, 3, 2]，offset = 7。
            // 第一次循环，offset - 5 = 2 > 0，即 offset > 5，
            // 表明其不会落在服务器 A 对应的区间上。
            // 第二次循环，offset - 3 = -1 < 0，即 5 < offset < 8，
            // 表明其会落在服务器 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);
                }
            }
        }
        
        // 如果所有服务提供者权重值相同，此时直接随机返回一个即可
        return invokers.get(random.nextInt(length));
    }
}

RandomLoadBalance 的算法思想比较简单，在经过多次请求后，能够将调用请求按照权重值进行“均匀”分配。当然 RandomLoadBalance 也存在一定的缺点，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。这个缺点并不是很严重，多数情况下可以忽略。RandomLoadBalance 是一个简单，高效的负载均衡实现，因此 Dubbo 选择它作为缺省实现。

LeastActiveLoadBalance

LeastActiveLoadBalance 翻译过来是最小活跃数负载均衡。活跃调用数越小，表明该服务提供者效率越高，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，每个服务提供者对应一个活跃数 active。初始情况下，所有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，因此活跃数下降的也越快，此时这样的服务提供者能够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。关于 LeastActiveLoadBalance 的背景知识就先介绍到这里，下面开始分析源码。

public class LeastActiveLoadBalance extends AbstractLoadBalance {

    public static final String NAME = "leastactive";

    @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;
        // 具有相同“最小活跃数”的服务者提供者（以下用 Invoker 代称）数量
        int leastCount = 0;
        // leastIndexs 用于记录具有相同“最小活跃数”的 Invoker 在 invokers 列表中的下标信息
        int[] leastIndexes = new int[length];
        // 记录每个Invoker的权重
        int[] weights = new int[length];
        int totalWeight = 0;
	    // 第一个最小活跃数的 Invoker 权重值，用于与其他具有相同最小活跃数的 Invoker 的权重进行对比，
	    // 以检测是否“所有具有相同最小活跃数的 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();
            int afterWarmup = getWeight(invoker, invocation);
	        //获取权重
            weights[i] = afterWarmup;
	        // 发现更小的活跃数，重新开始
            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
                leastIndexes[0] = i;
                totalWeight = afterWarmup;
                firstWeight = afterWarmup;
                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
                leastIndexes[leastCount++] = i;
	            // 累加权重
                totalWeight += afterWarmup;
	            // 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
                        && afterWarmup != firstWeight) {
                    sameWeight = false;
                }
            }
        }
	    // 当只有一个 Invoker 具有最小活跃数，此时直接返回该 Invoker 即可
        if (leastCount == 1) {
            return invokers.get(leastIndexes[0]);
        }
	    // 有多个 Invoker 具有相同的最小活跃数，但它们之间的权重不同
        if (!sameWeight && totalWeight > 0) {
	        // 随机生成一个 [0, totalWeight) 之间的数字
            int offsetWeight = ThreadLocalRandom.current().nextInt(totalWeight);
	        // 循环让随机数减去具有最小活跃数的 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 = leastIndexes[i];
	            //获取权重值，并让随机数减去权重值
                offsetWeight -= weights[leastIndex];
                if (offsetWeight < 0) {
                    return invokers.get(leastIndex);
                }
            }
        }
	    // 如果权重相同或权重为0时，随机返回一个 Invoker
        return invokers.get(leastIndexes[ThreadLocalRandom.current().nextInt(leastCount)]);
    }
}

除了最小活跃数，LeastActiveLoadBalance 在实现上还引入了权重值。所以准确的来说，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，获取到新请求的概率就越大。如果两个服务提供者权重相同，此时随机选择一个即可。

ConsistentHashLoadBalance

一致性 hash 算法由麻省理工学院的 Karger 及其合作者于1997年提出的，算法提出之初是用于大规模缓存系统的负载均衡。它的工作过程是这样的，首先根据 ip 或者其他的信息为缓存节点生成一个 hash，并将这个 hash 投射到 [0, 2^32-1] 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。然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。如果当前节点挂了，则在下一次查询或写入缓存时，为缓存项查找另一个大于其 hash 值的缓存节点即可。大致效果如下图所示，每个缓存节点在圆环上占据一个位置。如果缓存项的 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。比如下面绿色点对应的缓存项将会被存储到 cache-2 节点中。由于 cache-3 挂了，原本应该存到该节点中的缓存项最终会存储到 cache-4 节点中。

下面来看看一致性 hash 在 Dubbo 中的应用。我们把上图的缓存节点替换成 Dubbo 的服务提供者，于是得到了下图：

这里相同颜色的节点均属于同一个服务提供者，比如 Invoker1-1，Invoker1-2，……, Invoker1-160。这样做的目的是通过引入虚拟节点，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，由于节点不够分散，导致大量请求落到了同一个节点上，而其他节点只会接收到了少量请求的情况。比如：

如上，由于 Invoker-1 和 Invoker-2 在圆环上分布不均，导致系统中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，通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。我们先从 ConsistentHashLoadBalance 的 doSelect 方法开始看起，如下：

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);
        // 如果 invokers 是一个新的 List 对象，意味着服务提供者数量发生了变化，可能新增也可能减少了。
        // 此时 selector.identityHashCode != identityHashCode 条件成立
        if (selector == null || selector.identityHashCode != identityHashCode) {
            // 创建新的 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 方法主要做了一些前置工作，比如检测 invokers 列表是不是变动过，以及创建 ConsistentHashSelector。这些工作做完后，接下来开始调用 ConsistentHashSelector 的 select 方法执行负载均衡逻辑。在分析 select 方法之前，我们先来看一下一致性 hash 选择器 ConsistentHashSelector 的初始化过程，如下：

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，得到一个长度为16的字节数组
                byte[] digest = md5(address + i);
                // 对 digest 部分字节进行4次 hash 运算，得到四个不同的 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 需要提供高效的查询操作，因此选用 TreeMap 作为存储结构
                    virtualInvokers.put(m, invoker);
                }
            }
        }
    }
}

ConsistentHashSelector 的构造方法执行了一系列的初始化逻辑，比如从配置中获取虚拟节点数以及参与 hash 计算的参数下标，默认情况下只使用第一个参数进行 hash。需要特别说明的是，ConsistentHashLoadBalance 的负载均衡逻辑只受参数值影响，具有相同参数值的请求将会被分配给同一个服务提供者。ConsistentHashLoadBalance 不 关系权重，因此使用时需要注意一下。

在获取虚拟节点数和参数下标配置后，接下来要做的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 初始化工作就完成了。接下来，我们来看看 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();
    // 如果 hash 大于 Invoker 在圆环上最大的位置，此时 entry = null，
    // 需要将 TreeMap 的头节点赋值给 entry
    if (entry == null) {
        entry = virtualInvokers.firstEntry();
    }

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

如上，选择的过程相对比较简单了。首先是对参数进行 md5 以及 hash 运算，得到一个 hash 值。然后再拿这个值到 TreeMap 中查找目标 Invoker 即可。

RoundRobinLoadBalance

LeastActiveLoadBalance 即加权轮询负载均衡，我们先来了解一下什么是加权轮询。这里从最简单的轮询开始讲起，所谓轮询是指将请求轮流分配给每台服务器。举个例子，我们有三台服务器 A、B、C。我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。这个过程就叫做轮询。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。

但现实情况下，我们并不能保证每台服务器性能均相近。如果我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。因此，这个时候我们需要对轮询过程进行加权，以调控每台服务器的负载。经过加权后，每台服务器能够得到的请求数比例，接近或等于他们的权重比。比如服务器 A、B、C 权重比为 5:2:1。那么在8次请求中，服务器 A 将收到其中的5次请求，服务器 B 会收到其中的2次请求，服务器 C 则收到其中的1次请求。

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;
            // 初始情况下，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如下：
    // {
    //     "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。
    // 这里我们可以将 url 看成是服务提供者的 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，如果为空，则创建一个新的
        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;

        // 下面这个循环主要做了这样几件事情：
        //   1. 遍历 Invoker 列表，检测当前 Invoker 是否有
        //      相应的 WeightedRoundRobin，没有则创建
        //   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. 寻找具有最大 current 的 Invoker，以及 Invoker 对应的 WeightedRoundRobin，
        //      暂存起来，留作后用
        //   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，没有则创建
            if (weightedRoundRobin == null) {
                weightedRoundRobin = new WeightedRoundRobin();
                // 设置 Invoker 权重
                weightedRoundRobin.setWeight(weight);
                // 存储 url 唯一标识 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;
                // 将具有最大 current 权重的 Invoker 赋值给 selectedInvoker
                selectedInvoker = invoker;
                // 将 Invoker 对应的 weightedRoundRobin 赋值给 selectedWRR，留作后用
                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，所以该节点的 lastUpdate 长时间无法被更新。
        // 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，即移除过期记录
                    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);
            // 返回具有最大 current 的 Invoker
            return selectedInvoker;
        }
        
        // should not happen here
        return invokers.get(0);
    }
}

轮询调用并不是简单的一个接着一个依次调用，它是根据权重的值进行循环的。

负载均衡总结

Dubbo 负载均衡策略提供下列四种方式：

Random LoadBalance 随机，按权重设置随机概率。 Dubbo的默认负载均衡策略

在一个截面上碰撞的概率高，但调用量越大分布越均匀，而且按概率使用权重后也比较均匀，有利于动态调整提供者权重。

RoundRobin LoadBalance 轮循，按公约后的权重设置轮循比率。

存在慢的提供者累积请求问题，比如：第二台机器很慢，但没挂，当请求调到第二台时就卡在那，久而久之，所有请求都卡在调到第二台上。

LeastActive LoadBalance 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。

使慢的提供者收到更少请求，因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。

ConsistentHash LoadBalance 一致性Hash，相同参数的请求总是发到同一提供者。

当某一台提供者挂时，原本发往该提供者的请求，基于虚拟节点，平摊到其它提供者，不会引起剧烈变动。

服务治理

服务治理的概述

服务治理主要作用是改变运行时服务的行为和选址逻辑，达到限流，权重配置等目的，主要有：标签路由，条件路由，黑白名单，动态配置，权重调节，负载均衡等功能。

执行过程

1、消费者，提供者启动成功，订阅zookeeper节点

2、管理平台对服务进行治理处理，向zookeeper写入节点数据

3、写入成功，通知消费者，提供者

4、根据不同的业务处理，在invoker调用时做出响应的处理

相关案例

服务禁用

服务禁用：通常用于临时踢除某台提供者机器

configVersion: v2.7
scope: application
key: demo-provider
enabled: true
configs:
  - addresses: ["192.168.191.2:20883"]
    side: provider
    parameters:
      disabled: true

服务降级屏蔽

服务降级，当服务器压力剧增的情况下，根据当前业务情况及流量对一些服务和页面有策略的降级，以此释放服务器资源以保证核心任务的正常运行。

• 容错：当系统出现非业务异常(比如并发数太高导致超时，网络异常等)时，不对该接口进行处理。
• 屏蔽：在大促，促销活动的可预知情况下，例如双11活动。采用直接屏蔽接口访问

configVersion: v2.7
scope: service
key: org.apache.dubbo.samples.governance.api.DemoService
enabled: true
configs:
  - side: consumer
    parameters:
     force: return 12345