本文分享自华为云社区《Java Chassis 3技术解密:接口维度负载均衡》,作者: liubao68。

Java Chassis 3技术解密:负载均衡选择器中解密了Java Chassis 3负载均衡在解决性能方面提供的算法。这次解密的技术来源于实际客户案例:

在客户的微服务系统中,存在很多种不同逻辑的接口,以及特殊的访问模式,经常会出现部分实例线程池排队严重,而其他实例负载不高的负载不均衡现象。比如:微服务A访问微服务B,微服务B存在B1、B2两个实例,OP1、OP2两个接口,其中OP1处理比较耗时,占用较多CPU时间,OP2处理较快。微服务A的业务逻辑会以OP1、OP2、OP1、OP2…这样的访问模式调用微服务B。客户系统会经常出现OP1全部访问B1、OP2全部访问B2的现象。

产生这个问题的原因是Round Robin算法根据请求顺序来分配实例,而未差异化考虑不同请求的均衡要求。解决这个问题最简单直接的思路是使用Random算法,但是在进行负载均衡算法选择的时候,可预期性对于问题定位、问题分析、问题规避等都有非常大的便利,因此Round Robin算法仍然是缺省的最优选择。

Java Chassis 3的解决方案是提供接口维度的负载均衡。

默认场景,Java Chassis为每个契约(Schema)创建一个负载均衡,如果OP1和OP2分别属于UserService和LoginService,那么在上述示例的场景中,开发者不需要做任何配置,流量会自动实现均衡。

如果OP1和OP2都属于LoginService,并且需要保证OP1的流量均衡,可以通过配置:

servicecomb.loadbalance.${微服务B}.${契约名称}.${接口名称}.strategy.name=RoundRobin

比如:

servicecomb.loadbalance.B.LoginService.login.strategy.name=RoundRobin

给耗时请求OP1(login)设置不同的负载均衡。

进一步讨论

从上述负载均衡的原理可以看出,假设微服务X会访问M个微服务,每个微服务平均有N个契约,那么X会创建M * N的负载均衡。对于大多数系统,这个数量级都在1K以内。一般的,只需要对于耗时的接口分配独立的负载均衡,以保证耗时请求的流量均衡。除了解决流量均衡问题,Java Chassis的配置方法,还可以针对其他特殊场景提供非常简洁的配置方案,比如可以通过配置:

servicecomb.loadbalance.${微服务B}.${契约名称}.${接口名称}.strategy.name=SessionStickiness

为具体的接口指定会话粘滞策略。

总结

Java Chassis 3通过接口维度负载均衡的策略设置,为不同的应用场景提供了非常强大的负载均衡管理能力,帮助解决负载不均衡、会话粘滞等应用负载问题。

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