标签：dubbo hash int argumentIndex 源码 参数 Invoker 一致性
ConsistentHashLoadBalance
原理图
第一步: 基于网络地址hash构建虚拟一致性hash表
获取接口与方法名
每个方法构建一致性hash选择器
通过选择器选择一个Invoker基于调用方法参数值hash获取hash结果
选择器选择Invoker的依据: 方法的参数值hash以及参与hash的方法参数数量
默认只有第一个参数的参数值参与hash
protected <T> Invoker<T> doSelect(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) {
获取接口与方法名
String methodName = RpcUtils.getMethodName(invocation);
String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + methodName;
每一个方法一个一致性hash选择器
int invokersHashCode = invokers.hashCode();
ConsistentHashSelector<T> selector = (ConsistentHashSelector<T>) selectors.get(key);
if (selector == null || selector.identityHashCode != invokersHashCode) {
selectors.put(key, new ConsistentHashSelector<T>(invokers, methodName, invokersHashCode));
selector = (ConsistentHashSelector<T>) selectors.get(key);
}
通过选择器选择一个Invoker
return selector.select(invocation);
}
获取一致性hash选择器
- 获取方法配置的结点数，默认160
- 获取需要进行hash的参数数组索引，默认对第一个参数进行hash
- 构建一致性hash表,大小为replicaNumber*Invoker数量
private static final class ConsistentHashSelector<T> {
private final TreeMap<Long, Invoker<T>> virtualInvokers; // 一致性hash表 大小为replicaNumber*Invoker数量
private final int replicaNumber; // 副本数 默认160个
private final int identityHashCode;
private final int[] argumentIndex;// [0,1,2]几个参数参数参与hash 负载,默认只有第一个参数参与也就是数组为[0]
ConsistentHashSelector(List<Invoker<T>> invokers, String methodName, int identityHashCode) {
this.virtualInvokers = new TreeMap<Long, Invoker<T>>();
// 生成调用结点HashCode
this.identityHashCode = identityHashCode;
URL url = invokers.get(0).getUrl();
获取方法配置的结点数，默认160
this.replicaNumber = url.getMethodParameter(methodName, HASH_NODES, 160);
获取需要进行hash的参数数组索引，默认对第一个参数进行
String methodParameter = url.getMethodParameter(methodName, HASH_ARGUMENTS, "0");
String[] index = COMMA_SPLIT_PATTERN.split(methodParameter); // {'0'}
构建参数hash的参数数组元信息
argumentIndex = new int[index.length];
for (int i = 0; i < index.length; i++) {
argumentIndex[i] = Integer.parseInt(index[i]);
}
构建一致性hash表
for (Invoker<T> invoker : invokers) { // 每个Invoker构建40*4个虚拟节点
String address = invoker.getUrl().getAddress();
for (int i = 0; i < replicaNumber / 4; i++) { // 每4个虚拟节点共用同一个地址进行hash
// byte数组 128位
byte[] digest = md5(address + i); // 简单理解: 有40个不同地址的节点 [有40个节点的hash 通过地址加index进行md5 hash]
for (int h = 0; h < 4; h++) { // 每个地址hash结果为128位,分成0~31 32——63 64~95 96~127四部分
long m = hash(digest, h); // 算出四部分每部分的hash值
virtualInvokers.put(m, invoker); // 加入一致性hash表[注意不是环]
}
}
}
}
负载实现
- 根据前面配置的argumentIndex,判断取几个参数进行一致性hash
- 默认argumentIndex 大小为1,数组值为0;表示取第一个参数进行hash
public Invoker<T> select(Invocation invocation) {
根据前面配置的argumentIndex,判断取几个参数进行一致性hash
String key = toKey(invocation.getArguments());
byte[] digest = md5(key);
return selectForKey(hash(digest, 0));
}
private String toKey(Object[] args) {
默认argumentIndex 大小为1,数组值为0
表示取第一个参数进行hash
StringBuilder buf = new StringBuilder();
for (int i : argumentIndex) {
if (i >= 0 && i < args.length) {
buf.append(args[i]);
}
}
return buf.toString();
}
- 根据hash值取virtualInvokers一致性hash表上的节点
- 兜底逻辑: 溢出则取第一个
private Invoker<T> selectForKey(long hash) {
Map.Entry<Long, Invoker<T>> entry = virtualInvokers.ceilingEntry(hash);
if (entry == null) {
entry = virtualInvokers.firstEntry();
}
return entry.getValue();
}
标签：dubbo,hash,int,argumentIndex,源码,参数,Invoker,一致性 来源： https://blog.csdn.net/qq_35529969/article/details/122602932
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