一、前言

软件开发定制前置相关文章：

软件开发定制我们聊了以下问题：

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8. Ribbon如何发送网络HTTP请求？
9. Ribbon如何用IPing机制动态检查服务实例是否存活？
10. Ribbon负载均衡策略之随机（RandomRule）、轮询（RoundRobinRule）、重试（RetryRule）、选择并发量最小的（BestAvailableRule）实现方式；

本文继续讨论 根据响应时间加权算法（WeightedResponseTimeRule）是如何实现的？

二、WeightedResponseTimeRule

WeightedResponseTimeRule继承自RoundRobinRule，也就是说该策略是对RoundRobinRule的扩展，其增加了 根据实例运行情况来计算权重 并根据权重挑选实例的规则，以达到更优的负载、实例分配效果。

下面我们一点点来看WeightedResponseTimeRule是如何实现根据相应时间计算权重并根据权重挑选实例的？

1、计算权重？

WeightedResponseTimeRule在初始化的时候会初始化父类RoundRobinRule，在RoundRobinRule的有参构造函数中会调用setLoadBalancer(ILoadBalancer)方法，WeightedResponseTimeRule类中重写了setLoadBalancer(ILoadBalancer)方法，在setLoadBalancer(ILoadBalancer)中会调用initialize(ILoadBalancer)对权重进行初始化、并定时更新。

public static final int DEFAULT_TIMER_INTERVAL = 30 * 1000;private int serverWeightTaskTimerInterval = DEFAULT_TIMER_INTERVAL;
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1）如何更新权重？

WeightedResponseTimeRule通过Timer#schedule()方法启动一个上一个任务结束到下一个任务开始之间间隔30s执行一次的定时任务为每个服务实例计算权重；

定时任务的主体是DynamicServerWeightTask：

// WeightedResponseTimeRule的内部类class DynamicServerWeightTask extends TimerTask {    public void run() {        ServerWeight serverWeight = new ServerWeight();        try {            serverWeight.maintainWeights();        } catch (Exception e) {            logger.error("Error running DynamicServerWeightTask for {}", name, e);        }    }}
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DynamicServerWeightTask的run()方法中会实例化一个ServerWeight对象，并通过其maintainWeights()方法计算权重。

2）如何计算权重？

无论是权重的初始化还是权重的定时更新，都是使用ServerWeight#maintainWeights()方法来计算权重：

// WeightedResponseTimeRule的内部类class ServerWeight {    public void maintainWeights() {        ILoadBalancer lb = getLoadBalancer();        if (lb == null) {            return;        }        // CAS保证只有一个线程可以进行权重的计算操作        if (!serverWeightAssignmentInProgress.compareAndSet(false,  true))  {            return;         }                try {            logger.info("Weight adjusting job started");            AbstractLoadBalancer nlb = (AbstractLoadBalancer) lb;            LoadBalancerStats stats = nlb.getLoadBalancerStats();            if (stats == null) {                return;            }            // 所有实例的平均响应时间总和            double totalResponseTime = 0;            for (Server server : nlb.getAllServers()) {                // 汇总每个实例的平均响应时间到totalResponseTime上                ServerStats ss = stats.getSingleServerStat(server);                totalResponseTime += ss.getResponseTimeAvg();            }            // 计算每个实例的权重：weightSoFar + totalResponseTime - 实例的平均响应时间            // 实例的平均响应时间越长、权重就越小，就越不容易被选择到            Double weightSoFar = 0.0;                        List<Double> finalWeights = new ArrayList<Double>();            for (Server server : nlb.getAllServers()) {                ServerStats ss = stats.getSingleServerStat(server);                double weight = totalResponseTime - ss.getResponseTimeAvg();                weightSoFar += weight;                finalWeights.add(weightSoFar);               }            setWeights(finalWeights);        } catch (Exception e) {            logger.error("Error calculating server weights", e);        } finally {            // 表示权重计算结束，允许其他线程进行权重计算            serverWeightAssignmentInProgress.set(false);        }    }}
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方法的核心逻辑：

1. LoadBalancerStats中记录了每个实例的统计信息，累加所有实例的平均响应时间，得到总平均响应时间totalResponseTime；
2. 为负载均衡器中维护的实例列表逐个计算权重（从第一个开始），计算规则为：weightSoFar + totalResponseTime - 实例的平均响应时间；
3. 其中weightSoFar初始化为零，并且每计算好一个权重需要累加到weightSoFar上供下一次计算使用；

3）例证权重的计算

举个例子，假如服务A有四个实例：A、B、C、D，他们的平均响应时间（单位：ms）为：10、50、100、200。

• 服务A的所有实例的总响应时间（totalResponseTime）为：10 + 50 + 100 + 200 = 360；
• 每个实例的权重计算规则为：总响应时间（totalResponseTime） 减去 实例的平均响应时间 + 累加的权重weightSoFar，具体到每个实例的计算如下：

1. 实例A：360 - 10 + 0 = 350（weightSoFar = 0）
2. 实例B：360 - 50 + 350 = 660（weightSoFar = 350）
3. 实例C：360 - 100 + 660 = 920（weightSoFar = 660）
4. 实例D：360 - 200 + 920 = 1080（weightSoFar = 920）

这里的权重值表示各实例权重区间的上限，以上面的计算结果为例，它为这4个实例各构建了一个区间：

1. 每个实例的区间下限是上一个实例的区间上限;
2. 每个实例的区间上限是我们计算出的并存储于在List<Double>类型的accumulatedWeights变量中的权重值，其中第一个实例的下限默认为零。

所以，根据上面示例的权重计算结果，我们可以得到每个实例的权重区间：

1. 实例A：[0，350]（weightSoFar = 0）
2. 实例B：(350, 660]（weightSoFar = 350）
3. 实例C：(660, 920]（weightSoFar = 660）
4. 实例D：(920, 1080]（weightSoFar = 920）

从这里我们可以确定每个区间的宽度实际就是：总的平均响应时间 - 实例的平均响应时间，所以服务实例的平均响应时间越短、权重区间的宽度就越大，服务实例被选中的概率就越高。

这些区间边界的开闭如何确定？区间在哪里使用？

2、权重的使用

我们知道Ribbon负载均衡算法体现在IRule的choose(Object key)方法中，而choose(Object key)方法中又会调用choose(ILoadBalancer lb, Object key)方法，所以我们只需要看WeightedResponseTimeRule的choose(ILoadBalancer lb, Object key)方法：

方法的核心流程如下：

1. 如果服务实例的最大权重值 < 0.001 或者服务的实例个数发生变更，则采用父类RoundRobinRule做轮询负载；
2. 否则，利用Random函数生成一个随机数randomWeight，然后遍历权重列表，找到第一个权重值大于等于随机数randomWeight的列表索引下标，然后拿当前权重列表的索引值去服务实例列表中获取具体实例。

1）权重区间问题？

正常每个区间都为(x, y]，但是第一个实例和最后一个实例不同：

1. 由于随机数的最小取值可以为0，所以第一个实例的下限是闭区间；
2. 随机数的最大值取不到最大权重值，所以最后一个实例的上限是开区间；