Robin负载均衡策略存在问题及CSE解决方案

Posted 2021-04-15 微服务蜂巢

Robin

Robin设计了几个核心接口：IRule、ILoadBalancer、ServerListFilter、IPing、ServerList、Server。开发者在使用的时候，需要组合使用这些接口。Robin提供了大量的接口实现，在使用这些实现或者自定义实现的时候，存在非常多的问题需要考虑：

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每一个实现类依赖的其他接口的功能是不确定的，不能够随意组合。比如：ServerListFilter只会被DynamicServerListLoadBalancer使用，而不会被ILoadBalancer的其他实现类使用；IRule的不同实现，依赖的ILoadBalancer接口不同，RoundRobinRule会调用getAllServerList，并且会判断返回的Server是否alive，而RandomRule则不会使用这些接口，这种情况会给实现ILoadBalancer的开发人员带来大量的困扰，他们必须对每一个可能的IRule实现进行测试，以保证提供给用户的功能说明是可靠的。这种情况带来的另外问题，就是限制了运维人员在运行时动态的调整负载均衡策略。使用Robin组件，更加适用于开发阶段确定好各个实现，而不进行修改。

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在使用ServerListFilter的时候，不能够基于每次请求的参数进行实例过滤。这样类似灰度发布等功能无法通过它实现。因为ServerListFilter会通过ILoadBalancer获取当前请求参数，而ILoadBalancer则被大量的请求共用。业务必须通过ThreadLocal来保存请求参数，以防止并发问题。初次使用这种机制的业务基本都会忽略这个问题，必须通过大量并发测试才可能发现，很多时候会将问题遗漏到生产环境。

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在需要动态调整IRule的场景，部分IRule的实现可能会导致内存泄露。比如WeightedResponseTimeRule。这个规则在初始化的时候，会启动Timer线程计算权重，并且每次更新ILoadBalancer的时候（调用setLoadBalancer方法），会重新初始化，如果并发控制不当，则会导致频繁创建线程造成OOM。这个问题需要在进行大量并发和持续运行的情况下才能够发现。

总结：Robin定义了很灵活的接口，在实现单一场景的时候，可以满足非常多场景的需求。但是在动态调整策略、自由组合策略以及定制开发过程中都存在大量的陷阱，需要开发人员非常谨慎使用，有些陷阱需要进行大量并发和长时间运行才能够发现。

CSE对负载均衡算法的改进

CSE结合自身对负载均衡的理解，对负载均衡处理流程进行了改进。下面是流程图：

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DiscoveryFilter主要管理实例进行分组、缓存。详细流程参考：https://docs.servicecomb.io/java-chassis/zh_CN/references-handlers/loadbalance.html

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对每一个微服务分配一个LoadBalancer实例。

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ServerListFilerExt和RuleExt均对Robin的ServerListFilter和IRule进行了改进。参数增加了Invocation，这样可以支持基于接口参数的路由选择。对于ServerListFilter和IRule的扩展，都只需要实现接口，并不需要依赖大量的LoadBalancer的接口，这样就避免了业务在实现这些接口的时候，需要考虑组合的一致性，减少业务犯错误的风险。

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整改以后，业务不能在随意配置和使用IRule和ServerListFilter的实现。需要使用系统缺省的配置参数:RoundRobin、Random、SessionStickiness、WeightedResponse等，这些字符串表达和实现方式独立。业务也可以通过扩展ExtensionFactory实现自己的RuleExt和ServerListFilterExt。

基于响应时间权重问题

经过上述整改，CSE重新实现了WeightedResponseTimeRule，新实现的算法没有采用定时器和新线程，可以避免频繁替换Rule和并发场景下可能导致的内存泄露等问题。这个算法存在如下需要注意的问题：

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“权重”和“响应时间”并不是一个严格意义上的反比关系。比如时延为20ms和40ms，并不意味着实例选择的概率是2:1。目前计算“权重”和“响应时间”的算法为：
T = SUM(L1,L2,…,Ln)
(L1:L2:…:Ln) = (T-L1:T-L2:…:T-Ln)=(W1:W2:…:Wn)
“权重算法”是一个伪随机算法，实例的分布符合上述的公式，但是每次选中的实例是不可预期的。 另外，如果所有实例的响应时间均小于10ms，那么权重算法等同于RoundRobin算法。

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在实例数为100的情况下，基于响应时间权重算法比RoundRobin算法慢100倍。但是不用担心，这个是对实例列表遍历一遍的时间，在业务处理时间为10ms的情况下，只占用业务1/1000的时间。