eka電商渠道什么意思？

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關于dubbo負載均衡算法如何選擇？

在生產環境中，我推薦加權旋轉或加權隨機，強烈反對使用一致哈希算法，原因如下。

Dubbo中主要提供了以下負載平衡算法:

1、隨機加權隨機

2.循環加權輪詢

3.最不活躍的聯系

4.一致性哈希算法

加權隨機和加權輪詢都引入了權重的概率，主要考慮集群中每臺機器的配置不同，導致其提供服務的能力不一致，因此可以降低配置低的機器的權重，實現更合理的流量分配。

最小連接數負載均衡的主要特點是運行時可以根據當前呼叫情況分配流量，即流量優先分配給當前負載低的節點。這個算法看似高大上，我個人認為它的使用場景不是特別多，需要實時收集這些信息。其實現也比較復雜，實際生產中沒有特殊情況，不建議使用。

我個人強烈反對使用一致哈希算法作為Dubbo的服務負載均衡算法，因為Dubbo服務是無狀態的，不存在所謂的緩存命中率。一致哈希算法最大的應用場景是在分布式緩存中。

例如，分布式Redis集群最初有四個節點。如果根據輪詢來平衡負載，則有四個鍵。

key1-gtnode1

key2-gtnode2

密鑰3-gtnode3

按鍵4-gtnode4

那么，例如，如果node1宕機，根據之前存儲的密鑰重用輪詢策略，將會出現以下相應的情況:

key1-gtnode2

密鑰2-gtnode3

按鍵3-gtnode4

按鍵4-gtnode2

即此時使用key2查詢集群中的數據，因為key2的數據存儲在node2，但是由于節點的變化，會路由到node3，導致緩存失效。

這就是緩存命中率的問題。

但是一致哈希算法只會影響失效節點相鄰的數據，其他數據還是可以命中的，所以緩存是有意義的。

最后，我推薦roundrobin或者random，我通常建議考慮r。Oundrobin，因為不是隨機的，方便追蹤問題，兩者的實現都不復雜，所以兩者都可以。