Dubbo源码学习16
Dubbo 提供了4种负载均衡实现，分别是基于权重随机算法的 RandomLoadBalance、基于最少活跃调用数算法的 LeastActiveLoadBalance、基于 hash 一致性的 ConsistentHashLoadBalance，以及基于加权轮询算法的 RoundRobinLoadBalance。
不难看出所有负载均衡类均继承自AbstractLoadBalance，AbstractLoadBalance实现了LoadBalance接口，实现了负载均衡的一些公共逻辑。
AbstractLoadBalance.select(List
@Override
public Invoker select(List> invokers, URL url, Invocation invocation) {
if (invokers == null || invokers.isEmpty())
return null;
if (invokers.size() == 1)
return invokers.get(0);
//委托子类实现doSelect方法
return doSelect(invokers, url, invocation);
} 负载均衡的入口方法，逻辑无需多说，通过子类实现模板方法doSelect方法实现负载均衡逻辑
AbstractLoadBalance.getWeight(Invoker invoker, Invocation invocation)
protected int getWeight(Invoker invoker, Invocation invocation) {
// 获取提供者url中的weigth权重
int weight = invoker.getUrl().getMethodParameter(invocation.getMethodName(), Constants.WEIGHT_KEY, Constants.DEFAULT_WEIGHT);
if (weight > 0) {
//获取服务提供者启动时间戳remote.timestamp 默认为0L
long timestamp = invoker.getUrl().getParameter(Constants.REMOTE_TIMESTAMP_KEY, 0L);
if (timestamp > 0L) {
//计算服务提供者运行时长
int uptime = (int) (System.currentTimeMillis() - timestamp);
//获取服务预热时间warmup 默认为10分钟
int warmup = invoker.getUrl().getParameter(Constants.WARMUP_KEY, Constants.DEFAULT_WARMUP);
//如果运行时间小于预热时间，则重新计算服务权重，即降权
if (uptime > 0 && uptime < warmup) {
weight = calculateWarmupWeight(uptime, warmup, weight);
}
}
}
return weight;
}
static int calculateWarmupWeight(int uptime, int warmup, int weight) {
//计算权重，下面代码逻辑上形似于(uptime/warmup)*weight，启动时间/预热时长 然后乘以权重
int ww = (int) ((float) uptime / ((float) warmup / (float) weight));
//随着服务运行时间uptime，权重计算值ww会慢慢接近配置weight
return ww < 1 ? 1 : (ww > weight ? weight : ww);
}该方法首先获取权重，如果配置了权重，那么根据启动时间配置和预热时间重新计算权重。这样子做保证当服务运行时长小于服务预热时间时，对服务进行降权，避免让服务在启动之初就处于高负载状态。
RandomLoadBalance
RandLoadBalance是加权随机算法的试下，它的算法思想很简单。假设我们有一组服务器 servers = [A, B, C]，他们对应的权重为 weights = [5, 3, 2]，权重总和为10。现在把这些权重值平铺在一维坐标值上，[0, 5) 区间属于服务器 A，[5, 8) 区间属于服务器 B，[8, 10) 区间属于服务器 C。接下来通过随机数生成器生成一个范围在 [0, 10) 之间的随机数，然后计算这个随机数会落到哪个区间上。比如数字3会落到服务器 A 对应的区间上，此时返回服务器 A 即可。权重越大的机器，在坐标轴上对应的区间范围就越大，因此随机数生成器生成的数字就会有更大的概率落到此区间内。只要随机数生成器产生的随机数分布性很好，在经过多次选择后，每个服务器被选中的次数比例接近其权重比例。比如，经过一万次选择后，服务器 A 被选中的次数大约为5000次，服务器 B 被选中的次数约为3000次，服务器 C 被选中的次数约为2000次。
public class RandomLoadBalance extends AbstractLoadBalance {
public static final String NAME = "random";
private final Random random = new Random();
@Override
protected Invoker doSelect(List> invokers, URL url, Invocation invocation) {
//invokers的数量
int length = invokers.size();
//权重总数
int totalWeight = 0;
//每个Invoker有相同的权重
boolean sameWeight = true;
for (int i = 0; i < length; i++) {
//权重获取
int weight = getWeight(invokers.get(i), invocation);
//所有权重
totalWeight += weight;
// 检测当前服务提供者的权重与上一个服务提供者的权重是否相同，
// 不相同的话，则将 sameWeight 置为 false。
if (sameWeight && i > 0
&& weight != getWeight(invokers.get(i - 1), invocation)) {
sameWeight = false;
}
}
//如果总权重大于0并且所有权重并不相同
if (totalWeight > 0 && !sameWeight) {
// 随机获取一个 [0, totalWeight) 区间内的数字
int offset = random.nextInt(totalWeight);
// 循环让 offset 数减去服务提供者权重值，当 offset 小于0时，返回相应的 Invoker。
// 举例说明一下，我们有 servers = [A, B, C]，weights = [5, 3, 2]，offset = 7。
// 第一次循环，offset - 5 = 2 > 0，即 offset > 5，
// 表明其不会落在服务器 A 对应的区间上。
// 第二次循环，offset - 3 = -1 < 0，即 5 < offset < 8，
// 表明其会落在服务器 B 对应的区间上
for (int i = 0; i < length; i++) {
offset -= getWeight(invokers.get(i), invocation);
if (offset < 0) {
return invokers.get(i);
}
}
}
//如果所有服务提供者权重值相同，此时直接随机返回一个即可
return invokers.get(random.nextInt(length));
}
}
计算总权重totalWeight，如果都没有配置权重或者配置了权重但是invoker的权重都一样，从invokers中随机获取下标在[0,invokers.size)之间的随机数就行了。否则根据总权重生成一个随机数范围[0,totalWeight)的数值offset，遍历invokers列表，使用offset减去每个invoker的权重直到offset小于0则返回当前的invoker。
LeastActiveLoadBalance
最小活跃数负载。活跃调用数越小，表明该提供者效率越高，单位时间内能够处理更多的请求。此时应优先将请求分配给该提供者。再具体实现中，每个服务提供者对应一个活跃数active。初始情况下，所有服务提供者活跃数均为0。每收到一个请求，活跃数加1，完成请求后则将活跃数减1。在服务运行一段时间后，性能好的服务提供者处理请求速度更快，因此活跃数下降的也越快，此时这样的服务提供者能够优先获取到新的服务请求、这就是最小活跃数负载均衡算法的基本思想。除了最小活跃数，LeastActiveLoadBalance 在实现上还引入了权重值。所以准确的来说，LeastActiveLoadBalance 是基于加权最小活跃数算法实现的。举个例子说明一下，在一个服务提供者集群中，有两个性能优异的服务提供者。某一时刻它们的活跃数相同，此时 Dubbo 会根据它们的权重去分配请求，权重越大，获取到新请求的概率就越大。如果两个服务提供者权重相同，此时随机选择一个即可。
public class LeastActiveLoadBalance extends AbstractLoadBalance {
public static final String NAME = "leastactive";
private final Random random = new Random();
@Override
protected Invoker doSelect(List> invokers, URL url, Invocation invocation) {
//invokers数量
int length = invokers.size();
//最小活跃数
int leastActive = -1;
//具有最小活跃数的服务提供者(invoker)的数量
int leastCount = 0;
// leastIndexs 用于记录具有相同“最小活跃数”的 Invoker 在 invokers 列表中的下标信息
int[] leastIndexs = new int[length];
//预热权重的总和
int totalWeight = 0;
//初始值，用于比较
int firstWeight = 0;
//每个调用者都具有相同的权重值？
boolean sameWeight = true;
for (int i = 0; i < length; i++) {
Invoker invoker = invokers.get(i);
//获取 Invoker 对应的活跃数
int active = RpcStatus.getStatus(invoker.getUrl(), invocation.getMethodName()).getActive();
//权重
int afterWarmup = getWeight(invoker, invocation);
//发现更小的活跃数，重新开始
if (leastActive == -1 || active < leastActive) {
//使用当前活跃数更新leastActive
leastActive = active;
//更新 leastCount 为 1
leastCount = 1;
//记录下标到leastIndex
leastIndexs[0] = i;
//totalWeight权重赋值
totalWeight = afterWarmup;
//记录第一个调用者的权重
firstWeight = afterWarmup;
//重置，每个调用者都具有相同的权重值？
sameWeight = true;
//当前 Invoker 的活跃数 active 与最小活跃数 leastActive 相同
} else if (active == leastActive) {
//在 leastIndexs 中记录下当前 Invoker 在 invokers 集合中的下标
leastIndexs[leastCount++] = i;
//累加权重
totalWeight += afterWarmup;
//检测当前 Invoker 的权重与 firstWeight 是否相等，
//不相等则将 sameWeight 置为 false
if (sameWeight && i > 0
&& afterWarmup != firstWeight) {
sameWeight = false;
}
}
}
// 断言（leastCount> 0）
if (leastCount == 1) {
// 如果我们恰好有一个具有最小活动值的调用程序，则直接返回此调用程序。
return invokers.get(leastIndexs[0]);
}
//有多个 Invoker 具有相同的最小活跃数，但它们之间的权重不同
if (!sameWeight && totalWeight > 0) {
// 如果（并非每个调用者都具有相同的权重且至少一个调用者的权重大于0），请根据totalWeight随机选择。
int offsetWeight = random.nextInt(totalWeight) + 1;
//循环让随机数减去具有最小活跃数的 Invoker 的权重值，
// 当 offset 小于等于0时，返回相应的 Invoker
for (int i = 0; i < leastCount; i++) {
int leastIndex = leastIndexs[i];
offsetWeight -= getWeight(invokers.get(leastIndex), invocation);
if (offsetWeight <= 0)
return invokers.get(leastIndex);
}
}
// 如果权重相同或权重为0时，则从leastIndexes中返回一个 Invoker
return invokers.get(leastIndexs[random.nextInt(leastCount)]);
}
}
- 1.首先找到最小active的下标数组、以及这些active最小的invoker的总权重、和数量、权重是否相同 变量保存起来
- 2.如果active最小的invoker只有一个，根据active记录的下标数组，取出下标得到invokers即可
- 3.如果active最小的Invoker有相同的权重或者没配置权重，从记录最小active下标的数组中随机取一个下标，然后从invokers列表中找到这个下标对应的invoker返回
- 4.如果这些最小active的invoker权重存在，那么我们根据权重找到最小下标数组的下标，然后invokers列表去该下标的元素即可。这一步算法类似RandomLoadBalance
RoundRobinLoadBalance
原理
| 请求编号 | currentWeight 数组 | 选择结果 | 减去权重总和后的 currentWeight 数组 |
|---|---|---|---|
| 1 | [5, 1, 1] | A | [-2, 1, 1] |
| 2 | [3, 2, 2] | A | [-4, 2, 2] |
| 3 | [1, 3, 3] | B | [1, -4, 3] |
| 4 | [6, -3, 4] | A | [-1, -3, 4] |
| 5 | [4, -2, 5] | C | [4, -2, -2] |
| 6 | [9, -1, -1] | A | [2, -1, -1] |
| 7 | [7, 0, 0] | A | [0, 0, 0] |
[A,B,C]服务器的初始化权重分别为[5,1,1]，总权重为7。
- step1.[A,B,C]的当前权重currentWeight即为初始化权重[5,1,1]，选取权重最大的A服务器，将A的当前权重减去总权重作作为A的当前权重值，B，C保持不变，所以currentWeight为[-2,1,1]
- step2.将currentWeight[-2,1,1]权重分别加上各自的初始化权重[5,1,1],得到currentWeight[3,2,2]，此时还是A的权重最大，将A的当前权重减去总权重作作为A的当前权重值，B，C的currentWeight保持不变，所以currentWeight[-4,2,2]
- step3.将currentWeight[-4,2,2]权重分别加上各自的初始化权重[5,1,1],得到currentWeight[1,3,3]，此时B的权重是最大权重为3，把B的权重减去总权重3-7=-4作为B的d当前权重，A，C，所以currentWeight[1,-4,3]
- step4.将currentWeight[1,-4,3]权重分别加上各自的初始化权重[5,1,1],得到currentWeight[6，-3，4]，A权重最大，将A的当前权重减去总权重作为A的当前权重，B，C不变，得到currentWeight[-1,-3,4]
- step5.将currentWeight[-1,-3,4]权重分别加上各自的初始化权重[5,1,1],得到currentWeight[4,-2,5],C的权重最大，将C的当前权重减去总权重作为C的当前权重，A，B不变，得到currentWeight[4,-2,-2]
- step6.将currentWeight[4,-2,-2]权重分别加上各自的初始化权重[5,1,1]，得到[9, -1, -1]，A的权重最大，将A的当前权重减去总权重作为A的当前权重，B，C不变，得到currentWeight[2,-1,-1]
- step7.将currentWeight[2,-1,-1]权重分别加上各自的初始化权重[5,1,1]，得到[7, 0, 0],A的权重最大，将A的当前权重减去总权重作为A的当前权重，B，C不变，得到currentWeight[0,0,0]此时结束
- step8.最终得到的服务器序列为[A, A, B, A, C, A, A]
如果能够弄明白上述逻辑，那么RoundRobinLoadBalance的代码实现理解起来也就没什么难度了。
public class RoundRobinLoadBalance extends AbstractLoadBalance {
public static final String NAME = "roundrobin";
private static int RECYCLE_PERIOD = 60000;
protected static class WeightedRoundRobin {
/**
* 服务提供者权重
*/
private int weight;
/**
* 当前权重
*/
private AtomicLong current = new AtomicLong(0);
/**
* 最后一次更新时间
*/
private long lastUpdate;
public int getWeight() {
return weight;
}
/**
* 重置权重的同时重置current的属性值
* @param weight
*/
public void setWeight(int weight) {
this.weight = weight;
current.set(0);
}
public long increaseCurrent() {
// current = current + weight；
return current.addAndGet(weight);
}
public void sel(int total) {
// current = current - total;
current.addAndGet(-1 * total);
}
public long getLastUpdate() {
return lastUpdate;
}
public void setLastUpdate(long lastUpdate) {
this.lastUpdate = lastUpdate;
}
}
/**
* // 嵌套 Map 结构，存储的数据结构示例如下：
* // {
* // "UserService.query": {
* // "url1": WeightedRoundRobin@123,
* // "url2": WeightedRoundRobin@456,
* // },
* // "UserService.update": {
* // "url1": WeightedRoundRobin@123,
* // "url2": WeightedRoundRobin@456,
* // }
* // }
* // 最外层为服务类名 + 方法名，第二层为 url 到 WeightedRoundRobin 的映射关系。
* // 这里我们可以将 url 看成是服务提供者的 id
*/
private ConcurrentMap> methodWeightMap = new ConcurrentHashMap>();
/**
* 原子更新锁
*/
private AtomicBoolean updateLock = new AtomicBoolean();
/**
* get invoker addr list cached for specified invocation
*
* for unit test only
*
* @param invokers
* @param invocation
* @return
*/
protected Collection getInvokerAddrList(List> invokers, Invocation invocation) {
String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + invocation.getMethodName();
Map map = methodWeightMap.get(key);
if (map != null) {
return map.keySet();
}
return null;
}
@Override
protected Invoker doSelect(List> invokers, URL url, Invocation invocation) {
//获取group/interface:version.methodName组成的字符串作为key
String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + invocation.getMethodName();
// 获取 url 到 WeightedRoundRobin 映射表，如果为空，则创建一个新的
ConcurrentMap map = methodWeightMap.get(key);
if (map == null) {
methodWeightMap.putIfAbsent(key, new ConcurrentHashMap());
map = methodWeightMap.get(key);
}
int totalWeight = 0;
long maxCurrent = Long.MIN_VALUE;
//当前时间
long now = System.currentTimeMillis();
Invoker selectedInvoker = null;
WeightedRoundRobin selectedWRR = null;
//遍历invokers列表
for (Invoker invoker : invokers) {
//提供者url
String identifyString = invoker.getUrl().toIdentityString();
//获取WeightedRoundRobin对象
WeightedRoundRobin weightedRoundRobin = map.get(identifyString);
//获取当前invoker的权重值
int weight = getWeight(invoker, invocation);
if (weight < 0) {
weight = 0;
}
//检测当前Invoker是否有对应的WeightedRoundRobin，没有创建并维护到Map中
if (weightedRoundRobin == null) {
weightedRoundRobin = new WeightedRoundRobin();
//设置权重
weightedRoundRobin.setWeight(weight);
//存储 url 唯一标识 identifyString 到 weightedRoundRobin 的映射关系
map.putIfAbsent(identifyString, weightedRoundRobin);
weightedRoundRobin = map.get(identifyString);
}
// Invoker 权重不等于 WeightedRoundRobin 中保存的权重，说明权重变化了，此时进行更新
if (weight != weightedRoundRobin.getWeight()) {
//更新权重
weightedRoundRobin.setWeight(weight);
}
//让 current 加上自身权重，等价于 current += weight
long cur = weightedRoundRobin.increaseCurrent();
//设置lastUpdate，代表近期更新过
weightedRoundRobin.setLastUpdate(now);
if (cur > maxCurrent) {
//maxCurrent更新为cur
maxCurrent = cur;
selectedInvoker = invoker;
selectedWRR = weightedRoundRobin;
}
totalWeight += weight;
}
//
if (!updateLock.get() && invokers.size() != map.size()) {
if (updateLock.compareAndSet(false, true)) {
try {
// copy -> modify -> update reference
//拷贝到 newMap中
ConcurrentMap newMap = new ConcurrentHashMap();
newMap.putAll(map);
//遍历修改删除过期的记录
Iterator> it = newMap.entrySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
Entry item = it.next();
if (now - item.getValue().getLastUpdate() > RECYCLE_PERIOD) {
it.remove();
}
}
//更新methodWeightMap
methodWeightMap.put(key, newMap);
} finally {
updateLock.set(false);
}
}
}
if (selectedInvoker != null) {
// 让 current 减去权重总和，等价于 current -= totalWeight
selectedWRR.sel(totalWeight);
//返回最大current的Invoker
return selectedInvoker;
}
// should not happen here
return invokers.get(0);
}
}
先看懂原理再去理解代码，其实并不困难，上述的代码无非就是每个invoker维护自己的WeightedRoundRobin对象，没有创建该invoker的WeightedRoundRobin对象，如果有的话判断下invoker的权重是否变化了，有变化更新下，计算每个invoker的WeightedRoundRobin中维护的currentWeight变量，找到currentWeight最大的那个即我们最终选择的invoker，找到这个invoker我们还要更新下他的currentWeight，即减去总权重就好了。在中间过程过滤掉长时间未更新的节点因为该节点可能挂了，invokers 中不包含该节点，所以该节点的 lastUpdate 长时间无法被更新。
ConsistentHashLoadBalance
一致性 hash 算法由麻省理工学院的 Karger 及其合作者于1997年提出的，算法提出之初是用于大规模缓存系统的负载均衡。它的工作过程是这样的，首先根据 ip 或者其他的信息为缓存节点生成一个 hash，并将这个 hash 投射到 [0, 232 - 1] 的圆环上。当有查询或写入请求时，则为缓存项的 key 生成一个 hash 值。然后查找第一个大于或等于该 hash 值的缓存节点，并到这个节点中查询或写入缓存项。如果当前节点挂了，则在下一次查询或写入缓存时，为缓存项查找另一个大于其 hash 值的缓存节点即可。大致效果如下图所示，每个缓存节点在圆环上占据一个位置。如果缓存项的 key 的 hash 值小于缓存节点 hash 值，则到该缓存节点中存储或读取缓存项。比如下面绿色点对应的缓存项将会被存储到 cache-2 节点中。由于 cache-3 挂了，原本应该存到该节点中的缓存项最终会存储到 cache-4 节点中。
下面来看看一致性 hash 在 Dubbo 中的应用。我们把上图的缓存节点替换成 Dubbo 的服务提供者，于是得到了下图：
这里颜色相同的节点均属于一个服务提供者，比如invoker1-1,invoker1-2,...,invoker1-160。这样的目的是通过引入虚拟节点，让invoker在圆环上分散开来，避免数据倾斜问题。所谓数据倾斜是指，由于节点不够分散，导致大量请求落到了同一个节点上，而其他节点只会接收到了少量请求的情况。比如：
如上，由于 Invoker-1 和 Invoker-2 在圆环上分布不均，导致系统中75%的请求都会落到 Invoker-1 上，只有 25% 的请求会落到 Invoker-2 上。解决这个问题办法是引入虚拟节点，通过虚拟节点均衡各个节点的请求量。
public class ConsistentHashLoadBalance extends AbstractLoadBalance {
private final ConcurrentMap> selectors = new ConcurrentHashMap>();
@SuppressWarnings("unchecked")
@Override
protected Invoker doSelect(List> invokers, URL url, Invocation invocation) {
//获取调用方法名称
String methodName = RpcUtils.getMethodName(invocation);
//group/interface:version.methodName
String key = invokers.get(0).getUrl().getServiceKey() + "." + methodName;
//获取 invokers 原始的 hashcode
int identityHashCode = System.identityHashCode(invokers);
//从ConcurrentMap> selectors 选取一个ConsistentHashSelector
//就是说group/interface:version.methodName构成一个hash环
ConsistentHashSelector selector = (ConsistentHashSelector) selectors.get(key);
//如果没有创建ConsistentHashSelector或者invokers列表发生了改变,均需要重新创建
//ConsistentHashSelector
if (selector == null || selector.identityHashCode != identityHashCode) {
// 创建新的 ConsistentHashSelector
selectors.put(key, new ConsistentHashSelector(invokers, methodName, identityHashCode));
selector = (ConsistentHashSelector) selectors.get(key);
}
//调用 ConsistentHashSelector 的 select 方法选择 Invoker
return selector.select(invocation);
}
private static final class ConsistentHashSelector {...}
}
上述方法首先根据获取服务方法名称组成的key,然后计算invokers的hashcode值，然后根据key从selectors ConcurrentMap
ConsistentHashSelector
/**
* key- 提供者address的hash算法得到的值，value-Invoker对象
*/
private final TreeMap> virtualInvokers;
/**
* 分片数量
*/
private final int replicaNumber;
/**
* invokers列表求得的hashcode
*/
private final int identityHashCode;
/**
* 参数下标数组
*/
private final int[] argumentIndex;
ConsistentHashSelector(List> invokers, String methodName, int identityHashCode) {
this.virtualInvokers = new TreeMap>();
this.identityHashCode = identityHashCode;
URL url = invokers.get(0).getUrl();
// 获取虚拟节点数，默认为160
this.replicaNumber = url.getMethodParameter(methodName, "hash.nodes", 160);
//获取参与 hash 计算的参数下标值，默认对第一个参数进行 hash 运算
String[] index = Constants.COMMA_SPLIT_PATTERN.split(url.getMethodParameter(methodName, "hash.arguments", "0"));
argumentIndex = new int[index.length];
for (int i = 0; i < index.length; i++) {
argumentIndex[i] = Integer.parseInt(index[i]);
}
/**
* 同一个invoker按照分片数量均匀hash到virtualInvokers中
*/
for (Invoker invoker : invokers) {
//服务提供者地址
String address = invoker.getUrl().getAddress();
//分片数量除以4
for (int i = 0; i < replicaNumber / 4; i++) {
//对 address + i 进行 md5 运算，得到一个长度为16的字节数组
byte[] digest = md5(address + i);
for (int h = 0; h < 4; h++) {
//hash算法根据digest和h的数值分散提供者
long m = hash(digest, h);
virtualInvokers.put(m, invoker);
}
}
}
} 方法的上半部分主要是初始化成员变量virtualInvokers，identityHashCode,replicaNumber，argumentIndex成员变量，下半部分主要是根据dubbo自己的hash算法根据分片数量replicaNumber将invokers列表中的每个invoker均匀的hash到virtualInvokers中。
ConsistentHashSelector.select(Invocation invocation)
public Invoker select(Invocation invocation) {
String key = toKey(invocation.getArguments());
// 对参数 key 进行 md5 运算
byte[] digest = md5(key);
//取 digest 数组的前四个字节进行 hash 运算，再将 hash 值传给 selectForKey 方法，
//寻找合适的 Invoker
return selectForKey(hash(digest, 0));
}
/**
* 对argumentIndex位置处的调用方法的参数拼接成字符串后进行hash
*/
private String toKey(Object[] args) {
StringBuilder buf = new StringBuilder();
for (int i : argumentIndex) {
if (i >= 0 && i < args.length) {
buf.append(args[i]);
}
}
return buf.toString();
}
private Invoker selectForKey(long hash) {
// 到 TreeMap 中查找第一个节点值大于或等于当前 hash 的 Invoker
Map.Entry> entry = virtualInvokers.tailMap(hash, true).firstEntry();
// 如果 hash 大于 Invoker 在圆环上最大的位置，此时 entry = null，
// 需要将 TreeMap 的头节点赋值给 entry
if (entry == null) {
entry = virtualInvokers.firstEntry();
}
return entry.getValue();
} - 1.根据调用传来的参数和初始化时赋值的参数下标数组求得key，然后在根据dubbo自己的hash算法先对key进行md5然后在把digest对应的字节hash获取一个key。
- 2.根据dubbo的hash算法求得hashcode调用virtualInvokers的trailMap返回大于该hashcode的后半部分Map.Entry，然后取的Map.Entry的第一个元素，如果为null那么直接获取virtualInvokers的第一个元素。