eka电商渠道什么意思？
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关于dubbo负载均衡算法如何选择？
在生产环境中，我推荐加权旋转或加权随机，强烈反对使用一致哈希算法，原因如下。
Dubbo中主要提供了以下负载平衡算法:
1、随机加权随机
2.循环加权轮询
3.最不活跃的联系
4.一致性哈希算法
加权随机和加权轮询都引入了权重的概率，主要考虑集群中每台机器的配置不同，导致其提供服务的能力不一致，因此可以降低配置低的机器的权重，实现更合理的流量分配。
最小连接数负载均衡的主要特点是运行时可以根据当前呼叫情况分配流量，即流量优先分配给当前负载低的节点。这个算法看似高大上，我个人认为它的使用场景不是特别多，需要实时收集这些信息。其实现也比较复杂，实际生产中没有特殊情况，不建议使用。
我个人强烈反对使用一致哈希算法作为Dubbo的服务负载均衡算法，因为Dubbo服务是无状态的，不存在所谓的缓存命中率。一致哈希算法最大的应用场景是在分布式缓存中。
例如，分布式Redis集群最初有四个节点。如果根据轮询来平衡负载，则有四个键。
key1-gtnode1
key2-gtnode2
密钥3-gtnode3
按键4-gtnode4
那么，例如，如果node1宕机，根据之前存储的密钥重用轮询策略，将会出现以下相应的情况:
key1-gtnode2
密钥2-gtnode3
按键3-gtnode4
按键4-gtnode2
即此时使用key2查询集群中的数据，因为key2的数据存储在node2，但是由于节点的变化，会路由到node3，导致缓存失效。
这就是缓存命中率的问题。
但是一致哈希算法只会影响失效节点相邻的数据，其他数据还是可以命中的，所以缓存是有意义的。
最后，我推荐roundrobin或者random，我通常建议考虑r。Oundrobin，因为不是随机的，方便追踪问题，两者的实现都不复杂，所以两者都可以。