负载均衡

定义

从满足本次转发要求的服务实例集中，通过一定的均衡策略，选取一个实例返回给主调方，供主调方进行服务请求发送。

权重随机负载均衡策略，利用区间算法，基于伪随机因子取模的方式选择对应服务实例。

对于有状态的业务逻辑（比如通过用户ID或者请求ID进行hash分区的），为了保证同key请求能够持续命中同一个物理节点，此时应该选择一致性hash负载均衡策略。

该负载均衡策略基于ketama环算法，每一个服务实例会按照权重分裂成若干个虚拟节点。虚拟节点通过取hash值的方式，映射到长度为2^32的hash环中。

发起查询时，北极星会基于用户传入的hashKey，计算出具体的hash值，然后到环中寻找hash值刚刚好大于传入数据hash值的虚拟节点，并返回其对应的服务实例

首先为实例集创建一个长度为质数65537的向量表，算法根据节点的权重，将向量表进行填充，直到向量表全部被节点所占满。取节点时则根据用户传值的hashValue取摸的方式，返回对应下标的节点。

算法优点：由于是直接取模寻址，因此算法性能相比ketama环要高（官方数据是在256K个插槽的情况下，性能是5X到10X的差距）。

算法缺点：当节点下线后，导致迁移的节点数量相比ketama环要多（官方数据为迁移节点数量是ketama的两倍）

北极星的每个服务实例，都可以设置权重，请求会根据权重，按比例进行分配。权重分为静态权重和动态权重两类：

用户可以通过界面配置或者实例注册的方式，调整服务实例的权重，由控制面推送给所有的数据面生效。

数据面在运行过程中，定时上报负载数据给控制面，目前支持capacity&used两个指标，被调方定时（一般2s）上报两个指标的数值到控制面，控制面根据负载信息，调整权重数据。主调方定时拉取最新的权重数据，实时更新以前的静态权重字段，复用老的weightrandom算法。