LoadBalancingSpi

本文是 Apache Ignite 中 Load Balancing SPI（负载均衡服务提供接口） 的核心说明，特别是其默认实现 RoundRobinLoadBalancingSpi 的工作原理。

它解释了 Ignite 如何在集群中智能地将任务（Job）分配到不同的节点 上执行，以实现资源利用率最大化、避免热点、提高整体性能。

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🧩 一、核心定位：Load Balancing SPI 是什么？

/**
 * Load balancing SPI provides the next best balanced node for job execution.
 */

翻译：负载均衡 SPI 负责为每个任务选择"下一个最合适的节点"来执行。

✅ 关键点：

• 它是 Ignite 的"任务调度员"。
• 在执行 ComputeTask.map(...) 时，决定每个 ComputeJob 应该交给哪个 ClusterNode 去运行。
• 目标：让集群中所有节点的负载尽可能均衡（CPU、内存、网络等）。

📌 你可以把它理解为：一个智能的"任务分发中心"或"调度台"。

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🔄 二、核心机制：两种轮询模式（Round-Robin）

RoundRobinLoadBalancingSpi 是 Ignite 的默认负载均衡器，支持两种模式：

1. Per-Task 模式（按任务轮询）

spi.setPerTask(true);

• 特点：

  • 每个任务（Task）开始时，随机选择一个起始节点。
  • 然后按顺序将 Job 分配给后续节点（形成一个环）。
  • 保证同一个任务的 Job 尽可能分布在不同节点上。

• 优点：

  • 当任务的 Job 数量 = 集群节点数时，能确保每个节点恰好执行一个 Job，负载最均衡。

• 适用场景：

  • 任务规模固定，希望均匀分布。

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2. Global 模式 （全局轮询）✅ 默认模式

spi.setPerTask(false); // 默认就是 false

• 特点：

  • 所有任务共享一个全局的节点轮询队列。
  • 每次需要分配 Job 时，从队列中取出"下一个"节点。
  • 多个任务并发执行时，可能多个 Job 被分配到同一个节点。

• 优点：

  • 实现简单，开销小。
  • 长期来看，负载是均衡的。

• 缺点：

  • 短期内可能出现"热点"（某个节点被连续分配多个 Job）。

• 适用场景：

  • 通用场景，任务数量不固定，追求简单高效。

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🧱 三、如何使用 Load Balancer？两种编程模型

Ignite 提供了两种任务抽象，决定了你是否需要手动控制负载均衡。

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✅ 方式 1：使用 ComputeTaskSplitAdapter（推荐，自动负载均衡）

public class MyFooBarTask extends ComputeTaskSplitAdapter<Object, Object> {
    @Override
    protected Collection<? extends ComputeJob> split(int gridSize, Object arg) {
        List<MyFooBarJob> jobs = new ArrayList<>(gridSize);
        for (int i = 0; i < gridSize; i++) {
            jobs.add(new MyFooBarJob(arg));
        }
        return jobs; // 节点分配由 Load Balancer 自动完成
    }
}

✅ 特点：

• 你只需返回 Job 列表。
• Ignite 自动使用当前配置的 LoadBalancingSPI 为每个 Job 分配节点。
• 无需关心负载均衡细节，适合大多数场景。

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✅ 方式 2：使用 ComputeTaskAdapter（高级，手动控制）

public class MyFooBarTask extends ComputeTaskAdapter<String, String> {
    @LoadBalancerResource
    ComputeLoadBalancer balancer; // 自动注入负载均衡器

    public Map<? extends ComputeJob, ClusterNode> map(List<ClusterNode> subgrid, String arg) {
        Map<MyFooBarJob, ClusterNode> jobs = new HashMap<>();

        for (int i = 0; i < subgrid.size(); i++) {
            MyFooBarJob job = new MyFooBarJob(arg);
            ClusterNode node = balancer.getBalancedNode(job, null); // 手动获取最佳节点
            jobs.put(job, node);
        }

        return jobs;
    }

    public String reduce(List<ComputeJobResult> results) {
        // 聚合结果
    }
}

✅ 特点：

• 你可以精细控制每个 Job 的分配逻辑。
• 可以结合其他策略（如Affinity Load Balancing，将 Job 分配到离数据最近的节点）。
• 适用于复杂调度需求。

📌 @LoadBalancerResource：这是关键注解，Ignite 会自动将当前 SPI 实现的负载均衡器注入到该字段。

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📦 四、Ignite 内置的 Load Balancing SPI 实现

SPI 实现	说明
RoundRobinLoadBalancingSpi	✅ 默认实现，轮询分配
AdaptiveLoadBalancingSpi	基于节点性能指标（CPU、负载、响应时间）动态选择最佳节点
WeightedRandomLoadBalancingSpi	根据节点权重（如硬件配置）进行加权随机分配

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⚙️ 五、配置示例：如何设置 RoundRobin 模式

Java 配置

RoundRobinLoadBalancingSpi spi = new RoundRobinLoadBalancingSpi();
spi.setPerTask(false); // 使用全局模式（默认）

IgniteConfiguration cfg = new IgniteConfiguration();
cfg.setLoadBalancingSpi(spi);

Ignite ignite = Ignition.start(cfg);

Spring XML 配置

<bean class="org.apache.ignite.configuration.IgniteConfiguration">
    <property name="loadBalancingSpi">
        <bean class="org.apache.ignite.spi.loadbalancing.roundrobin.RoundRobinLoadBalancingSpi">
            <property name="perTask" value="false"/>
        </bean>
    </property>
</bean>

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⚠️ 六、重要注意事项

项目	说明
SPI 不要直接调用	文档强调：SPI 是内部机制，不要直接调用其方法（如 getBalancedNode()），应通过 @LoadBalancerResource 注入后使用
获取 SPI 实例	只能用于检查配置：ignite.configuration().getLoadBalancingSpi()
与 Affinity 结合	在数据密集型任务中，Affinity Routing（亲和性路由）通常比负载均衡更重要，优先将计算发往数据所在节点
性能影响	负载均衡算法本身开销极小，基本可忽略

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📌 七、关键总结

概念	说明
Load Balancing SPI	决定"哪个节点执行哪个 Job"的调度器
Round-Robin	默认策略，简单公平
Per-Task 模式	每个任务独立轮询，保证分布均匀
Global 模式	所有任务共享轮询队列，长期均衡
ComputeTaskSplitAdapter	自动负载均衡，推荐使用
ComputeTaskAdapter + @LoadBalancerResource	手动控制，灵活但复杂

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🎯 一句话理解全文

LoadBalancingSpi 是 Ignite 的"任务调度台"：

• 它确保每个计算任务（Job）被合理地分配到集群中的不同节点上执行。
• 默认使用轮询（Round-Robin） 策略，支持"按任务轮询"和"全局轮询"两种模式。
• 大多数情况下你无需关心它，使用 ComputeTaskSplitAdapter 即可自动享受负载均衡。
• 在需要精细控制时，可通过 @LoadBalancerResource 注入并手动选择节点。
• 它让 Ignite 实现了"计算分发"和"资源均衡"的核心能力。

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💡 生产建议：

1. 保持默认配置 ：RoundRobinLoadBalancingSpi + perTask=false 适用于绝大多数场景。
2. 高负载场景可尝试 Adaptive ：如果节点性能差异大，可考虑 AdaptiveLoadBalancingSpi。
3. 数据密集型任务优先用 Affinity ：比起负载均衡，"计算靠近数据" 更重要（避免网络传输）。
4. 监控节点负载：通过 Ignite Visor 或 JMX 查看各节点 CPU、线程数，验证负载是否均衡。

如果你正在处理大规模并行计算 或高并发任务调度，理解 Load Balancing SPI 是优化性能的关键一步。

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