3. 策略选择

根据前面的这些分析，虽然我们有三种卸载策略和两种放置策略，可以产生3*2=6种组合，但其实我们只有两种比较推荐的选择：

• ThresholdShedder + LeastResourceUsageWithWeight

• UniformLoadShedder + LeastLongTermMessageRate

这两种选择各有优缺点，读者可根据场景需求自行选择，下面表格总结了两种选择的优缺点：

这两种选择均具有各自的优势与不足，读者可依据下面表格和具体的场景需求自主进行选择。

策略	适应异构环境 （适应性）	适应负载抖动 （稳定性）	过度加载问题 （正确性）	过度卸载问题 （正确性）	负载均衡速度
ThresholdShedder + LeastResourceUsageWithWeight	一般1	良	差	差	一般3
UniformLoadShedder + LeastLongTermMessageRate	差2	差	良	良	一般4

可以看到：

1. 在适应异构环境方面，ThresholdShedder + LeastResourceUsageWithWeight 的表现只能评为一般。原因在于，ThresholdShedder 并非能完全适配异构环境。尽管它不会将高负载的 broker 错误判定为低负载，然而异构环境依然会对 ThresholdShedder 的负载均衡成效造成影响。

   比如说，当前集群存在三台broker，资源使用率分别为10,50,70，broker1、broker2同构，broker3上面是空载，但是因为部署了其他进程，导致它资源使用率达到70。此时我们会希望broker3分摊部分压力给broker1，但是由于平均负载为43.33，43.33+10>50，因此不会判定broker2为超载，而超载的broker3也没有流量可以卸载，从而使得负载均衡算法处于无法工作的状态。

1. 在同样的场景下，若采用 UniformLoadShedder 与 LeastLongTermMessageRate 的组合，问题将更为严峻。这会致使部分负载从 broker2 转移至 broker3，进而使得 broker3 所服务的topic 均出现显著的性能下滑，故而适应性评定为差。

   因此，不建议将Pulsar运行在异构的环境下，当前的负载均衡算法都无法很好地适应。

1. 在负载均衡速度层面，尽管 ThresholdShedder + LeastResourceUsageWithWeight 能够一次性卸下所有高负载 broker 的负荷，然而，鉴于历史权值算法会对负载均衡决策的准确性产生严重干扰，实际上它需要经过多次负载均衡操作才能最终趋于稳定，故而其负载均衡速度得分仅为一般水平。

1. UniformLoadShedder + LeastLongTermMessageRate 由于一次仅能处理一个超载的 broker，所以当 broker 数量较多时，完成负载均衡所需的时间较长，因此负载均衡速度得分也是一般。

上面这些结论我都通过实验进行了验证，感兴趣的读者可以查看AvgShedder的PR内容，我将实验的过程和结果都贴在PR里面。

[improve] [pip] PIP-364: Introduce a new load balance algorithm AvgShedder