本文将介绍 Apache 的 Worker 负载均衡，含加权随机、平滑轮询、线性负载（默认）三种算法，及配置修改、Worker 权重与预热机制，并细述各算法原理。详情可参考文末源文档地址。
负载均衡即通过路由算法（通常是集群环境），合理地分摊服务器压力，达到服务器性能的最大优化。DolphinScheduler-Worker
负载均衡算法
DolphinScheduler-Master 分配任务至 worker,默认提供了三种算法:
默认配置为线性加权负载。
由于路由是在客户端做的，即 master 服务，因此你可以更改 master.properties 中的 master.host.selector 来配置你所想要的算法。
eg：master.host.selector=random（不区分大小写）配置文件 worker.properties
权重
上述所有的负载算法都是基于权重来进行加权分配的，权重影响分流结果。你可以在 修改 worker.weight 的值来给不同的机器设置不同的权重。
预热
考虑到 JIT 优化，我们会让 worker 在启动后低功率的运行一段时间，使其逐渐达到最佳状态，这段过程我们称之为预热。感兴趣的同学可以去阅读 JIT 相关的文章。
因此 worker 在启动后，他的权重会随着时间逐渐达到最大（默认十分钟，我们没有提供配置项，如果需要，你可以修改并提交相关的 PR）。
随机（加权）
该算法比较简单，即在符合的 worker 中随机选取一台（权重会影响他的比重）。
平滑轮询（加权）
加权轮询算法一个明显的缺陷。即在某些特殊的权重下，加权轮询调度会生成不均匀的实例序列，这种不平滑的负载可能会使某些实例出现瞬时高负载的现象，导致系统存在宕机的风险。为了解决这个调度缺陷，我们提供了平滑加权轮询算法。
每台 worker 都有两个权重，即 weight（预热完成后保持不变），current_weight（动态变化），每次路由。都会遍历所有的 worker，使其 current_weight+weight，同时累加所有 worker 的 weight，计为 total_weight，然后挑选 current_weight 最大的作为本次执行任务的 worker，与此同时，将这台 worker 的 current_weight-total_weight。
线性加权(默认算法)
该算法每隔一段时间会向注册中心上报自己的负载信息。我们主要根据CPU使用率、内存使用率以及 worker slot 使用情况来进行判断。
如果任何一个低于配置项，那么这台 worker 将不参与负载。（即不分配流量）
文档链接：https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/3.3.1/architecture/load-balance
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贡献第一个PR(文档、代码) 我们也希望是简单的，第一个PR用于熟悉提交的流程和社区协作以及感受社区的友好度。
社区汇总了以下适合新手的问题列表：https://github.com/apache/dolphinscheduler/pulls?q=is%3Apr+is%3Aopen+label%3A%22first+time+contributor%22优先级问题列表：https://github.com/apache/dolphinscheduler/pulls?q=is%3Apr+is%3Aopen+label%3Apriority%3Ahigh如何参与贡献链接：https://dolphinscheduler.apache.org/zh-cn/docs/3.2.2/%E8%B4%A1%E7%8C%AE%E6%8C%87%E5%8D%97_menu/%E5%A6%82%E4%BD%95%E5%8F%82%E4%B8%8E_menuhttps://github.com/apache/dolphinscheduler
