几种负载均衡的算法原理及代码实现

轮询算法: 将接收到的请求依次转发到后端服务器上,它均衡对待(一视同仁)所有服务器,而不关心当前服务器实际连接数及当前系统负载。 这里实现一个简单的轮询系统:

public class RoundRobin { static Integer position = 0; public static ListinitServerList() { Listservers = new ArrayList(); servers.add("192.168.10.00"); servers.add("192.168.10.01"); servers.add("192.168.10.02"); servers.add("192.168.10.03"); servers.add("192.168.10.04"); servers.add("192.168.10.05"); servers.add("192.168.10.06"); return servers; } public static String getServerUrl() { //新建立一个List赋值,避免服务器上下线导致的并发问题 ListserverList = new ArrayList(); serverList.addAll(initServerList()); String server = null; synchronized (position){ if(position >= serverList.size()) { position = 0; } server = serverList.get(position); position ++; } return server; } public static void main(String[] args) { while (true){ System.out.println(getServerUrl()); } } }

在实际生产环境中,我们还得考虑诸多因素,比如:

新增服务器ip如何处理? 这个比较简单,直接添加到initServerList()即可。

出现服务宕机怎么办? 比如192.168.10.01 所在服务器挂掉了,请求被转发给它,就会报错。这时,需要服务的消费者考虑容错处理,在这种情况下,比如再发一次请求,那就会被转发到192.168.10.02 机器上,正常。 该方法最大缺点是引用了悲观锁 synchronized,影响系统的并发性能。

每台机器的配置不一样,有单核CPU,2G内存,有8核CPU,32G内存。这种情形下,使用上述轮询,那就不公平了,对弱配置机器,压力很大。 这个,我们可以引入

加权轮询: 每台服务器,给一个权重值,权值高的,多分配点儿请求,权值少的,少分配点儿请求,。 实现思路也很简单,根据权值,重新构建服务列表,然后再轮询。上个图示:

如下是代码实现:

public class WeightRoundRobin { static Integer position = 0; public static MapinitServicesMap() { MapservicesMap = new HashMap(); servicesMap.put("192.168.10.00", 1); servicesMap.put("192.168.10.02", 3); servicesMap.put("192.168.10.03", 3); servicesMap.put("192.168.10.04", 5); servicesMap.put("192.168.10.05", 5); servicesMap.put("192.168.10.06", 5); return servicesMap; } public static String getServerUrl() { //新建立一个List赋值,避免服务器上下线导致的并发问题 MapinitMap = new HashMap(); initMap = initServicesMap(); SetservicesSet = new HashSet(); servicesSet.addAll(initMap.keySet()); IteratorservicesIterator = servicesSet.iterator(); ListservicesList = new ArrayList(); while (servicesIterator.hasNext()) { String server = servicesIterator.next(); Integer weight = initMap.get(server); if(weight > 0) { for(int i=0; i= servicesList.size()) { position = 0; } server = servicesList.get(position); position ++; } return server; } public static void main(String[] args) { while (true){ System.out.println(getServerUrl()); } } }

随机算法:

顾名思义:现有N个服务器ip地址,请求来了后,随机转发到某个服务器上。从概率的角度来说,随着请求数的增多,最终每台服务器分配到的请求,近似于均等。这就比轮询算法少了个悲观锁,并发性能上,有了极大的提升。

实现也很简单:

如下:

public class RandomDemo { public static ListinitServerList() { Listservers = new ArrayList(); servers.add("192.168.10.00"); servers.add("192.168.10.01"); servers.add("192.168.10.02"); servers.add("192.168.10.03"); servers.add("192.168.10.04"); servers.add("192.168.10.05"); servers.add("192.168.10.06"); return servers; } public static String getServerUrl() { //新建立一个List赋值,避免服务器上下线导致的并发问题 ListserverList = new ArrayList(); serverList.addAll(initServerList()); int position = new Random().nextInt(serverList.size()); return serverList.get(position); } public static void main(String[] args) { while (true) { System.out.println(getServerUrl()); } } }

但他也有与简单轮询算法一样的问题:

对于不同性能的服务器,依旧一视同仁,那其实是不公平的。低配置,应该少分点请求嘛。

这就有了

加权随机算法,其实现思想同 加权轮询算法一样,给不同配置的服务器,配置不同的权重值。代码实现也同加权轮询思路一样,构建出符合权重值的服务集合后,再进行随机选取,这里就不写了,留给大家自己去写吧。

源地址哈希(hashCode)法 : 根据客户端的请求ip,通过哈希计算,得到一个数值,随后与服务器列表个数,进行取模计算,得到该请求 访问服务器列表的序号。该方法,有个好处是,当服务器列表不变时,某个客户端,会始终访问某一个固定的服务器,这样就可以构建一个客户端--服务器之间,有状态的session。

代码实现:

public class HashDemo { public static ListinitServerList() { Listservers = new ArrayList(); servers.add("192.168.10.00"); servers.add("192.168.10.01"); servers.add("192.168.10.02"); servers.add("192.168.10.03"); servers.add("192.168.10.04"); servers.add("192.168.10.05"); servers.add("192.168.10.06"); return servers; } public static String getServerUrl() { //新建立一个List赋值,避免服务器上下线导致的并发问题 ListserverList = new ArrayList(); serverList.addAll(initServerList()); int requestIpHashCode = "192.168.10.06.109".hashCode(); int position = requestIpHashCode % serverList.size(); return serverList.get(position); } public static void main(String[] args) { while (true) { System.out.println(getServerUrl()); } } }

原文地址:https://www.linuxprobe.com/loadbalancer-realize-theory.html

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  • 原文链接https://kuaibao.qq.com/s/20180804A0PMJ700?refer=cp_1026
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