本文介紹幾種常用的后端服務(wù)器負(fù)載均衡算法，包括輪詢、加權(quán)輪詢、隨機(jī)、加權(quán)隨機(jī)和一致性哈希算法，并提供相應(yīng)的Java代碼示例。
輪詢算法：依次將請(qǐng)求轉(zhuǎn)發(fā)到后端服務(wù)器，簡單易懂，但無法根據(jù)服務(wù)器負(fù)載進(jìn)行調(diào)整。
public class RoundRobin { static Integer position = 0; public static List<String> initServerList() { List<String> servers = 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() { List<String> serverList = new ArrayList<>(initServerList()); String server; 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()); } } }
輪詢算法的缺點(diǎn)：
- 服務(wù)器宕機(jī)處理：需要客戶端進(jìn)行容錯(cuò)處理。
- 性能差異：無法根據(jù)服務(wù)器性能差異進(jìn)行負(fù)載均衡。
- 性能瓶頸：synchronized關(guān)鍵字導(dǎo)致并發(fā)性能受限。
加權(quán)輪詢算法：為每臺(tái)服務(wù)器分配權(quán)重，根據(jù)權(quán)重分配請(qǐng)求，解決性能差異問題。
public class WeightRoundRobin { static Integer position = 0; public static Map<String, Integer> initServicesMap() { Map<String, Integer> servicesMap = 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() { Map<String, Integer> initMap = new HashMap<>(initServicesMap()); Set<String> servicesSet = new HashSet<>(initMap.keySet()); List<String> servicesList = new ArrayList<>(); for (String server : servicesSet) { Integer weight = initMap.get(server); for (int i = 0; i < weight; i++) { servicesList.add(server); } } String server; synchronized (position) { if (position >= servicesList.size()) { position = 0; } server = servicesList.get(position); position++; } return server; } public static void main(String[] args) { while (true) { System.out.println(getServerUrl()); } } }
隨機(jī)算法：隨機(jī)選擇服務(wù)器，簡單高效，但無法保證負(fù)載均衡，尤其在服務(wù)器性能差異大的情況下。
public class RandomDemo { public static List<String> initServerList() { List<String> servers = 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() { List<String> serverList = new ArrayList<>(initServerList()); int position = new Random().nextInt(serverList.size()); return serverList.get(position); } public static void main(String[] args) { while (true) { System.out.println(getServerUrl()); } } }
**一致性哈希算法:**
根據(jù)客戶端IP的哈希值選擇服務(wù)器，保證同一客戶端始終訪問同一服務(wù)器，但需要考慮服務(wù)器的增刪以及負(fù)載問題。 代碼實(shí)現(xiàn)略，需要使用一致性哈希算法的實(shí)現(xiàn)。
選擇合適的負(fù)載均衡算法需要根據(jù)實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景和服務(wù)器情況進(jìn)行權(quán)衡。 上述代碼示例中，服務(wù)器宕機(jī)處理和動(dòng)態(tài)調(diào)整服務(wù)器列表等問題需要在實(shí)際應(yīng)用中進(jìn)一步完善。
.png)
推廣.jpg)