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四個(gè)Java必須知道的負(fù)載均衡算法分享

 更新時(shí)間:2023年01月10日 10:05:19   作者:JAVA旭陽(yáng)  
我們?cè)谠O(shè)計(jì)系統(tǒng)的時(shí)候,為了系統(tǒng)的高擴(kuò)展性,會(huì)創(chuàng)建無(wú)狀態(tài)的系統(tǒng)。但是,要使系統(tǒng)具有更好的可擴(kuò)展性,除了無(wú)狀態(tài)設(shè)計(jì)之外,還要考慮采用什么負(fù)載均衡算法,本文就帶領(lǐng)大家認(rèn)識(shí)以下常見(jiàn)的4種負(fù)載均衡算法

前言

一般來(lái)說(shuō),我們?cè)谠O(shè)計(jì)系統(tǒng)的時(shí)候,為了系統(tǒng)的高擴(kuò)展性,會(huì)盡可能的創(chuàng)建無(wú)狀態(tài)的系統(tǒng),這樣我們就可以采用集群的方式部署,最終很方便的根據(jù)需要?jiǎng)討B(tài)增減服務(wù)器數(shù)量。但是,要使系統(tǒng)具有更好的可擴(kuò)展性,除了無(wú)狀態(tài)設(shè)計(jì)之外,還要考慮采用什么負(fù)載均衡算法,本文就帶領(lǐng)大家認(rèn)識(shí)以下常見(jiàn)的4種負(fù)載均衡算法。

什么是負(fù)載均衡

負(fù)載均衡是指多臺(tái)服務(wù)器以對(duì)稱的方式組成一個(gè)服務(wù)器集群。每臺(tái)服務(wù)器的地位相當(dāng)(但不同的服務(wù)器可能性能不同),可以獨(dú)立提供服務(wù),無(wú)需其他服務(wù)器的輔助。為了保證系統(tǒng)的可擴(kuò)展性,需要有一種算法能夠?qū)⑾到y(tǒng)負(fù)載平均分配給集群中的每臺(tái)服務(wù)器。這種算法稱為負(fù)載均衡算法。負(fù)責(zé)執(zhí)行負(fù)載均衡算法并平均分配請(qǐng)求的服務(wù)器稱為負(fù)載均衡器。

隨機(jī)算法

隨機(jī)算法非常簡(jiǎn)單,該算法的核心是通過(guò)隨機(jī)函數(shù)隨機(jī)獲取一個(gè)服務(wù)器進(jìn)行訪問(wèn)。假設(shè)我們現(xiàn)在有四臺(tái)服務(wù)器,192.168.1.1~ 192.168.1.4, 該算法用java實(shí)現(xiàn)大致如下:

public class RandomTest {

    private static final List<String> servers = Arrays.asList("192.168.1.1", "192.168.1.2", "192.168.1.3", "192.168.1.4");

    public static String getServer() {
        Random random = new Random();
        int index = random.nextInt(servers.size());
        return servers.get(index);
    }


    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            String server = getServer();
            System.out.println("select server: "+server);
        }
    }
}

當(dāng)樣本較小時(shí),算法可能分布不均勻,但根據(jù)概率論,樣本越大,負(fù)載會(huì)越均勻,而負(fù)載均衡算法本來(lái)就是為應(yīng)對(duì)高并發(fā)場(chǎng)景而設(shè)計(jì)的。該算法的另一個(gè)缺點(diǎn)是所有機(jī)器都有相同的訪問(wèn)概率, 如果服務(wù)器性能不同,負(fù)載將不平衡。

輪詢算法

Round-Robin輪詢算法是另一種經(jīng)典的負(fù)載均衡算法。請(qǐng)求以循環(huán)的方式分發(fā)到集群中的所有服務(wù)器。同理,對(duì)于上述四臺(tái)服務(wù)器,假設(shè)客戶端向集群發(fā)送10個(gè)請(qǐng)求,則請(qǐng)求分布將如下圖所示:

在十個(gè)請(qǐng)求中,第一、第五和第九個(gè)請(qǐng)求將分配給192.168.1.1,第二、第六和第十個(gè)請(qǐng)求將分配給192.168.1.2,依此類推。我們可以看到round-robin算法可以在集群中均勻的分配請(qǐng)求。但是,該算法具有與隨機(jī)算法相同的缺點(diǎn),如果服務(wù)器性能不同,負(fù)載將不平衡,因此需要加權(quán)輪詢算法。

加權(quán)輪詢算法

Weighted Round-Robin加權(quán)輪詢算法是在round-robin算法的基礎(chǔ)上根據(jù)服務(wù)器的性能分配權(quán)重。服務(wù)器能支持的請(qǐng)求越多,權(quán)重就越高,分配的請(qǐng)求也就越多。對(duì)于同樣的10個(gè)請(qǐng)求,使用加權(quán)輪詢算法的請(qǐng)求分布會(huì)如下圖所示:

可以看到192.168.1.4權(quán)重最大,分配的請(qǐng)求數(shù)最多。看一下使用Java簡(jiǎn)單實(shí)現(xiàn)的以下加權(quán)循環(huán)算法。

public class RoundRobinTest {

    public class Node{
        private String ip;

        private Integer weight;

        private Integer currentWeight;

        public Node(String ip,Integer weight) {
            this.ip = ip;
            this.weight = weight;
            this.currentWeight = weight;
        }

        public String getIp() {
            return ip;
        }

        public void setIp(String ip) {
            this.ip = ip;
        }

        public Integer getWeight() {
            return weight;
        }

        public void setWeight(Integer weight) {
            this.weight = weight;
        }

        public Integer getCurrentWeight() {
            return currentWeight;
        }

        public void setCurrentWeight(Integer currentWeight) {
            this.currentWeight = currentWeight;
        }
    }

    List<Node> servers = Arrays.asList(
            new Node("192.168.1.1",1),
            new Node("192.168.1.2",2),
            new Node("192.168.1.3",3),
            new Node("192.168.1.4",4));
    private Integer totalWeight;

    public RoundRobinTest() {
        this.totalWeight = servers.stream()
                .mapToInt(Node::getWeight)
                .reduce((a,b)->a+b).getAsInt();
    }


    public String getServer() {
        Node node = servers.stream().max(Comparator.comparingInt(Node::getCurrentWeight)).get();
        node.setCurrentWeight(node.getCurrentWeight()-totalWeight);
        servers.forEach(server->server.setCurrentWeight(server.getCurrentWeight()+server.getWeight()));
        return node.getIp();
    }


    public static void main(String[] args) {
        RoundRobinTest roundRobinTest = new RoundRobinTest();
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            String server = roundRobinTest.getServer();
            System.out.println("select server: "+server);
        }
    }

該算法的核心是的動(dòng)態(tài)計(jì)算currentWeight。每個(gè)服務(wù)器被選中后,currentWeight需要減去所有服務(wù)器的權(quán)重之和,這樣可以避免權(quán)重高的服務(wù)器一直被選中。權(quán)重高的服務(wù)器有更多的分配請(qǐng)求,請(qǐng)求可以平均分配給所有服務(wù)器。

哈希算法

哈希算法,顧名思義,就是利用哈希表根據(jù) 計(jì)算出請(qǐng)求的路由hashcode%N。這里hashcode代表哈希值,N代表服務(wù)器數(shù)量。該算法的優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)起來(lái)非常簡(jiǎn)單。具體實(shí)現(xiàn)如下:

rivate static final List<String> servers = Arrays.asList("192.168.1.1", "192.168.1.2", "192.168.1.3", "192.168.1.4");

    public static String getServer(String key) {
        int hash = key.hashCode();
        int index =  hash%servers.size();
        return servers.get(index);
    }

    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            String server = getServer(String.valueOf(i));
            System.out.println("select server: "+server);
        }
    }

哈希算法在很多緩存分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)中很常見(jiàn),比如MemorycachedRedis,但是一般不會(huì)用到上面的哈希算法,而是優(yōu)化后的一致性哈希算法。

總結(jié)

本文總結(jié)了負(fù)載均衡常見(jiàn)的4種算法,我們可以發(fā)現(xiàn)nginx或者spring cloud中的ribbon都使用到了這樣的算法思想,我們可以根據(jù)自己的業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇合適算法。

到此這篇關(guān)于四個(gè)Java必須知道的負(fù)載均衡算法分享的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java負(fù)載均衡算法內(nèi)容請(qǐng)搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!

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