负载均衡5中算法实现

前言:

    负载均衡是为了解决并发情况下,多个请求访问,把请求通过提前约定好的规则转发给各个server。其中有好几个种经典的算法。在用java代码编写这几种算法之前,先来了解一下负载均衡这个概念。

1.概念

    负载,从字面意思可以分析,是指后端server可以承受的压力。这个一方面是服务器的性能,另一方面就是代码的质量了。

    均衡,就是说把服务部署在多态server,如何调度这些资源。根据服务器性能不同,进行一个权衡。

    当web访问量增加,服务器性能不同,更好的去利用服务器,我们需要负载均衡算法。

 

2.几种负载均衡算法简介

 

 

 

主要的负载均衡算法是图中这些,在代码实现之前,我们先简单回顾一下他们的概念。

 

轮询法:

 

   轮询算法按顺序把每个新的连接请求分配给下一个服务器,最终把所有请求平分给所有的服务器。

   优点:绝对公平

   缺点:无法根据服务器性能去分配,无法合理利用服务器资源。

 

加权轮询法:

 

    该算法中,每个机器接受的连接数量是按权重比例分配的。这是对普通轮询算法的改进,比如你可以设定:第三台机器的处理能力是第一台机器的两倍,那么负载均衡器会把两倍的连接数量分配给第3台机器。加权轮询分为:简单的轮询、平滑的轮询。

     什么是平滑的轮询,就是把每个不同的服务,平均分布。在Nginx源码中,实现了一种叫做平滑的加权轮询(smooth weighted round-robin balancing)的算法,它生成的序列更加均匀。5个请求现在分散开来,不再是连续的。

 

随机法:

 

    负载均衡方法随机的把负载分配到各个可用的服务器上,通过随机数生成算法选取一个服务器。毕竟随机,,有效性受到了质疑。

 

加权随机法:

 

     获取带有权重的随机数字,随机这种东西,不能看绝对,只能看相对。

 

IP_Hash算法:

 

    hash(object)%N算法,通过一种散列算法把请求分配到不同的服务器上。

 

 

Java代码实现:

 

package interview.second.loadbalance;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

/**
 * Description: IP_Hash算法
 *
 * @author Created by SHEN
 * @version 1.0
 * @date on 11:48 2019/12/10
 */
public class IpHash {

    //    1.定义map, key-ip,value-weight
    static Map<String,Integer> ipMap=new HashMap<String,Integer>();
    static {
        ipMap.put("192.168.13.1",1);
        ipMap.put("192.168.13.2",2);
        ipMap.put("192.168.13.3",4);
    }
    public String ipHash(String clientIP){
        Map<String,Integer> ipServerMap=new ConcurrentHashMap<String,Integer>();
        ipServerMap.putAll(ipMap);

        //    2.取出来key,放到set中
        Set<String> ipset=ipServerMap.keySet();

        //    3.set放到list,要循环list取出
        ArrayList<String> iplist=new ArrayList<String>();
        iplist.addAll(ipset);

        //对ip的hashcode值取余数,每次都一样的
        int hashCode=clientIP.hashCode();
        int serverListsize=iplist.size();
        int pos=hashCode%serverListsize;
        return iplist.get(pos);

    }

    public static void main(String[] args) {
        IpHash iphash=new IpHash();
        String servername= iphash.ipHash("192.168.21.2");
        System.out.println(servername);
    }

}

 

 

 

import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

/**
 * Title:
 * Description:随机
 *
 * @author Created by Julie
 * @version 1.0
 * @date on 18:25 2017/10/26
 */
public class TestRandom {
    //    1.定义map, key-ip,value-weight
    static Map<String,Integer> ipMap=new HashMap<String,Integer>();
    static {
        ipMap.put("192.168.13.1",1);
        ipMap.put("192.168.13.2",2);
        ipMap.put("192.168.13.3",4);


    }
    public String Random() {
        Map<String,Integer> ipServerMap=new ConcurrentHashMap<String,Integer>();
        ipServerMap.putAll(ipMap);

        Set<String> ipSet=ipServerMap.keySet();

        //定义一个list放所有server
        ArrayList<String> ipArrayList=new ArrayList<String>();
        ipArrayList.addAll(ipSet);

        //循环随机数
        Random random=new Random();
        //随机数在list数量中取(1-list.size)
        int pos=random.nextInt(ipArrayList.size());
        String serverNameReturn= ipArrayList.get(pos);
        return  serverNameReturn;
    }

    public static void main(String[] args) {
        TestRandom testRandom=new TestRandom();
        for (int i =0;i<10;i++){
            String server=testRandom.Random();
            System.out.println(server);
        }


    }
}

 

 

 

package interview.second.loadbalance;

import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

/**
 * Title:
 * Description:加权随机
 *
 * @author Created by Julie
 * @version 1.0
 * @date on 18:42 2017/10/26
 */
public class TestRobinRandom {

    //    1.定义map, key-ip,value-weight
    static Map<String,Integer> ipMap=new HashMap<String,Integer>();
    static {
        ipMap.put("192.168.13.1",1);
        ipMap.put("192.168.13.2",2);
        ipMap.put("192.168.13.3",4);


    }
    public String RobinRandom(){
        Map<String,Integer> ipServerMap=new ConcurrentHashMap<String,Integer>();
        ipServerMap.putAll(ipMap);

        Set<String> ipSet=ipServerMap.keySet();
        Iterator<String> ipIterator=ipSet.iterator();

        //定义一个list放所有server
        ArrayList<String> ipArrayList=new ArrayList<String>();

        //循环set,根据set中的可以去得知map中的value,给list中添加对应数字的server数量
        while (ipIterator.hasNext()){
            String serverName=ipIterator.next();
            Integer weight=ipServerMap.get(serverName);
            for (int i=0;i<weight;i++){
                ipArrayList.add(serverName);
            }
        }

        //循环随机数
        Random random=new Random();
        //随机数在list数量中取(1-list.size)
        int pos=random.nextInt(ipArrayList.size());
        String serverNameReturn= ipArrayList.get(pos);
        return  serverNameReturn;
    }

    public static void main(String[] args) {
        TestRobinRandom testRobinRandom=new TestRobinRandom();
        for (int i =0;i<10;i++){
            String server=testRobinRandom.RobinRandom();
            System.out.println(server);
        }


    }
}

 

 

package interview.second.loadbalance;

/**
 * Title:轮询
 * Description:
 *
 */

import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

public class TestRoundRobin {
    //    1.定义map, key-ip,value-weight
    static Map<String,Integer> ipMap=new HashMap<String, Integer>();
    static {
        ipMap.put("192.168.13.1",1);
        ipMap.put("192.168.13.2",1);
        ipMap.put("192.168.13.3",1);

    }

    //    Integer sum=0;
    Integer  pos = 0;

    public String RoundRobin(){
        Map<String,Integer> ipServerMap=new ConcurrentHashMap<String,Integer>();
        ipServerMap.putAll(ipMap);

        //    2.取出来key,放到set中
        Set<String> ipset=ipServerMap.keySet();

        //    3.set放到list,要循环list取出
        ArrayList<String> iplist=new ArrayList<String>();
        iplist.addAll(ipset);

        String serverName=null;

        //    4.定义一个循环的值,如果大于set就从0开始
        synchronized(pos){
            if (pos>=ipset.size()){
                pos=0;
            }
            serverName=iplist.get(pos);
            //轮询+1
            pos ++;
        }
        return serverName;

    }

    public static void main(String[] args) {
        TestRoundRobin testRoundRobin=new TestRoundRobin();
        for (int i=0;i<10;i++){
            String serverIp=testRoundRobin.RoundRobin();
            System.out.println(serverIp);
        }
    }

}

 

 

 

 

package com.test.loadbalance;


import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

/**
 * Title:
 * Description:加权轮询
 *
 * @author Created by Julie
 * @version 1.0
 * @date on 18:05 2017/10/26
 */
public class TestWeightRobin {
    //    1.map, key-ip,value-weight
    static Map<String,Integer> ipMap=new HashMap<String,Integer>();
    static {
        ipMap.put("192.168.13.1",1);
        ipMap.put("192.168.13.2",2);
        ipMap.put("192.168.13.3",4);


    }
    Integer pos=0;
    public String WeightRobin(){
        Map<String,Integer> ipServerMap=new ConcurrentHashMap<String,Integer>();
        ipServerMap.putAll(ipMap);

        Set<String> ipSet=ipServerMap.keySet();
        Iterator<String> ipIterator=ipSet.iterator();

        //定义一个list放所有server
        ArrayList<String> ipArrayList=new ArrayList<String>();

        //循环set,根据set中的可以去得知map中的value,给list中添加对应数字的server数量
        while (ipIterator.hasNext()){
            String serverName=ipIterator.next();
            Integer weight=ipServerMap.get(serverName);
            for (int i = 0;i < weight ;i++){
                ipArrayList.add(serverName);
            }
        }
        String serverName=null;
        if (pos>=ipArrayList.size()){
            pos=0;
        }
        serverName=ipArrayList.get(pos);
        //轮询+1
        pos ++;


        return  serverName;
    }

    public static void main(String[] args) {
        TestWeightRobin testWeightRobin=new TestWeightRobin();
        for (int i =0;i<10;i++){
            String server=testWeightRobin.WeightRobin();
            System.out.println(server);
        }


    }
}

 

 

 

posted @ 2019-12-10 13:12  北方有鱼  阅读(245)  评论(0编辑  收藏  举报