Golang 负载均衡算法,会写吗?

Golang 负载均衡算法,会写吗?

Go语言圈
Go语言开发者的学习好助手,分享Go语言知识,技术技巧,学习与交流Go语言开发经验,互动才有助于技术的提升,每天5分钟,助你GO语言技术快乐成长
149篇原创内容
学习与交流:Go语言技术微信群

商务合作加微信:LetsFeng

 

现在就开始你的Go语言学习之旅吧!人生苦短,let’s Go.


图片

图片

Goland 全家桶激活码,永久有效,亲测可用,限时免费

获取链接地址:https://web.52shizhan.cn

在Go语言中,负载均衡算法通常由代理、反向代理或者应用层负载均衡器来实现。在这些实现中,有一些经典的负载均衡算法:

  1. 轮询法(Round Robin): 将请求按顺序轮流地分配到后端服务器,是最简单的负载均衡算法。每个请求都按照事先约定的顺序依次分配到不同的服务器,循环往复。

  2. 随机法(Random): 随机选择一个服务器进行请求。这种算法的好处是简单、易于理解,适用于请求比较均匀的情况。

  3. 最小连接数法(Least Connections): 选择连接数最少的服务器进行请求。这样可以使得负载相对均衡,避免某个服务器过载。

  4. 加权轮询法(Weighted Round Robin): 在轮询法的基础上,不同服务器分配的权重不同。权重高的服务器能够处理更多的请求。

  5. 加权随机法(Weighted Random): 在随机法的基础上,不同服务器有不同的权重。根据权重的大小,服务器被随机选择的概率不同。

  6. IP Hash法: 使用客户端的IP地址进行哈希运算,根据哈希值将请求分配给特定的服务器。这样可以保证相同的客户端IP地址的请求都会被分配到同一台服务器上,适用于需要保持会话一致性的场景。

你也可以使用一些第三方库实现负载均衡,比如 gobalancer、ghoxy 等。这些库提供了多种负载均衡算法的实现,并可以方便地集成到Go应用中。

以下是这几种经典的负载均衡算法的简单示例代码:

轮询法(Round Robin)

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

type RoundRobin struct {
    servers []string
    index   int
    lock    sync.Mutex
}

func NewRoundRobin(servers []string) *RoundRobin {
    return &RoundRobin{
        servers: servers,
        index:   0,
    }
}

func (rr *RoundRobin) GetNextServer() string {
    rr.lock.Lock()
    defer rr.lock.Unlock()

    server := rr.servers[rr.index]
    rr.index = (rr.index + 1) % len(rr.servers)
    return server
}

func main() {
    servers := []string{"Server1""Server2""Server3"}
    rr := NewRoundRobin(servers)

    for i := 0; i < 10; i++ {
        fmt.Println("Request sent to:", rr.GetNextServer())
    }
}

随机法(Random)

package main

import (
    "fmt"
    "math/rand"
    "time"
)

type Random struct {
    servers []string
}

func NewRandom(servers []string) *Random {
    return &Random{
        servers: servers,
    }
}

func (r *Random) GetRandomServer() string {
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())
    index := rand.Intn(len(r.servers))
    return r.servers[index]
}

func main() {
    servers := []string{"Server1""Server2""Server3"}
    random := NewRandom(servers)

    for i := 0; i < 10; i++ {
        fmt.Println("Request sent to:", random.GetRandomServer())
    }
}

最小连接数法(Least Connections)

这个算法需要在实际的负载均衡器中实现,涉及到连接数的统计和动态调整。

加权轮询法(Weighted Round Robin)

package main

import (
    "fmt"
    "sync"
)

type WeightedRoundRobin struct {
    servers    []string
    weights    []int
    currentIdx int
    lock       sync.Mutex
}

func NewWeightedRoundRobin(servers []string, weights []int) *WeightedRoundRobin {
    return &WeightedRoundRobin{
        servers:    servers,
        weights:    weights,
        currentIdx: 0,
    }
}

func (wrr *WeightedRoundRobin) GetNextServer() string {
    wrr.lock.Lock()
    defer wrr.lock.Unlock()

    server := wrr.servers[wrr.currentIdx]
    wrr.currentIdx = (wrr.currentIdx + 1) % len(wrr.servers)
    return server
}

func main() {
    servers := []string{"Server1""Server2""Server3"}
    weights := []int{213// Server1权重为2,Server2权重为1,Server3权重为3

    wrr := NewWeightedRoundRobin(servers, weights)

    for i := 0; i < 10; i++ {
        fmt.Println("Request sent to:", wrr.GetNextServer())
    }
}

加权随机法(Weighted Random)

package main

import (
    "fmt"
    "math/rand"
    "time"
)

type WeightedRandom struct {
    servers []string
    weights []int
}

func NewWeightedRandom(servers []string, weights []int) *WeightedRandom {
    return &WeightedRandom{
        servers: servers,
        weights: weights,
    }
}

func (wr *WeightedRandom) GetWeightedRandomServer() string {
    rand.Seed(time.Now().UnixNano())

    totalWeight := 0
    for _, weight := range wr.weights {
        totalWeight += weight
    }

    randWeight := rand.Intn(totalWeight)

    for i, weight := range wr.weights {
        if randWeight < weight {
            return wr.servers[i]
        }
        randWeight -= weight
    }

    return wr.servers[len(wr.servers)-1]
}

func main() {
    servers := []string{"Server1""Server2""Server3"}
    weights := []int{213// Server1权重为2,Server2权重为1,Server3权重为3

    wr := NewWeightedRandom(servers, weights)

    for i := 0; i < 10; i++ {
        fmt.Println("Request sent to:", wr.GetWeightedRandomServer())
    }
}

IP Hash法

package main

import (
    "fmt"
    "hash/fnv"
    "strconv"
)

type IPHash struct {
    servers []string
}

func NewIPHash(servers []string) *IPHash {
    return &IPHash{
        servers: servers,
    }
}

func (ih *IPHash) GetServerByIP(ip stringstring {
    h := fnv.New32a()
    h.Write([]byte(ip))
    index := int(h.Sum32()) % len(ih.servers)
    return ih.servers[index]
}

func main() {
    servers := []string{"Server1""Server2""Server3"}
    ih := NewIPHash(servers)

    ips := []string{"192.168.1.1""192.168.1.2""192.168.1.3"}

    for _, ip := range ips {
        fmt.Printf("Request from IP %s sent to: %s\n", ip, ih.GetServerByIP(ip))
    }
}

请注意,这些示例代码是为了演示算法的基本原理,实际应用中需要更复杂的实现,涉及到连接管理、健康检查等方面。在实际项目中,建议使用现成的负载均衡库或者反向代理服务器。

 

文章首发:

 

 

 

 

 

 

更多相关Go语言的技术文章或视频教程,请关注本公众号获取并查看,感谢你的支持与信任!

 

学Go语言哪些事儿 · 目录
上一篇Golang实现程序优雅退出的方法 有哪些 ?下一篇golang中如何使用kafka
阅读 2246
 
1条留言
写留言
  •  
    加权轮询法是不是写错了,没看到使用了weight
     
     
已无更多数据
 
 
 
 
 
 
 
posted @   技术颜良  阅读(67)  评论(0编辑  收藏  举报
相关博文:
阅读排行:
· 全网最简单!3分钟用满血DeepSeek R1开发一款AI智能客服,零代码轻松接入微信、公众号、小程
· .NET 10 首个预览版发布,跨平台开发与性能全面提升
· 《HelloGitHub》第 107 期
· 全程使用 AI 从 0 到 1 写了个小工具
· 从文本到图像:SSE 如何助力 AI 内容实时呈现?(Typescript篇)
历史上的今天:
2023-02-19 Go语言sync.Map(在并发环境中使用的map)
2023-02-19 Dockerfile使用技巧(尽量使用非root用户)
2022-02-19 go的多个返回值。。。
2022-02-19 K8s中大量Pod是Evicted状态
2022-02-19 go流水线编程模式,它和我们熟悉的生产者-消费者模式非常相似
点击右上角即可分享
微信分享提示