负载均衡加权轮询是什么？详解文档内容

负载均衡加权轮询算法介绍

背景

在现代分布式系统中，负载均衡是确保系统高可用性和扩展性的关键技术之一，加权轮询（Weighted Round Robin）算法是一种常见的负载均衡策略，它根据服务器的处理能力分配请求，使得性能较好的服务器能够处理更多的请求，本文将详细介绍加权轮询算法的原理、实现及其应用。

负载均衡分类

基于硬件的负载均衡：如F5等设备，通常具有强大的性能和功能，适合处理大规模流量和应用需求。

基于软件的负载均衡：如Nginx、HAProxy等，通过安装在普通服务器上实现负载均衡，适用于中小规模的应用。

DNS负载均衡：通过DNS服务器解析域名返回不同的IP地址，实现简单的负载均衡，LVS（Linux Virtual Server）也属于此类，通过NAT、DR、TUN等方式实现。

加权轮询算法

原始加权轮询算法

原始加权轮询算法的基本思想是遍历所有节点，寻找权重最大的节点进行请求分发，选中节点后，将其权重减1，当权重减至0时，重置为初始权重，这种方法可能导致权重大的节点连续接收多个请求，造成负载不均。

示例

假设有三个节点A、B、C，权重分别为4、2、1：

前两个请求会打在机器A上，导致A的压力过大，而B和C可能处于空闲状态。

优化后的加权轮询算法

优化后的加权轮询算法解决了上述问题，使得请求分配更加平滑，具体步骤如下：

1、计算总权重：首先计算所有节点的权重总和。

2、选择节点：每次请求到来时，计算每个节点的当前权重（currentWeight = currentWeight + weight），并选择当前权重最大的节点。

3、更新权重：选中的节点其当前权重减去总权重。

示例

假设有三个节点{a, b, c}，权重分别为{4, 2, 1}，共7次请求：

初始currentWeight值为{0, 0, 0}。

每次请求后，重新计算currentWeight并选择最大值的节点。

请求序号	请求前currentWeight值	选中节点	请求后currentWeight值
1	{0, 0, 0}	a	{3, 0, -1}
2	{3, 0, -1}	b	{3, -1, -2}
3	{3, -1, -2}	a	{2, -1, -2}
4	{2, -1, -2}	c	{2, -1, -1}
5	{2, -1, -1}	a	{1, -1, -1}
6	{1, -1, -1}	b	{1, 0, -1}
7	{1, 0, -1}	a	{0, 0, -1}

从表中可以看出，七次调用选中的节点顺序为{a, b, a, c, a, b, a}，a节点选中4次，b节点选中2次，c节点选中1次，实现了较为均匀的负载分配。

代码实现

以下是Java版本的加权轮询算法实现：

import java.util.*;
public class Node implements Comparable<Node> {
    private String ip;
    private int weight;
    private int currentWeight;
    public Node(String ip, int weight) {
        this.ip = ip;
        this.weight = weight;
        this.currentWeight = 0;
    }
    @Override
    public int compareTo(Node node) {
        return this.getCurrentWeight() node.getCurrentWeight();
    }
    public String getIp() {
        return ip;
    }
    public int getWeight() {
        return weight;
    }
    public int getCurrentWeight() {
        return currentWeight;
    }
    public void setCurrentWeight(int currentWeight) {
        this.currentWeight = currentWeight;
    }
}
public class WeightedRoundRobin {
    private static List<Node> serverList;
    WeightedRoundRobin(List<Node> serverList) {
        WeightedRoundRobin.serverList = serverList;
    }
    private String select() {
        if (CollectionUtils.isEmpty(serverList)) {
            throw new RuntimeException("service node is empty");
        }
        int totalWeight = 0;
        for (Node node : serverList) {
            totalWeight += node.getWeight();
            node.setCurrentWeight(node.getCurrentWeight() + node.getWeight());
        }
        System.out.println(Arrays.toString(serverList.toArray()));
        Node currentWeightMaxNode = Collections.max(serverList);
        currentWeightMaxNode.setCurrentWeight(currentWeightMaxNode.getCurrentWeight() totalWeight);
        return currentWeightMaxNode.getIp();
    }
    public static void main(String[] args) {
        HashMap<String, Integer> map = new HashMap<>();
        Node node1 = new Node("192.168.0.1", 4);
        Node node2 = new Node("192.168.0.2", 2);
        Node node3 = new Node("192.168.0.3", 1);
        List<Node> serverList = Arrays.asList(node1, node2, node3);
        WeightedRoundRobin weightedRoundRobin = new WeightedRoundRobin(serverList);
        for (int i = 0; i < 100; i++) {
            String select = weightedRoundRobin.select();
            map.put(select, map.getOrDefault(select, 0) + 1);
        }
        System.out.println(map);
    }
}

Dubbo中的加权轮询算法

Dubbo框架中使用了Nginx的平滑加权轮询算法来实现负载均衡，Dubbo允许用户在配置文件中指定服务端方法的负载均衡策略，

<dubbo:service interface="...">
    <dubbo:method name="..." loadbalance="roundrobin"/>
</dubbo:service>

这种配置方式使得用户可以灵活地选择负载均衡策略，以适应不同的业务场景。

加权轮询算法通过引入权重的概念，使得服务器可以根据自身的处理能力接收相应数量的请求，从而实现更合理的资源利用，优化后的加权轮询算法进一步解决了原始算法中负载不均的问题，使得请求分配更加平滑，无论是在硬件还是软件层面，加权轮询算法都得到了广泛应用，成为负载均衡领域的重要算法之一。

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