负载均衡是一种在计算机网络中分发资源的技术，用于在多个服务器之间分配网络流量或请求，以此来优化资源使用、最大化吞吐量、最小化响应时间，避免因为单一节点负载压力过大导致服务宕机，提高服务并发量与可用性。
一、负载均衡算法
1、轮询（Round Robin）
原理：每一次把来自用户的请求轮流分配给内部中的服务器，从1开始，直到N(内部服务器个数)，然后重新开始循环。
优点：简洁性，无需记录当前所有连接的状态，是一种无状态调度。
缺点：为了做到请求转移的绝对均衡，必须付出相当大的代价，因为为了保证pos变量修改的互斥性，需要引入重量级的悲观锁synchronized，这将会导致该段轮询代码的并发吞吐量发生明显的下降。
Java代码实现：
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
class RoundRobin {
private static Integer pos = 0;
public static String getServer() {
// 重建一个Map，避免服务器的上下线导致的并发问题
Map<String, Integer> serverMap = new HashMap<String, Integer>();
serverMap.putAll(IpMap.serverWeightMap);
// 取得Ip地址List
Set<String> keySet = serverMap.keySet();
ArrayList<String> keyList = new ArrayList<String>();
keyList.addAll(keySet);
String server = null;
synchronized (pos) {
if (pos > keySet.size())
pos = 0;
server = keyList.get(pos);
pos++;
}
return server;
}
} 2、随机（Random）
原理：通过系统的随机算法，根据后端服务器的列表大小值来随机选取其中的一台服务器进行访问，由概率统计理论可以得知，随着客户端调用服务端的次数增多，其实际效果越来越接近于平均分配调用量到后端的每一台服务器，也就是轮询的结果。
优点：适用于服务器间压力分布相对均匀的场景。
缺点：可能导致某个节点服务过多导致压力过大。
Java代码实现：
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.Random;
public class RandomLoadBalancer {
private List<String> servers = new ArrayList<>();
public void addServer(String server) {
servers.add(server);
}
public String getNextServer() {
if (servers.isEmpty()) {
return null;
}
int randomIndex = new Random().nextInt(servers.size());
return servers.get(randomIndex);
}
} 3、加权轮询（Weighted Round Robin）
原理：每个请求按照权重依次分配到不同的服务器上，权重越高的服务器被分配到的请求越多。
优点：适用于后端服务器性能不均的情况，可以根据实际情况灵活调整，使得性能更好的服务器能够处理更多的请求，从而提高整个系统的处理效率。
缺点：需要实时监测连接数，并且每个流量来的时候都要判断下再分发，在流量繁忙时增加了服务器开销，影响性能。
Java代码实现：
import java.util.*;
public class WeightRoundRobinLoadBalancer implements LoadBalancer {
private Map<String, Integer> serverWeights = new HashMap<>();
private List<String> servers = new ArrayList<>();
private int currentServerIndex = 0;
private int gcdServerWeight = 1;
private int maxServerWeight = 0;
@Override
public void addServer(String server, int weight) {
serverWeights.put(server, weight);
maxServerWeight = Math.max(maxServerWeight, weight);
int gcd = gcdServerWeight(gcdServerWeight, weight);
gcdServerWeight = Math.max(gcdServerWeight, gcd);
for (Map.Entry<String, Integer> entry : serverWeights.entrySet()) {
servers.add(entry.getKey());
}
}
@Override
public String getNextServer() {
if (servers.isEmpty()) {
return null;
}
String server = getNextWeightedServer();
currentServerIndex = (currentServerIndex + 1) % servers.size();
return server;
}
private String getNextWeightedServer() {
String selectedServer = null;
int total = 0;
while (selectedServer == null) {
total += gcdServerWeight;
if (total >= maxServerWeight) {
total = maxServerWeight;
}
int index = (currentServerIndex + 1) % servers.size();
String server = servers.get(index);
if (serverWeights.get(server) >= total) {
selectedServer = server;
}
}
return selectedServer;
}
private int gcdServerWeight(int a, int b) {
if (b == 0) {
return a;
} else {
return gcdServerWeight(b, a % b);
}
}
} 4、最少连接（Least Connections）
原理：将请求分配给当前连接数最少的服务器，以实现负载均衡，这种策略适用于处理长连接请求的场景，如WebSocket、FTP服务，通过记录每台服务器当前正在处理的连接数，将新请求分配给连接数最少的服务器，可以有效避免某些服务器过载导致性能下降的情况。
优点：对服务器性能差异较大的情况有较好的适应性，请求优先发送到连接数较少的服务器，有助于避免某些服务器过载，提升性能。
缺点：需要实时监测连接数，并且每个流量来的时候都要判断下再分发，在流量繁忙时增加了服务器开销，影响性能。
Java代码实现：
import java.util.*;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class LeastConnectionsLoadBalancer implements LoadBalancer {
private Map<String, AtomicInteger> connections = new HashMap<>();
private List<String> servers = new ArrayList<>();
@Override
public void addServer(String server) {
servers.add(server);
connections.put(server, new AtomicInteger(0));
}
@Override
public String getNextServer() {
if (servers.isEmpty()) {
return null;
}
String selectedServer = null;
int minConnections = Integer.MAX_VALUE;
for (String server : servers) {
int connectionCount = connections.get(server).get();
if (connectionCount < minConnections) {
minConnections = connectionCount;
selectedServer = server;
}
}
connections.get(selectedServer).incrementAndGet();
return selectedServer;
}
} 5、IP哈希（IP Hash）
原理：根据客户端的IP地址进行哈希计算，将请求分配给特定的服务器，这样可以保证来自同一个IP的请求总是被分配到同一台服务器上，有利于聊天这种实际情况下的会话保持，这种策略适用于需要保持客户端会话一致性的场景，例如需要维护用户session的Web应用。
优点：适用于需要保持客户端会话一致性的场景。
缺点：可能导致负载不均衡，如果某个IP地址发送了大量的请求，那么处理这些请求的服务器可能会过载，而其他服务器可能处于空闲状态，在使用IP哈希算法时，需要仔细考虑其适用性和潜在的风险，需要对极端情况进行评估。
Java代码实现：
import java.util.*;
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
import java.math.BigInteger;
import java.net.UnknownHostException;
import java.net.InetAddress;
public class IPHashLoadBalancer implements LoadBalancer {
private List<String> servers = new ArrayList<>();
private MessageDigest digest;
public IPHashLoadBalancer() throws NoSuchAlgorithmException {
digest = MessageDigest.getInstance("MD5");
}
@Override
public void addServer(String server) {
servers.add(server);
}
@Override
public String getNextServer() throws NoSuchAlgorithmException, UnknownHostException {
if (servers.isEmpty()) {
return null;
}
String clientIp = InetAddress.getLocalHost().getHostAddress(); // 这里假设是本地IP，实际应用中应获取真实客户端IP
byte[] ipBytes = InetAddress.getByName(clientIp).getAddress();
digest.update(ipBytes);
byte[] digestBytes = digest.digest();
BigInteger hash = new BigInteger(1, digestBytes);
int index = hash.mod(servers.size()).intValue();
return servers.get(index);
}
} 6、URL哈希（URL Hash）：根据请求的URL进行哈希计算，将请求分配给服务器，这种算法适用于缓存服务器的场景，因为相同的URL请求应该返回相同的内容，在实际实现中，URL哈希算法的具体细节可能因应用场景和需求的不同而有所差异，由于篇幅限制，这里不再给出具体的Java代码实现，但通常的思路是，先对URL进行哈希计算，然后根据哈希值选择相应的服务器，需要注意的是，URL哈希算法也需要考虑到哈希冲突和负载均衡的问题。
二、负载均衡算法比较及选择建议
| 算法名称 | 优点 | 缺点 | 适用场景 | 选择建议 |
| 轮询 | 简洁性，无需记录当前所有连接的状态 | 可能导致某些服务器过载 | 服务器性能相近的场景 | 适用于服务器性能相近且请求量较为均匀的场景 |
| 随机 | 简单易实现 | 可能导致某些节点服务过多导致压力过大 | 服务器间压力分布相对均匀的场景 | 适用于服务器性能相近且请求量较为均匀的场景 |
| 加权轮询 | 根据权重比例分配请求，灵活性高 | 需要实时监测连接数，增加服务器开销 | 后端服务器性能不均的场景 | 适用于后端服务器性能差异较大且需要灵活调整权重的场景 |
| 最少连接 | 对服务器性能差异较大的情况有较好的适应性 | 需要实时监测连接数，增加服务器开销 | 处理长连接请求的场景 | 适用于处理长连接请求且服务器性能差异较大的场景 |
| IP哈希 | 保证来自同一个IP的请求总是被分配到同一台服务器上 | 可能导致负载不均衡 | 需要保持客户端会话一致性的场景 | 适用于需要保持客户端会话一致性且能接受一定程度负载不均衡的场景 |
| URL哈希 | 适用于缓存服务器的场景 | 需要对URL进行哈希计算，可能增加复杂度 | 缓存服务器的场景 | 适用于缓存服务器且URL请求分布较为均匀的场景 |
| 最短响应时间 | 提高用户体验，动态负载均衡 | 计算开销大，可能受到瞬时波动的影响 | 对响应时间有严格要求的应用场景 | 适用于对响应时间要求较高且服务器性能相对稳定的场景 |
| DNS负载均衡 | 适用于全球范围内的负载均衡 | DNS解析可能带来额外的延迟和复杂性 | 全球范围内的负载均衡 | 适用于需要在全球范围内进行负载均衡的场景 |
| 数据层负载均衡 | 需要考虑“数据与请求均衡的平衡” | 实现相对复杂 | 数据库等需要分片的场景 | 适用于数据库等需要进行数据分片和负载均衡的场景 |
| 一致性哈希 | 即使服务节点数量发生变更，也只需要迁移很小部分的数据 | 实现相对复杂 | 分布式系统中的负载均衡 | 适用于分布式系统中需要进行负载均衡且节点数量可能发生变化的场景 |
以上内容就是解答有关“负载均衡代码介绍”的详细内容了，我相信这篇文章可以为您解决一些疑惑，有任何问题欢迎留言反馈，谢谢阅读。
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