什么？不知道负载均衡，一文探秘常见的负载均衡算法

今日目标

了解常见负载均衡算法

负载均衡算法介绍

负载均衡是现代分布式系统中的关键技术之一，通过合理分配请求到后端服务器，实现资源的高效利用、提升系统性能和可靠性。在本文中，将介绍几种常见的负载均衡算法，并给出每种算法的Java伪代码实现及其适用场景，帮助小伙伴在实际应用中选择合适的负载均衡策略。

常见负载均衡算法：

随机算法
加权随机算法
轮询算法
加权随机算法
最小活跃数算法
源地址哈希算法
一致性哈希算法

随机算法（Random）

随机算法是一种简单且高效的负载均衡算法，它通过随机选择一个后端服务器来处理请求。

下面是该算法的Java伪代码实现：

// 随机选择一台服务器
public Server randomChoose() {
    // 获取当前可用的服务器列表
    List<Server> servers = getServerList();
    if (servers.isEmpty()) {
        return null;
    }
    // 随机选择一个下标
    int index = getRandomNumber() % servers.size();
    return servers.get(index);
}

适用场景：当所有后端服务器性能相近，但希望通过随机选择来平衡流量时，随机算法是一个不错的选择。

如果服务器存在机器性能问题，可以使用随机加权算法

加权随机算法（Weighted Random）

加权随机算法根据服务器权重来随机选择服务器，权重越高的服务器被选中的概率越大。

下面是该算法的Java伪代码实现：

// 加权随机选择一台服务器
public Server weightedRandomChoose() {
    // 获取当前可用的服务器及其权重
    Map<Server, Integer> serverWeights = getServerWeights();
    if (serverWeights.isEmpty()) {
        return null;
    }
    // 将服务器及其权重转换成连续的区间值
    List<ServerInterval> weightIntervals = new ArrayList<>();
    int currentSum = 0;
    for (Map.Entry<Server, Integer> entry : serverWeights.entrySet()) {
        Server server = entry.getKey();
        int weight = entry.getValue();
        currentSum += weight;
        weightIntervals.add(new ServerInterval(server, currentSum));
    }
    // 在服务器权重区间中随机选择一个位置
    int totalWeight = currentSum;
    int index = getRandomNumber() % totalWeight;
    // 在服务器权重区间中查找随机位置所在的区间
    for (ServerInterval interval : weightIntervals) {
        if (index < interval.getWeightSum()) {
            // 选择该区间对应的服务器
            return interval.getServer();
        }
    }
}

适用场景：当后端服务器性能不均，希望根据服务器性能权重随机分配请求时，加权随机算法是一个可行的选择。

轮询算法（Round Robin）

轮询算法是一种简单且公平的负载均衡算法，它按照顺序将请求均匀地分配给后端服务器。

下面是该算法的Java伪代码实现：

int counter = 0;

// 选择一台服务器，通过计数器对服务器列表进行循环遍历
public Server roundRobin() {
    // 获取当前可用的服务器列表
    List<Server> servers = getServerList();
    if (servers.isEmpty()) {
        return null;
    }
    // 计算选择的服务器下标
    int index = counter % servers.size();
    // 将计数器加 1，准备下次选择
    counter++;
    return servers.get(index);
}

适用场景：当所有后端服务器性能相近，且每个请求对服务器处理时间要求相同时，轮询算法是一个简单且有效的选择。

和加权算计算法一样，轮询算法统一也有加权轮询的场景

加权随机算法（Weighted Random）

加权轮询算法是根据服务器权重进行分配的负载均衡算法，适用于解决后端服务器性能不均衡的情况。

下面是该算法的Java伪代码实现：

// 初始化一个计数器
int counter = 0;

// 选择一台服务器，通过计数器对服务器列表进行循环遍历
public Server weightedRoundRobin() {
    // 获取当前可用的服务器及其权重
    Map<Server, Integer> serverWeights = getServerWeights();
    if (serverWeights.isEmpty()) {
        return null;
    }
    // 将服务器权重转换成连续的区间值
    List<ServerInterval> weightIntervals = new ArrayList<>();
    int currentSum = 0;
    for (Map.Entry<Server, Integer> entry : serverWeights.entrySet()) {
        Server server = entry.getKey();
        int weight = entry.getValue();
        currentSum += weight;
        weightIntervals.add(new ServerInterval(server, currentSum));
    }
    // 计算选择的服务器下标
    int totalWeight = currentSum;
    int index = counter % totalWeight;
    // 在服务器权重区间中查找计数器所在的区间
    for (ServerInterval interval : weightIntervals) {
        if (index < interval.getWeightSum()) {
            // 选择该区间对应的服务器，并更新计数器
            counter++;
            return interval.getServer();
        }
    }
}

适用场景：当后端服务器性能不均，希望根据服务器性能动态分配请求时，加权轮询算法是一种较为合适的选择。

最小活跃数算法

最小活跃数负载均衡算法是一种基于后端服务器活跃连接数的负载均衡算法。它通过动态监测服务器的当前负载情况，选择活跃连接数最少的服务器来处理请求，以实现负载均衡.

如下图:当前服务器A连接数》服务器B连接数，所以请求4就会请求到服务器A上。

算法原理：

统计每个后端服务器的活跃连接数，活跃连接数表示当前正在处理请求的连接数。
选择活跃连接数最少的服务器作为目标服务器。
将新的请求分发到目标服务器上处理。
更新目标服务器的活跃连接数。

伪代码实现:

// 初始化服务器列表及其活跃连接数
Map<Server, Integer> activeConnections = new HashMap<>();
List<Server> servers = getServerList();
for (Server server : servers) {
    activeConnections.put(server, 0);
}

// 选择活跃连接数最少的服务器
public Server chooseServer() {
    // 初始化目标服务器和最小活跃连接数为第一个服务器及其活跃连接数
    Server targetServer = servers.get(0);
    int minActiveConnections = activeConnections.get(targetServer);

    // 遍历服务器列表，找到活跃连接数最少的服务器
    for (Server server : servers) {
        int connections = activeConnections.get(server);
        if (connections < minActiveConnections) {
            targetServer = server;
            minActiveConnections = connections;
        }
    }

    // 返回目标服务器
    return targetServer;
}

// 更新服务器的活跃连接数
public void updateActiveConnections(Server server, int delta) {
    int connections = activeConnections.get(server);
    connections += delta;
    activeConnections.put(server, connections);
}

适用场景：

后端服务器的处理能力相对稳定，但在某些时间段可能会出现短暂的负载波动。
需要实时监测服务器的负载情况，并根据实时状态分配请求。
希望通过动态调整流量来最大限度地利用服务器资源。

源地址哈希算法

源地址哈希负载均衡算法是一种基于请求源 IP 地址的负载均衡算法。它通过计算请求的源 IP 地址的哈希值，将相同哈希值的请求分配给同一台后端服务器来处理，以实现负载均衡。

算法原理：

1.获取请求的源 IP 地址。
2.使用哈希函数计算源 IP 地址的哈希值。
3.将哈希值映射到后端服务器列表中的一个索引位置。
4.将请求分配给对应索引位置的后端服务器来处理。

伪代码实现：

// 初始化后端服务器列表
List<Server> servers = getServerList();

// 根据源 IP 地址选择后端服务器
public Server chooseServer(String sourceIP) {
    // 计算源 IP 地址的哈希值
    int hashCode = hashFunction(sourceIP);

    // 计算哈希值在服务器列表中的索引位置
    int index = hashCode % servers.size();

    // 返回对应索引位置的后端服务器
    return servers.get(index);
}

适用场景：

需要保持特定客户端的请求会被分发到同一台后端服务器处理，以维持一些特定数据的会话性。
希望在客户端之间均衡分配流量的同时保持一定的持久性。

注意:源地址哈希负载均衡算法根据请求的源 IP 地址计算哈希值，并将相同哈希值的请求分配给同一台后端服务器来处理。它可以在保持特定连接的会话性的同时，实现负载均衡。这种算法适用于需要保持特定客户端会话或持久性连接的应用场景，如分布式缓存、分布式数据库等。然而，源地址哈希负载均衡算法对于动态添加或移除后端服务器的情况可能不太适用，因为更改服务器列表会导致哈希值的映射关系被打破。因此，在应用源地址哈希负载均衡算法时，需考虑后端服务器的动态变化对负载均衡的影响。

一致性哈希算法

一致性哈希负载均衡算法是一种用于分布式系统的负载均衡算法。它通过将请求映射到一个固定范围的哈希环上，然后将请求分配给与其最近的服务器节点来实现负载均衡

算法原理：

1.初始化一个固定范围的哈希环，如 0-2^32-1。
2.将每个后端服务器节点通过哈希函数映射到哈希环上的一个位置。
3.当有请求到达时，通过哈希函数计算请求的哈希值，并在哈希环上找到离该哈希值最近的服务器节点。
4.将请求分配给找到的服务器节点来处理。

伪代码实现：

// 初始化服务器节点列表
List<Server> servers = getServerList();

// 初始化哈希环，将服务器节点映射到哈希环上的位置
ConsistentHashRing ring = new ConsistentHashRing();
for (Server server : servers) {
    ring.addServer(server);
}

// 根据请求的哈希值选择服务器节点
public Server chooseServer(String request) {
    // 计算请求的哈希值
    int hashCode = hashFunction(request);

    // 在哈希环上找到离哈希值最近的服务器节点
    Server targetServer = ring.getNextServer(hashCode);

    // 返回选择的服务器节点
    return targetServer;
}

适用场景：

分布式缓存系统：将缓存数据根据键的哈希值分配到不同的缓存节点，以实现数据的分布和负载均衡。
分布式数据库：将数据库表或分片根据键的哈希值分配到不同的数据库节点，以实现数据的分布和负载均衡。
分布式消息队列：将消息发布者根据消息主题的哈希值分配到不同的消息队列节点，以实现消息的分布和负载均衡。注意：一致性哈希负载均衡算法通过将请求映射到一个固定范围的哈希环上，并将请求分配给距离请求哈希值最近的服务器节点来实现负载均衡。它适用于分布式系统中需要将数据或请求分布到多个节点上的场景。该算法具有较好的扩展性和动态性，当增加或移除服务器节点时，只会影响到哈希环上的少部分映射关系，而不会导致整体请求的重新分配。因此，在需要分布式负载均衡的应用场景中，一致性哈希负载均衡算法是一种常用且有效的选择。

如果您觉得本文不错，欢迎关注,点赞,收藏支持，您的关注是我坚持的动力！

原创不易，转载请注明出处，感谢支持！如果本文对您有用，欢迎转发分享！