負載均衡是將客戶端請求訪問，通過提前約定好的規則轉發給各個server。其中有好幾個種經典的算法，下面我們用JAVA實現這幾種算法。
輪詢算法
輪詢算法按順序把每個新的連接請求分配給下一個服務器，最終把所有請求平分給所有的服務器。
優點：絕對公平
缺點：無法根據服務器性能去分配，無法合理利用服務器資源。
package com.monkeyjava.learn.basic.robin;
import com.google.common.collect.Lists;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class TestRound {
private Integer index = 0;
private List<String> ips = Lists.newArrayList("192.168.1.1", "192.168.1.2", "192.168.1.3");
public String roundRobin(){
String serverIp;
synchronized(index){
if (index >= ips.size()){
index = 0;
}
serverIp= ips.get(index);
//輪詢+1
index ++;
}
return serverIp;
}
public static void main(String[] args) {
TestRound testRoundRobin =new TestRound();
for (int i=0;i< 10 ;i++){
String serverIp= testRoundRobin.roundRobin();
System.out.println(serverIp);
}
}
}
輸出結果:
192.168.1.1
192.168.1.2
192.168.1.3
192.168.1.1
192.168.1.2
192.168.1.3
192.168.1.1
192.168.1.2
192.168.1.3
192.168.1.1
加權輪詢法
該算法中，每個機器接受的連接數量是按權重比例分配的。這是對普通輪詢算法的改進，比如你可以設定：第三臺機器的處理能力是第一臺機器的兩倍，那么負載均衡器會把兩倍的連接數量分配給第3臺機器，輪詢可以將請求順序按照權重分配到后端。
package com.monkeyjava.learn.basic.robin;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class TestWeight {
private Integer index = 0;
static Map<String, Integer> ipMap=new HashMap<String, Integer>(16);
static {
// 1.map, key-ip,value-權重
ipMap.put("192.168.1.1", 1);
ipMap.put("192.168.1.2", 2);
ipMap.put("192.168.1.3", 4);
}
public List<String> getServerIpByWeight() {
List<String> ips = new ArrayList<String>(32);
for (Map.Entry<String, Integer> entry : ipMap.entrySet()) {
String ip = entry.getKey();
Integer weight = entry.getValue();
// 根據權重不同，放入list 中的數量等同于權重，輪詢出的的次數等同于權重
for (int ipCount =0; ipCount < weight; ipCount++) {
ips.add(ip);
}
}
return ips;
}
public String weightRobin(){
List<String> ips = this.getServerIpByWeight();
if (index >= ips.size()){
index = 0;
}
String serverIp= ips.get(index);
index ++;
return serverIp;
}
public static void main(String[] args) {
TestWeight testWeightRobin=new TestWeight();
for (int i =0;i< 10 ;i++){
String server=testWeightRobin.weightRobin();
System.out.println(server);
}
}
}
輸出結果:
192.168.1.1
192.168.1.3
192.168.1.3
192.168.1.3
192.168.1.3
192.168.1.2
192.168.1.2
192.168.1.1
192.168.1.3
192.168.1.3
加權隨機法
獲取帶有權重的隨機數字，隨機這種東西，不能看絕對，只能看相對，我們不用index 控制下標進行輪詢，只用random 進行隨機取ip，即實現算法。
package com.monkeyjava.learn.basic.robin;
import java.util.*;
public class TestRandomWeight {
static Map<String, Integer> ipMap=new HashMap<String, Integer>(16);
static {
// 1.map, key-ip,value-權重
ipMap.put("192.168.1.1", 1);
ipMap.put("192.168.1.2", 2);
ipMap.put("192.168.1.3", 4);
}
public List<String> getServerIpByWeight() {
List<String> ips = new ArrayList<String>(32);
for (Map.Entry<String, Integer> entry : ipMap.entrySet()) {
String ip = entry.getKey();
Integer weight = entry.getValue();
// 根據權重不同，放入list 中的數量等同于權重，輪詢出的的次數等同于權重
for (int ipCount =0; ipCount < weight; ipCount++) {
ips.add(ip);
}
}
return ips;
}
public String randomWeightRobin(){
List<String> ips = this.getServerIpByWeight();
//循環隨機數
Random random=new Random();
int index =random.nextInt(ips.size());
String serverIp = ips.get(index);
return serverIp;
}
public static void main(String[] args) {
TestRandomWeight testRandomWeightRobin=new TestRandomWeight();
for (int i =0;i< 10 ;i++){
String server= testRandomWeightRobin.randomWeightRobin();
System.out.println(server);
}
}
}
輸出結果:
192.168.1.3
192.168.1.3
192.168.1.2
192.168.1.1
192.168.1.2
192.168.1.1
192.168.1.3
192.168.1.2
192.168.1.2
192.168.1.3
隨機法
負載均衡方法隨機的把負載分配到各個可用的服務器上，通過隨機數生成算法選取一個服務器，這種實現算法最簡單，隨之調用次數增大，這種算法可以達到沒臺服務器的請求量接近于平均。
package com.monkeyjava.learn.basic.robin;
import com.google.common.collect.Lists;
import java.util.List;
import java.util.Random;
public class TestRandom {
private List<String> ips = Lists.newArrayList("192.168.1.1", "192.168.1.2", "192.168.1.3");
public String randomRobin(){
//隨機數
Random random=new Random();
int index =random.nextInt(ips.size());
String serverIp= ips.get(index);
return serverIp;
}
public static void main(String[] args) {
TestRandom testRandomdRobin =new TestRandom();
for (int i=0;i< 10 ;i++){
String serverIp= testRandomdRobin.randomRobin();
System.out.println(serverIp);
}
}
}
輸出
192.168.1.3
192.168.1.3
192.168.1.1
192.168.1.2
192.168.1.1
192.168.1.3
192.168.1.2
192.168.1.3
192.168.1.3
192.168.1.2
IP_Hash算法
hash(ip)%N算法，通過一種散列算法把客戶端來源IP根據散列取模算法將請求分配到不同的服務器上
優點：保證了相同客戶端IP地址將會被哈希到同一臺后端服務器，直到后端服務器列表變更。根據此特性可以在服務消費者與服務提供者之間建立有狀態的session會話
缺點: 如果服務器進行了下線操作，源IP路由的服務器IP就會變成另外一臺，如果服務器沒有做session 共享話，會造成session丟失。
package com.monkeyjava.learn.basic.robin;
import com.google.common.collect.Lists;
import java.util.List;
public class TestIpHash {
private List<String> ips = Lists.newArrayList("192.168.1.1", "192.168.1.2", "192.168.1.3");
public String ipHashRobin(String clientIp){
int hashCode=clientIp.hashCode();
int serverListsize=ips.size();
int index = hashCode%serverListsize;
String serverIp= ips.get(index);
return serverIp;
}
public static void main(String[] args) {
TestIpHash testIpHash =new TestIpHash();
String servername= testIpHash.ipHashRobin("192.168.88.2");
System.out.println(servername);
}
}
輸出結果
192.168.1.3
每次運行結果都一樣
