负载均衡算法是用于在多个服务器之间分配请求的技术，目的是优化资源使用、最大化吞吐量、最小化响应时间，并避免任何单一资源过载，以下是几种常见的负载均衡算法及其Java代码实现：
1、轮询法（Round Robin）
概念：按顺序将每个新连接的请求分配给下一个服务器，最终将所有请求平分给所有服务器。
优点：绝对公平。
缺点：无法根据服务器性能分配请求，无法合理利用服务器资源。
Java代码实现：
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class TestRoundRobin {
static Map<String, Integer> ipMap = new HashMap<>();
static {
ipMap.put("192.168.13.1", 1);
ipMap.put("192.168.13.2", 1);
ipMap.put("192.168.13.3", 1);
}
Integer pos = 0;
public String RoundRobin() {
Map<String, Integer> ipServerMap = new ConcurrentHashMap<>();
ipServerMap.putAll(ipMap);
Set<String> ipSet = ipServerMap.keySet();
ArrayList<String> ipList = new ArrayList<>(ipSet);
synchronized (pos) {
if (pos >= ipSet.size()) {
pos = 0;
}
return ipList.get(pos++);
}
}
public static void main(String[] args) {
TestRoundRobin testRoundRobin = new TestRoundRobin();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
System.out.println(testRoundRobin.RoundRobin());
}
}
}
2、加权轮询法（Weighted Round Robin）
概念：每个服务器根据其权重接受相应比例的连接请求，如果第三台机器的处理能力是第一台的两倍，那么它将接受两倍的连接数量。
优点：可以根据服务器性能合理分配请求。
缺点：可能导致某些服务器长时间执行耗时大的请求，压力较大。
Java代码实现：
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class TestWeightRobin {
static Map<String, Integer> ipMap = new HashMap<>();
static {
ipMap.put("192.168.13.1", 1);
ipMap.put("192.168.13.2", 2);
ipMap.put("192.168.13.3", 4);
}
Integer pos = 0;
Integer totalWeight = 0;
Integer currentIndex = 0;
public String WeightRobin() {
Map<String, Integer> ipServerMap = new ConcurrentHashMap<>();
ipServerMap.putAll(ipMap);
totalWeight = ipServerMap.values().stream().mapToInt(Integer::intValue).sum();
Iterator<String> ipIterator = ipServerMap.keySet().iterator();
while (ipIterator.hasNext()) {
String serverName = ipIterator.next();
Integer weight = ipServerMap.get(serverName);
for (int i = 0; i < weight; i++) {
currentIndex = (currentIndex + 1) % totalWeight;
if (currentIndex == 0) {
return serverName;
}
}
}
return null; // Should never reach here
}
public static void main(String[] args) {
TestWeightRobin testWeightRobin = new TestWeightRobin();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
System.out.println(testWeightRobin.WeightRobin());
}
}
}
3、随机法（Random）
概念：通过系统随机函数，根据后台服务器列表的大小值来随机选取一台服务器进行访问。
优点：简单易实现。
缺点：有效性受到质疑，因为随机性可能导致负载不均。
Java代码实现：
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class TestRandom {
static Map<String, Integer> ipMap = new HashMap<>();
static {
ipMap.put("192.168.13.1", 1);
ipMap.put("192.168.13.2", 2);
ipMap.put("192.168.13.3", 4);
}
public String Random() {
Map<String, Integer> ipServerMap = new ConcurrentHashMap<>();
ipServerMap.putAll(ipMap);
Set<String> ipSet = ipServerMap.keySet();
ArrayList<String> ipList = new ArrayList<>(ipSet);
Random random = new Random();
int randomPos = random.nextInt(ipList.size());
return ipList.get(randomPos);
}
public static void main(String[] args) {
TestRandom testRandom = new TestRandom();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
System.out.println(testRandom.Random());
}
}
}
4、加权随机法（Weighted Random）
概念：根据服务器的权重进行随机选择，权重越大，被选中的概率越高。
优点：可以更合理地分配请求。
缺点：当权重设置过大时，可能会导致List过大。
Java代码实现：
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class TestWeightRandom {
static Map<String, Integer> ipMap = new HashMap<>();
static {
ipMap.put("192.168.13.1", 1);
ipMap.put("192.168.13.2", 2);
ipMap.put("192.168.13.3", 4);
}
public String WeightRandom() {
Map<String, Integer> ipServerMap = new ConcurrentHashMap<>();
ipServerMap.putAll(ipMap);
Set<String> ipSet = ipServerMap.keySet();
ArrayList<String> ipList = new ArrayList<>(ipSet);
Random random = new Random();
int totalWeight = ipServerMap.values().stream().mapToInt(Integer::intValue).sum();
int randomPos = random.nextInt(totalWeight);
for (String server : ipList) {
randomPos -= ipServerMap.get(server);
if (randomPos <= 0) {
return server;
}
}
return null; // Should never reach here
}
public static void main(String[] args) {
TestWeightRandom testWeightRandom = new TestWeightRandom();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
System.out.println(testWeightRandom.WeightRandom());
}
}
}
5、源地址哈希法（IP_Hash）
概念：通过对客户端IP地址进行哈希计算，得到一个数值，用该数值对服务器列表取模，从而确定访问哪台服务器。
优点：同一个IP地址的客户端会被分配到同一台后端服务器，适用于需要会话保持的场景。
缺点：如果服务器列表变化，哈希结果也会变化，可能导致会话失效。
Java代码实现：
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.security.MessageDigest;
import java.security.NoSuchAlgorithmException;
import java.math.BigInteger;
public class IpHash {
static Map<String, Integer> ipMap = new HashMap<>();
static {
ipMap.put("192.168.13.1", 1);
ipMap.put("192.168.13.2", 2);
ipMap.put("192.168.13.3", 4);
}
private static int getHash(String ip) throws NoSuchAlgorithmException {
MessageDigest md5 = MessageDigest.getInstance("MD5");
md5.update(ip.getBytes());
byte[] digest = md5.digest();
BigInteger no = new BigInteger(1, digest);
return no.intValue() & Integer.MAX_VALUE; // Ensure positive hash value
}
public String IpHash() throws NoSuchAlgorithmException {
Map<String, Integer> ipServerMap = new ConcurrentHashMap<>();
ipServerMap.putAll(ipMap);
Set<String> ipSet = ipServerMap.keySet();
ArrayList<String> ipList = new ArrayList<>(ipSet);
String clientIp = "192.168.13.1"; // Example client IP address
int hash = getHash(clientIp);
return ipList.get(hash % ipList.size());
}
public static void main(String[] args) throws NoSuchAlgorithmException {
IpHash ipHash = new IpHash();
for (int i = 0; i < 10; i++) {
System.out.println(ipHash.IpHash());
}
}
}
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问题1: 为什么加权轮询法在某些情况下会导致负载不均？
回答: 加权轮询法在处理耗时较长的请求时，可能会导致某些服务器长时间处于高负载状态，因为它们的权重较高，会接收更多的请求，这会导致负载不均衡，特别是在有大量耗时请求的情况下，为了解决这个问题，可以使用平滑加权轮询算法，动态调整服务器的权重，以平衡负载。
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