负载均衡算法-java实现

出处： Java代码实现负载均衡五种算法

前言：

负载均衡是为了解决并发情况下，多个请求访问，把请求通过提前约定好的规则转发给各个server。其中有好几个种经典的算法。在用java代码编写这几种算法之前，先来了解一下负载均衡这个概念。

1.概念

负载，从字面意思可以分析，是指后端server可以承受的压力。这个一方面是服务器的性能，另一方面就是代码的质量了。

均衡，就是说把服务部署在多态server，如何调度这些资源。根据服务器性能不同，进行一个权衡。

当web访问量增加，服务器性能不同，更好的去利用服务器，我们需要负载均衡算法。

2.几种负载均衡算法简介

主要的负载均衡算法是图中这些，在代码实现之前，我们先简单回顾一下他们的概念。

轮询法：

轮询算法按顺序把每个新的连接请求分配给下一个服务器，最终把所有请求平分给所有的服务器。

优点：绝对公平

缺点：无法根据服务器性能去分配，无法合理利用服务器资源。

加权轮询法：

该算法中，每个机器接受的连接数量是按权重比例分配的。这是对普通轮询算法的改进，比如你可以设定：第三台机器的处理能力是第一台机器的两倍，那么负载均衡器会把两倍的连接数量分配给第3台机器。加权轮询分为：简单的轮询、平滑的轮询。

什么是平滑的轮询，就是把每个不同的服务，平均分布。在Nginx源码中，实现了一种叫做平滑的加权轮询（smooth weighted round-robin balancing）的算法，它生成的序列更加均匀。5个请求现在分散开来，不再是连续的。

随机法：

负载均衡方法随机的把负载分配到各个可用的服务器上，通过随机数生成算法选取一个服务器。毕竟随机，，有效性受到了质疑。

加权随机法：

获取带有权重的随机数字，随机这种东西，不能看绝对，只能看相对。

IP_Hash算法：

hash(object)%N算法，通过一种散列算法把请求分配到不同的服务器上。

3.Java代码实现负载均衡五种算法

1.轮询法：

import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
 
public class TestRoundRobin { 
    // 1.定义map, key-ip,value-weight
    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 sum=0;
    Integer  pos = 0;
 
    public String RoundRobin(){
        Map<String,Integer> ipServerMap=new ConcurrentHashMap<>();
        ipServerMap.putAll(ipMap);
 
        // 2.取出来key,放到set中
        Set<String> ipset=ipServerMap.keySet();
 
        // 3.set放到list，要循环list取出
        ArrayList<String> iplist=new ArrayList<String>();
        iplist.addAll(ipset);
 
        String serverName=null;
 
        // 4.定义一个循环的值，如果大于set就从0开始
        synchronized(pos){
            if (pos>=ipset.size()){
                pos=0;
            }
            serverName=iplist.get(pos);
            //轮询+1
            pos ++;
        }
        return serverName;
 
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        TestRoundRobin testRoundRobin=new TestRoundRobin();
        for (int i=0;i<10;i++){
            String serverIp=testRoundRobin.RoundRobin();
            System.out.println(serverIp);
        }
    }
 
}

2.加权轮询法

import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
 
public class TestWeightRobin {
    //    1.map, key-ip,value-weight
    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;
    public String WeightRobin(){
        Map<String,Integer> ipServerMap=new ConcurrentHashMap<>();
        ipServerMap.putAll(ipMap);
 
        Set<String> ipSet=ipServerMap.keySet();
        Iterator<String> ipIterator=ipSet.iterator();
 
        //定义一个list放所有server
        ArrayList<String> ipArrayList=new ArrayList<String>();
 
        //循环set，根据set中的可以去得知map中的value，给list中添加对应数字的server数量
        while (ipIterator.hasNext()){
            String serverName=ipIterator.next();
            Integer weight=ipServerMap.get(serverName);
            for (int i = 0;i < weight ;i++){
                ipArrayList.add(serverName);
            }
        }
        String serverName=null;
        if (pos>=ipArrayList.size()){
            pos=0;
        }
        serverName=ipArrayList.get(pos);
        //轮询+1
        pos ++;
 
        return  serverName;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        TestWeightRobin testWeightRobin=new TestWeightRobin();
        for (int i =0;i<10;i++){
            String server=testWeightRobin.WeightRobin();
            System.out.println(server);
        }
 
    }
}

3.随机法：

import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

public class TestRandom {
    //    1.定义map, key-ip,value-weight
    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();
 
        //定义一个list放所有server
        ArrayList<String> ipArrayList=new ArrayList<String>();
        ipArrayList.addAll(ipSet);
 
        //循环随机数
        Random random=new Random();
        //随机数在list数量中取（1-list.size）
        int pos=random.nextInt(ipArrayList.size());
        String serverNameReturn= ipArrayList.get(pos);
        return  serverNameReturn;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        TestRandom testRandom=new TestRandom();
        for (int i =0;i<10;i++){
            String server=testRandom.Random();
            System.out.println(server);
        }
 
    }
}

4.加权随机：

import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;

public class TestRobinRandom {
 
    //    1.定义map, key-ip,value-weight
    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 RobinRandom(){
        Map<String,Integer> ipServerMap=new ConcurrentHashMap<>();
        ipServerMap.putAll(ipMap);
 
        Set<String> ipSet=ipServerMap.keySet();
        Iterator<String> ipIterator=ipSet.iterator();
 
        //定义一个list放所有server
        ArrayList<String> ipArrayList=new ArrayList<String>();
 
        //循环set，根据set中的可以去得知map中的value，给list中添加对应数字的server数量
        while (ipIterator.hasNext()){
            String serverName=ipIterator.next();
            Integer weight=ipServerMap.get(serverName);
            for (int i=0;i<weight;i++){
                ipArrayList.add(serverName);
            }
        }
 
        //循环随机数
        Random random=new Random();
        //随机数在list数量中取（1-list.size）
        int pos=random.nextInt(ipArrayList.size());
        String serverNameReturn= ipArrayList.get(pos);
        return  serverNameReturn;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        TestRobinRandom testRobinRandom=new TestRobinRandom();
        for (int i =0;i<10;i++){
            String server=testRobinRandom.RobinRandom();
            System.out.println(server);
        }
 
    }
}

5.IP_Hash算法：

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
 
public class ipHash {
    //    1.定义map, key-ip,value-weight
    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 ipHash(String clientIP){
        Map<String,Integer> ipServerMap=new ConcurrentHashMap<>();
        ipServerMap.putAll(ipMap);
 
        //    2.取出来key,放到set中
        Set<String> ipset=ipServerMap.keySet();
 
        //    3.set放到list，要循环list取出
        ArrayList<String> iplist=new ArrayList<String>();
        iplist.addAll(ipset);
 
        //对ip的hashcode值取余数，每次都一样的
        int hashCode=clientIP.hashCode();
        int serverListsize=iplist.size();
        int pos=hashCode%serverListsize;
        return iplist.get(pos);
 
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        ipHash iphash=new ipHash();
        String servername= iphash.ipHash("192.168.21.2");
        System.out.println(servername);
    }
 
}

来源：oschina

链接：https://my.oschina.net/u/4287236/blog/3227382

标签

ipset