负载均衡Java实现

本文参考自负载均衡算法及手段

负载均衡算法

private Map<String, Integer> serverMap = new HashMap<>(){ {
        put("192.168.1.100", 1);
        put("192.168.1.101", 1);
        put("192.168.1.102", 4);
        put("192.168.1.103", 1);
        put("192.168.1.104", 1);
        put("192.168.1.105", 3);
        put("192.168.1.106", 1);
        put("192.168.1.107", 2);
        put("192.168.1.108", 1);
        put("192.168.1.109", 1);
        put("192.168.1.110", 1);
    } };

1、随机算法

Random：随机，按权重设置随机概率。在一个截面上碰撞的概率高，但调用量越大分布越均匀，而且按概率使用权重后也比较均匀，有利于动态调整提供者权重。

public void random(){
  List<String> keyList = new ArrayList<String>(serverMap.keySet());
  Random random = new Random();
  int idx = random.nextInt(keyList.size());
  String server = keyList.get(idx);
  System.out.println(server);
}

WeightedRandom

public void weightRandom(){
  Set<String> keySet = serverMap.keySet();
  List<String> servers = new ArrayList<String>();
  for(Iterator<String> it = keySet.iterator();it.hasNext();){
      String server = it.next();
      int weithgt = serverMap.get(server);
      for(int i=0;i<weithgt;i++)
          servers.add(server);
  }
  String server = null;
  Random random = new Random();
  int idx = random.nextInt(servers.size());
  server = servers.get(idx);
  System.out.println(server);
}

2、轮询及加权轮询

轮询 (Round Robbin)：当服务器群中各服务器的处理能力相同时，且每笔业务处理量差异不大时，最适合使用这种算法。轮循，按公约后的权重设置轮循比率。存在慢的提供者累积请求问题，比如：第二台机器很慢，但没挂，当请求调到第二台时就卡在那，久而久之，所有请求都卡在调到第二台上。
```
private Integer pos = 0;
public void roundRobin(){
  List<String> keyList = new ArrayList<>(serverMap.keySet());
  String server = null;
  synchronized (pos){
      if(pos > keyList.size())
          pos = 0;
      server = keyList.get(pos);
      pos++;
  }
  System.out.println(server);
}
```

加权轮询 (Weighted Round Robbin)：为轮询中的每台服务器附加一定权重的算法。比如服务器1权重1，服务器2权重2，服务器3权重3，则顺序为1-2-2-3-3-3-1-2-2-3-3-3- ……

public void weightRoundRobin(){
  Set<String> keySet = serverMap.keySet();
  List<String> servers = new ArrayList<>();
  for(Iterator<String> it = keySet.iterator();it.hasNext();){
      String server = it.next();
      int weithgt = serverMap.get(server);
      for(int i=0;i<weithgt;i++)
          servers.add(server);
  }
  String server = null;
  synchronized (pos){
      if(pos > keySet.size())
          pos = 0;
      server = servers.get(pos);
      pos++;
  }
  System.out.println(server);
}

3、最小连接及加权最小连接

最少连接 (Least Connections)：在多个服务器中，与处理连接数(会话数)最少的服务器进行通信的算法。即使在每台服务器处理能力各不相同，每笔业务处理量也不相同的情况下，也能够在一定程度上降低服务器的负载。
加权最少连接 (Weighted Least Connection)：为最少连接算法中的每台服务器附加权重的算法，该算法事先为每台服务器分配处理连接的数量，并将客户端请求转至连接数最少的服务器上。

4、哈希算法

普通哈希

public void hash(){
  List<String> keyList = new ArrayList<String>(serverMap.keySet());
  String remoteIp = "192.168.2.215";
  int hashCode = remoteIp.hashCode();
  int idx = hashCode % keyList.size();
  String server = keyList.get(Math.abs(idx));
  System.out.println(server);
}

一致性哈希：相同参数的请求总是发到同一提供者。当某一台提供者挂时，原本发往该提供者的请求，基于虚拟节点，平摊到其它提供者，不会引起剧烈变动。

5、IP 地址散列

通过管理发送方 IP 和目的地 IP 地址的散列，将来自同一发送方的分组(或发送至同一目的地的分组)统一转发到相同服务器的算法。当客户端有一系列业务需要处理而必须和一个服务器反复通信时，该算法能够以流(会话)为单位，保证来自相同客户端的通信能够一直在同一服务器中进行处理。

6、URL 散列

通过管理客户端请求 URL 信息的散列，将发送至相同URL的请求转发至同一服务器的算法。

load balancing