Java 負(fù)載均衡的 5 種算法實現(xiàn)原理
更新時間：2021年10月21日 10:58:38 作者：佚名
這篇文章主要介紹Java 負(fù)載均衡的 5 種算法實現(xiàn)原理，負(fù)載均衡能夠平均分配客戶請求到服 務(wù)器陣列，借此提供快速獲取重要數(shù)據(jù)，解決大量并發(fā)訪問服務(wù)問題，這種集群技術(shù)可以用最少的投資獲得接近于大型主機(jī)的性能。下面就來看看文章的具體內(nèi)容吧
前言：
什么是負(fù)載均衡：
指由多臺服務(wù)器以對稱的方式組成一個服務(wù)器集合，每臺服務(wù)器都具有等價的地位，都可以單獨對外提供服務(wù)而無須其他服務(wù)器的輔助。通過某種 負(fù)載分擔(dān)技術(shù)，將外部發(fā)送來的請求均勻分配到對稱結(jié)構(gòu)中的某一臺服務(wù)器上，而接收到請求的服務(wù)器獨立地回應(yīng)客戶的請求。負(fù)載均衡能夠平均分配客戶請求到服 務(wù)器陣列，借此提供快速獲取重要數(shù)據(jù)，解決大量并發(fā)訪問服務(wù)問題，這種集群技術(shù)可以用最少的投資獲得接近于大型主機(jī)的性能；
一、負(fù)載均衡算法簡介
1、輪詢法
將請求按順序輪流地分配到后端服務(wù)器上，它均衡地對待后端的每一臺服務(wù)器，而不關(guān)心服務(wù)器實際的連接數(shù)和當(dāng)前的系統(tǒng)負(fù)載；
2、隨機(jī)法
通過系統(tǒng)的隨機(jī)算法，根據(jù)后端服務(wù)器的列表大小值來隨機(jī)選取其中的一臺服務(wù)器進(jìn)行訪問。由概率統(tǒng)計理論可以得知，隨著客戶端調(diào)用服務(wù)端的次數(shù)增多， 其實際效果越來越接近于平均分配調(diào)用量到后端的每一臺服務(wù)器，也就是輪詢的結(jié)果；
3、源地址哈希法
源地址哈希的思想是根據(jù)獲取客戶端的IP地址，通過哈希函數(shù)計算得到的一個數(shù)值，用該數(shù)值對服務(wù)器列表的大小進(jìn)行取模運算，得到的結(jié)果便是客服端要訪問服務(wù)器的序號。采用源地址哈希法進(jìn)行負(fù)載均衡，同一IP地址的客戶端，當(dāng)后端服務(wù)器列表不變時，它每次都會映射到同一臺后端服務(wù)器進(jìn)行訪問；
4、加權(quán)輪詢法
不同的后端服務(wù)器可能機(jī)器的配置和當(dāng)前系統(tǒng)的負(fù)載并不相同，因此它們的抗壓能力也不相同。給配置高、負(fù)載低的機(jī)器配置更高的權(quán)重，讓其處理更多的請；而配置低、負(fù)載高的機(jī)器，給其分配較低的權(quán)重，降低其系統(tǒng)負(fù)載，加權(quán)輪詢能很好地處理這一問題，并將請求順序且按照權(quán)重分配到后端；
5、加權(quán)隨機(jī)法
與加權(quán)輪詢法一樣，加權(quán)隨機(jī)法也根據(jù)后端機(jī)器的配置，系統(tǒng)的負(fù)載分配不同的權(quán)重。不同的是，它是按照權(quán)重隨機(jī)請求后端服務(wù)器，而非順序；
二、代碼實現(xiàn)負(fù)載均衡五種算法
1.輪詢法
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class TestRoundRobin {
// 1.定義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.取出來key,放到set中
Set<String> ipset=ipServerMap.keySet();
// 3.set放到list，要循環(huán)list取出
ArrayList<String> iplist=new ArrayList<String>();
iplist.addAll(ipset);
String serverName=null;
// 4.定義一個循環(huán)的值，如果大于set就從0開始
synchronized(pos){
if (pos>=ipset.size()){
pos=0;
}
serverName=iplist.get(pos);
//輪詢+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.加權(quán)輪詢法
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();
//定義一個list放所有server
ArrayList<String> ipArrayList=new ArrayList<String>();
//循環(huán)set，根據(jù)set中的可以去得知map中的value，給list中添加對應(yīng)數(shù)字的server數(shù)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);
//輪詢+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.隨機(jī)法
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class TestRandom {
// 1.定義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();
//定義一個list放所有server
ArrayList<String> ipArrayList=new ArrayList<String>();
ipArrayList.addAll(ipSet);
//循環(huán)隨機(jī)數(shù)
Random random=new Random();
//隨機(jī)數(shù)在list數(shù)量中?。?-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.加權(quán)隨機(jī)
import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
public class TestRobinRandom {
// 1.定義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();
//定義一個list放所有server
ArrayList<String> ipArrayList=new ArrayList<String>();
//循環(huán)set，根據(jù)set中的可以去得知map中的value，給list中添加對應(yīng)數(shù)字的server數(shù)量
while (ipIterator.hasNext()){
String serverName=ipIterator.next();
Integer weight=ipServerMap.get(serverName);
for ( int i=0;i<weight;i++){
ipArrayList.add(serverName);
}
}
//循環(huán)隨機(jī)數(shù)
Random random=new Random();
//隨機(jī)數(shù)在list數(shù)量中?。?-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.源地址哈希法
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.定義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.取出來key,放到set中
Set<String> ipset=ipServerMap.keySet();
// 3.set放到list，要循環(huán)list取出
ArrayList<String> iplist=new ArrayList<String>();
iplist.addAll(ipset);
//對ip的hashcode值取余數(shù)，每次都一樣的
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);
}
}
到此這篇關(guān)于Java 負(fù)載均衡的 5 種算法實現(xiàn)原理的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Java 負(fù)載均衡的 算法實現(xiàn)原理內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！
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