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5种常用的负载均衡算法

2023-08-20  微信公众号  猿java
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在 什么是网关 文章中，我们介绍过，网关最重要的功能之一就是负载均衡，那么，什么是负载均衡？负载均衡有哪些方式？今天我们就来聊一聊。

一、定义 

负载均衡（Load Balancing）是一种计算机网络和服务器管理技术，旨在分配网络流量、请求或工作负载到多个服务器或资源，以确保这些服务器能够高效、均匀地处理负载，并且能够提供更高的性能、可用性和可扩展性。

二、负载均衡算法 

1.Round Robin-轮询

轮询，顾名思义，把请求按顺序分配给每个服务器，然后重复执行这个顺序，进行请求分配。如下图：

图片

如上图，有3台服务器，分别为服务器A、服务器B和服务器C，当客户端有请求过来时，请求会按照 A->B->C->A->B->C->… 这种轮询的顺序分配给各个服务器。

原理

  1. 服务器列表：维护一个服务器列表，有服务器加入/剔除时，相应的更新服务器列表；

  2. 服务器游标：记录需要处理下一个请求的服务器；

  3. 请求分发：新请求到达，选择当前服务器来处理该请求，然后服务器游标+1；

  4. 循环：不断重复步骤3，以确保每个服务器都有机会处理请求；

算法实现

方法1:

轮询算法的实现非常简单，可以定义一个服务器的列表和当前服务器指针，如下伪代码：

# 服务器列表servers = ["ServerA", "ServerB", "ServerC"]# 当前服务器current_server = 0# 轮询算法if(req):    # 选择当前服务器来处理请求    process_request(servers[current_server])    # 将当前服务器移到服务器列表的末尾
    if current_server == length(servers):        current_server = 0    else:      # 指针+1      current_server += 1

当客户端有新的请求到达时，负载均衡器会选择服务器指针（current_server）指向的服务器来处理请求，然后将当前服务器指针移到下一个服务器（current_server += 1）， 如果 current_server=服务器总数，则把current_server设置为0，进行下一场轮询。

方法2: 循环列表

循环列表是一个环形数据结构，用于按照顺序循环遍历服务器列表。当指针指向列表的末尾时，指针会回到列表的开头，从而实现循环。如下伪代码：

servers = ["Server1", "Server2", "Server3"]  # 服务器列表current_index = 0  # 当前服务器的索引
def get_next_server(self):      if not self.servers:          return None      # 获取当前服务器      current_server = self.servers[self.current_index]      # 更新索引，移到下一个服务器      self.current_index = (self.current_index + 1) % len(self.servers)
      return current_server
# 创建一个包含服务器的列表servers_list = ["ServerA", "ServerB", "ServerC"]

# 模拟请求的处理过程if(req):  # 假设有5个请    next_server = get_next_server()    if next_server is not None:        process_request(next_server)    else:        print("No avAIlable servers.")

优缺点

优点：简单，实现成本低；

缺点：

  1. 无法根据服务器的负载情况来分配请求，当服务器的负载不均衡时，轮询算法无法自动调整。

  2. 当服务器down机了，轮询算法无法自动剔除该服务器，导致请求会被转发到down机的服务器上。

适用场景

对服务器没有什么特别的要求，就可以采用轮询算法，比如：Nginx 默认适用的就是轮询算法。

2.Weighted Round Robin - 加权轮询

加权轮询算法是轮询算法的一种改进，只不过在负载时会根据服务器的权重来分配请求，权重越大，分配的请求就会越多。如下图：

图片

算法实现

实现算法和轮询很类似，只不过会根据权重在列表中放置不同比例的服务器，同时定义一个服务器的列表和当前服务器指针，如下伪代码：

# 服务器列表servers = ["ServerA", "ServerA", "ServerA", "ServerB","ServerB", "ServerC"]# 当前服务器current_server = 0# 轮询算法if(req):    # 选择当前服务器来处理请求    process_request(servers[current_server])    # 将当前服务器移到服务器列表的末尾
    if current_server == length(servers):        current_server = 0    else:      # 指针+1      current_server += 1

当客户端有新的请求到达时，负载均衡器会选择服务器指针（current_server）指向的服务器来处理请求，然后将当前服务器指针移到下一个服务器（current_server += 1）， 如果 current_server=服务器总数，则把current_server设置为0，进行下一场轮询。

优缺点

优点：可以人为配置权重，为处理能力强的服务器配置高的权重，处理能力弱的配置低的权重，从而实现负载均衡。

缺点：无法应对服务器动态变化的情况，比如：服务器down机了，无法自动剔除该服务器，导致请求会被转发到down机的服务器上。

适用场景

服务器的处理能力不一致，可以采用加权轮询算法。

比如：有3台服务器，服务器A（4C8G，4个CPU，8G内存），服务器B（2C4G，2个CPU，4G内存），服务器C（1C2G，1个CPU，2G内存），那么可以配置服务器A的权重为4，服务器B的权重为2，服务器C的权重为1。

3.Least Connections - 最小连接数

最小连接数，是指把请求分配给当前连接数最少的服务器，以确保负载更均匀。如下图：

图片

上图中有 3台服务器，服务器A（连接数10）、服务器B（连接数100）和服务器C（连接数1000），连接数最少的服务器A分配的Req比其他服务器多。

原理

  1. 维护一个所有服务器和连接数的字典（Map）；

  2. 当新的请求到达时，负载均衡器会检查服务器列表中当前连接数最少的服务器；

  3. 请求将被分配给具有最少连接数的服务器，处理请求后该服务器的连接数+1；

  4. 如果有多台服务器具有相同的最小连接数，算法可以使用其他标准来选择其中一台，如加权等。

算法实现

如下伪代码：

# 创建一个包含服务器及其连接数的字典servers = {"Server A": 5, "Server B": 3, "Server C": 4}

def get_server_with_least_connections():  # 找到当前连接数最少的服务器  min_connections = min(servers.values())
  # 找到具有最小连接数的服务器  for server, connections in servers.items():    if connections == min_connections:      return server
# 选择连接数最少的服务器def assign_request(self):  # 获取具有最小连接数的服务器  server = get_server_with_least_connections()  if server is not None:    # 模拟分配请求给服务器，增加连接数    self.servers[server] += 1    return server  else:    return "No available servers."
# 模拟请求的处理过程if req:  # 假设有请求  assigned_server = load_balancer.assign_request()

优缺点

优点：

缺点：

适用场景

通过服务器连接数来做负载均衡的场景。到目前为止，还没有遇到生产上使用这种算法的场景。

4.IP/URL Hash - IP/URL 散列

IP/URL 散列算法是一种根据客户端 IP 地址或 URL 来分配请求的负载均衡算法，这样相同的IP或者URL就会负载到相同的服务器上。

原理

如下图：有3台服务器，分别为服务器A、服务器B和服务器C，当相同IP的客户端请求会被负载到形同的服务器列中。

图片

优缺点

优点：

缺点：

适用场景

静态环境：在静态环境中，即客户端的 IP 地址或请求的 URL 不经常变化的情况下，IP/URL Hash 算法可以提供稳定的负载均衡。

少数服务器的负载均衡：当服务器数量相对较少且不太容易动态扩展时，IP/URL Hash 算法可以用于基本的负载均衡。

5.Least Response Time - 最短响应时间

最短响应时间就是指：处理请求的响应时间最少的服务器，获取的请求就越多。直白讲就是随速度快，随就干的多。如下图：

图片

适用场景

负载均衡的所有服务器，处理能力相差比较大。比如：有3台服务器，服务器A（4C8G，4个CPU，8G内存），服务器B（2C4G，2个CPU，4G内存），服务器C（1C2G，1个CPU，2G内存）， 那么就可以采用这种算法，这样可以根据服务器的处理来实现动态负载。

优缺点

优点：可以充分发挥各个服务器的性能，提高服务器的利用率。

缺点：饥饿问题。比如，服务器A的性能最好，处理速度最快，那么所有的请求都会被分配到服务器A，这样服务器B和服务器C就会一直处于饥饿状态，无法处理请求。这样也就会产生不公平。

算法实现

如下伪代码：记录每台服务器以及响应时间，然后找到响应时间最短的服务器，将请求分配到该服务器上。

# 服务器列表，每个服务器表示为一个字典，包含服务器的唯一标识符和响应时间servers = [    {"id": "serverA", "response_time": 10},    {"id": "serverB", "response_time": 30},    {"id": "serverC", "response_time": 100},    # 添加更多服务器]
# 找到响应时间最短的服务器def find_least_response_time_server(servers):
    # 初始选择第一个服务器为最短响应时间服务器    least_response_time_server = servers[0]
    # 遍历服务器列表，找到最短响应时间的服务器    for server in servers:        if server["response_time"] < least_response_time_server["response_time"]:            least_response_time_server = server
    return least_response_time_server
# 客户端请求到来时，选择最短响应时间的服务器def handle_client_request():    least_response_time_server = find_least_response_time_server(servers)    if req:      least_response_time_server.handle_client_request()

需要说明的是：这只是一个简单的示例，实际的负载均衡系统可能需要更复杂的逻辑，包括定期更新服务器的响应时间、处理服务器故障等。此外，要将这种算法应用于实际生产环境，可能需要使用专门的负载均衡软件或硬件，这些工具可以自动管理服务器并提供更多功能。

适用场景

交通控制系统：在城市交通控制系统中，需要及时响应交通信号、路况和车辆检测等信息。最短响应时间算法可以帮助确保交通信号及时适应交通流量的变化。

三、总结 

本文分析了5种常见的负载均衡算法，算法的实现都比较简单，在实际的生产环境中，我们可以根据自己的业务场景来选择合适的负载均衡算法。

另外，除了上面 5种算法外，还有一种其他的负载均衡算法，比如：

一致性哈希：Consistent Hashing，可以参考文章：hash & 一致性hash，如何选择？

加权最少连接：Weighted Least Connections，在Weighted Least Connections基础上再加权重。

在实际生产中，我们可能并不需要自己去实现这些算法，而会选择使用一些现有的框架，比如：nginx、lvs、haproxy等， 但是万变不离其宗，了解这些负载均衡算法可以帮组我们更好的去理解框架。

关键词：算法      点击(8)
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