Java负载均衡算法有什么作用_Java教程

这篇文章主要介绍“Java负载均衡算法有什么作用”，在日常操作中，相信很多人在Java负载均衡算法有什么作用问题上存在疑惑，小编查阅了各式资料，整理出简单好用的操作方法，希望对大家解答”Java负载均衡算法有什么作用”的疑惑有所帮助！接下来，请跟着小编一起来学习吧！

前言

负载均衡在Java领域中有着广泛深入的应用，不管是大名鼎鼎的nginx，还是微服务治理组件如dubbo，feign等，负载均衡的算法在其中都有着实际的使用

负载均衡的核心思想在于其底层的算法思想，比如大家熟知的算法有轮询，随机，最小连接，加权轮询等，在现实中不管怎么配置，都离不开其算法的核心原理，下面将结合实际代码对常用的负载均衡算法做一些全面的总结。

轮询算法

轮询即排好队，一个接一个的轮着来。从数据结构上，有一个环状的节点，节点上面布满了服务器，服务器之间首尾相连，带有顺序性。当请求过来的时候，从某个节点的服务器开始响应，那么下一次请求再来，就依次由后面的服务器响应，由此继续

按照这个描述，我们很容易联想到，可以使用一个双向(双端)链表的数据结构来模拟实现这个算法

1、定义一个server类，用于标识服务器中的链表节点

class Server {
    Server prev;
    Server next;
    String name;

    public Server(String name) {
        this.name = name;
    }
}

2、核心代码

/**
 * 轮询
 */
public class RData {
    private static Logger logger = LoggerFactory.getLogger(RData.class);
    //标识当前服务节点，每次请求过来时，返回的是current节点
    private Server current;

    public RData(String serverName) {
        logger.info("init servers : " + serverName);
        String[] names = serverName.split(",");
        for (int i = 0; i < names.length; i++) {
            Server server = new Server(names[i]);
            //当前为空，说明首次创建
            if (current == null) {
                //current就指向新创建server
                this.current = server;
                //同时，server的前后均指向自己
                current.prev = current;
                current.next = current;
            } else {
                //说明已经存在机器了，则按照双向链表的功能，进行节点添加
                addServer(names[i]);
            }
        }
    }

    //添加机器节点
    private void addServer(String serverName) {
        logger.info("add new server : " + serverName);
        Server server = new Server(serverName);
        Server next = this.current.next;
        //在当前节点后插入新节点
        this.current.next = server;
        server.prev = this.current;
        //由于是双向链表，修改下一节点的prev指针
        server.next = next;
        next.prev = server;
    }
    //机器节点移除，修改节点的指向即可
    private void removeServer() {
        logger.info("remove current = " + current.name);
        this.current.prev.next = this.current.next;
        this.current.next.prev = this.current.prev;
        this.current = current.next;
    }

    //请求。由当前节点处理
    private void request() {
        logger.info("handle server is : " + this.current.name);
        this.current = current.next;
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        //初始化两台机器
        RData rr = new RData("192.168.10.0,192.168.10.1");
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                while (true) {
                    try {
                        Thread.sleep(500);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    rr.request();
                }
            }
        }).start();
        //3s后，3号机器加入清单
        Thread.currentThread().sleep(2000);
        rr.addServer("192.168.10.3");

        //3s后，当前服务节点被移除
        Thread.currentThread().sleep(3000);
        rr.removeServer();
    }
}

结合注释对代码进行理解，这段代码解释开来就是考察对双端链表的底层能力，操作链表结构时，最重要的就是要搞清在节点的添加和移除时，理清节点的前后指向，然后再理解这段代码时就没有难度了，下面运行下程序

Java负载均衡算法有什么作用

实现简单，机器列表可自由加减，节点寻找时间复杂度为o(1)

无法针对节点做偏向性定制处理，节点处理能力强弱无法做区分对待，比如某些处理能力强配置高的服务器更希望承担更多的请求这个就做不到

随机算法

从可提供的服务器列表中随机取一个提供响应。

既然是随机存取的场景，很容易想到使用数组可以更高效的通过下标完成随机读取，这个算法的模拟比较简单，下面直接上代码

/**
 * 随机
 */
public class RandomMath {
    private static List<String> ips;
    public RandomMath(String nodeNames) {
        System.out.println("init servers : " + nodeNames);
        String[] nodes = nodeNames.split(",");
        //初始化服务器列表，长度取机器数
        ips = new ArrayList<>(nodes.length);
        for (String node : nodes) {
            ips.add(node);
        }
    }
    //请求处理
    public void request() {
        Random ra = new Random();
        int i = ra.nextInt(ips.size());
        System.out.println("the handle server is :" + ips.get(i));
    }
    //添加节点，注意，添加节点可能会造成内部数组扩容
    void addnode(String nodeName) {
        System.out.println("add new node : " + nodeName);
        ips.add(nodeName);
    }

    //移除
    void remove(String nodeName) {
        System.out.println("remove node is: " + nodeName);
        ips.remove(nodeName);
    }

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        RandomMath rd = new RandomMath("192.168.10.1,192.168.10.2,192.168.10.3");
        //使用一个线程，模拟不间断的请求
        new Thread(new Runnable() {
            @Override
            public void run() {
                while (true) {
                    try {
                        Thread.sleep(1000);
                    } catch (InterruptedException e) {
                        e.printStackTrace();
                    }
                    rd.request();
                }
            }
        }).start();
        //间隔3秒之后，添加一台新的机器
        Thread.currentThread().sleep(3000);
        rd.addnode("192.168.10.4");

        //3s后，当前服务节点被移除
        Thread.currentThread().sleep(3000);
        rd.remove("192.168.10.2");

    }
}

运行代码观察结果：

Java负载均衡算法有什么作用

随机算法简单高效

适合一个服务器集群中，各个机器配置差不多的情况，和轮询一样，无法根据各个服务器本身的配置做一些定向的区分对待

加权随机算法

在随机选择的基础上，机器仍然是被随机被筛选，但是做一组加权值，根据权值不同，机器列表中的各个机器被选中的概率不同，从这个角度理解，可认为随机是一种等权值的特殊情况

设计思路依然相同，只是每个机器需要根据权值大小，生成不同数量的节点，节点排队后，随机获取。这里的数据结构主要涉及到随机的读取，所以优选为数组

/**
 * 加权随机
 */
public class WeightRandom {
    ArrayList<String> list;

    public WeightRandom(String nodes) {
        String[] ns = nodes.split(",");
        list = new ArrayList<>();
        for (String n : ns) {
            String[] n1 = n.split(":");
            int weight = Integer.valueOf(n1[1]);
            for (int i = 0; i < weight; i++) {
                list.add(n1[0]);
            }
        }
    }

    public void request() {
        //下标，随机数，注意因子
        int i = new Random().nextInt(list.size());
        System.out.println("the handle server is : " + list.get(i));
    }
    public static void main(String[] args) throws Exception{
        WeightRandom wr = new WeightRandom("192.168.10.1:2,192.168.10.2:1");
        for (int i = 0; i < 9; i++) {
            Thread.sleep(2000);
            wr.request();
        }
    }
}

Java负载均衡算法有什么作用