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7.2 負載均衡常用算法

負載均衡常用算法主要有隨機、加權隨機、輪詢、加權輪詢、源地址hash等。

7.2.1 軟負載隨機算法實現

隨機算法原理為：獲取服務列表大小范圍內的隨機數，將該隨機數作為列表索引，從服務提供列表中獲取服務提供者。

為負載均衡策略算法定義接口如下：

public interface ClusterStrategy {

public ProviderService select(List providerServices);

}

其中接口方法入參providerServices為服務提供者列表。

軟負載隨機算法的實現過程如下。

import ares.remoting.framework.cluster.ClusterStrategy;

import ares.remoting.framework.model.ProviderService;

import org.apache.commons.lang3.RandomUtils;

import java.util.List;

public class RandomClusterStrategyImpl implements ClusterStrategy {

@Override

public ProviderService select(List providerServices) {

int MAX_LEN = providerServices.size();

int index = RandomUtils.nextInt(0, MAX_LEN - 1);

return providerServices.get(index);

}

}

實現原理：獲得服務提供者列表大小區間之間的隨機數，作為服務提供者列表的索引來獲取服務。

7.2.2 軟負載加權隨機算法實現

加權隨機算法在隨機算法的基礎上針對權重做了處理。軟負載加權隨機算法實現代碼如下。

import ares.remoting.framework.cluster.ClusterStrategy;

import ares.remoting.framework.model.ProviderService;

import com.google.common.collect.Lists;

import org.apache.commons.lang3.RandomUtils;

import java.util.List;

public class WeightRandomClusterStrategyImpl implements ClusterStrategy {

@Override

public ProviderService select(List providerServices) {

//存放加權后的服務提供者列表

List providerList = Lists.newArrayList();

for (ProviderService provider : providerServices) {

int weight = provider.getWeight();

for (int i = 0; i < weight; i ) {

providerList.add(provider.copy());

}

}

int MAX_LEN = providerList.size();

int index = RandomUtils.nextInt(0, MAX_LEN - 1);

return providerList.get(index);

}

}

實現原理：首先根據加權數放大服務提供者列表，比如服務提供者A加權數為3，放大之后變為A，A，A，存放在新的服務提供者列表，然后對新的服務提供者列表應用隨機算法。

7.2.3 軟負載輪詢算法實現

輪詢算法，將服務調用請求按順序輪流分配到服務提供者后端服務器上，均衡對待每一臺服務提供者機器。軟負載輪詢算法實現代碼如下。

import ares.remoting.framework.cluster.ClusterStrategy;

import ares.remoting.framework.model.ProviderService;

import java.util.List;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

import java.util.concurrent.locks.Lock;

import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class PollingClusterStrategyImpl implements ClusterStrategy {

//計數器

private int index = 0;

private Lock lock = new ReentrantLock();

@Override

public ProviderService select(List providerServices) {

ProviderService service = null;

try {

lock.tryLock(10, TimeUnit.MILLISECONDS);

//若計數大于服務提供者個數，將計數器歸0

if (index >= providerServices.size()) {

index = 0;

}

service = providerServices.get(index);

index ;

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

} finally {

lock.unlock();

}

//兜底，保障程序健壯性，若未取到服務，則直接取第1個

if (service == null) {

service = providerServices.get(0);

}

return service;

}

}

實現原理：依次按順序獲取服務提供者列表中的數據，并使用計數器記錄使用過的數據索引，若數據索引到一個數據，則計數器歸零，重新開始新的循環。

7.2.4 軟負載加權輪詢算法實現

加權輪詢算法是在輪詢算法的基礎上對權重做了處理。軟負載加權輪詢算法實現代碼如下。

import ares.remoting.framework.cluster.ClusterStrategy;

import ares.remoting.framework.model.ProviderService;

import com.google.common.collect.Lists;

import java.util.List;

import java.util.concurrent.TimeUnit;

import java.util.concurrent.locks.Lock;

import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;

public class WeightPollingClusterStrategyImpl implements ClusterStrategy {

//計數器

private int index = 0;

private Lock lock = new ReentrantLock();

@Override

public ProviderService select(List providerServices) {

ProviderService service = null;

try {

lock.tryLock(10, TimeUnit.MILLISECONDS);

//存放加權后的服務提供者列表

List providerList = Lists.newArrayList();

for (ProviderService provider : providerServices) {

int weight = provider.getWeight();

for (int i = 0; i < weight; i ) {

providerList.add(provider.copy());

}

}

//若計數大于服務提供者個數，將計數器歸0

if (index >= providerList.size()) {

index = 0;

}

service = providerList.get(index);

index ;

return service;

} catch (InterruptedException e) {

e.printStackTrace();

} finally {

lock.unlock();

}

//兜底，保障程序健壯性，若未取到服務，則直接取第1個

return providerServices.get(0);

}

}

實現原理：首先根據加權數放大服務提供者列表，再在放大后的服務提供者基礎上使用輪詢算法獲取服務提供者。

7.2.5 軟負載源地址hash算法實現

源地址hash算法實際是利于請求來源的IP的hashcode對服務提供者列表大小取模，得到服務提供者列表索引，進而獲取到服務提供者。軟負載源地址hash算法實現代碼如下。

import ares.remoting.framework.Helper.IPHelper;

import ares.remoting.framework.cluster.ClusterStrategy;

import ares.remoting.framework.model.ProviderService;

import java.util.List;

public class HashClusterStrategyImpl implements ClusterStrategy {

@Override

public ProviderService select(List providerServices) {

//獲取調用方IP

String localIP = IPHelper.localIp();

//獲取源地址對應的hashcode

int hashCode = localIP.hashCode();

//獲取服務列表大小

int size = providerServices.size();

return providerServices.get(hashCode % size);

}

}

實現原理：使用調用方IP地址的hash值，將服務列表大小取模后的值作為服務列表索引，根據該索引取值。