分布式系统设计之常见的负载均衡算法
【摘要】 分布式系统设计之常见的负载均衡算法 0 什么是负载均衡?负载均衡(Load Balance),其含义就是指将负载(工作任务)进行平衡、分摊到多个操作单元上进行运行,从而协同完成工作任务。 负载均衡都分为哪些种类?软件和硬件负载均衡软件负载均衡硬件负载均衡本地和全局负载均衡本地负载均衡全局负载均衡本篇文章的负载均衡算法是属于软件层面的负载均衡。 1 轮询顾名思义,将子任务在子节点中一个接一个...
分布式系统设计之常见的负载均衡算法
0 什么是负载均衡?
负载均衡(Load Balance),其含义就是指将负载(工作任务)进行平衡、分摊到多个操作单元上进行运行,从而协同完成工作任务。
负载均衡都分为哪些种类?
-
软件和硬件负载均衡
- 软件负载均衡
- 硬件负载均衡
-
本地和全局负载均衡
- 本地负载均衡
- 全局负载均衡
本篇文章的负载均衡算法是属于软件层面的负载均衡。
1 轮询
顾名思义,将子任务在子节点中一个接一个有序的询问请求。
var list = make([]string, 0)
var servers = make(map[string]string)
func init() {
servers = map[string]string{
"stringA": "10.0.0.1",
"stringB": "10.0.0.2",
"stringC": "10.0.0.3",
}
for s := range servers {
list = append(list, s)
}
}
//轮询
var i = 0
func RoundRobin() string {
if i >= len(list) {
i = 0
}
str := servers[list[i]]
i += 1
return str
}
2 随机
在子节点中随机的进行请求。
var list = make([]string, 0)
var servers = make(map[string]string)
func init() {
servers = map[string]string{
"stringA": "10.0.0.1",
"stringB": "10.0.0.2",
"stringC": "10.0.0.3",
}
for s := range servers {
list = append(list, s)
}
}
//随机
func Random() string {
i := rand.Intn(len(list))
return servers[list[i]]
}
3 加权轮询
与轮询不同的是,可以增加权重,就是说权重最大的节点会有更多次数(比例)的请求。
var list = make([]string, 0)
var servers = make(map[string]string)
func init() {
servers = map[string]string{
"stringA": "10.0.0.1",
"stringB": "10.0.0.2",
"stringC": "10.0.0.3",
}
for s := range servers {
list = append(list, s)
}
//加权轮询
var weight_map = map[string]int{
"stringA": 1,
"stringB": 2,
"stringC": 3,
}
for s := range weight_map {
for i := 0; i < weight_map[s]-1; i++ {
list = append(list, s)
}
}
}
//加权轮询
func WeightRoundRobin() string {
if i >= len(list) {
i = 0
}
str := servers[list[i]]
i += 1
return str
}
4 加权随机
与随机不同的是,增加某个节点被随机访问的概率。
var list = make([]string, 0)
var servers = make(map[string]string)
func init() {
servers = map[string]string{
"stringA": "10.0.0.1",
"stringB": "10.0.0.2",
"stringC": "10.0.0.3",
}
for s := range servers {
list = append(list, s)
}
//加权轮询
var weight_map = map[string]int{
"stringA": 1,
"stringB": 2,
"stringC": 3,
}
for s := range weight_map {
for i := 0; i < weight_map[s]-1; i++ {
list = append(list, s)
}
}
}
//加权随机
func WeightRandom() string {
i := rand.Intn(len(list))
return servers[list[i]]
}
5 源地址哈希
该方法是将请求的源地址进行哈希,并将哈希的结果进行取余,将取余后的结果进行节点的匹配最后进行请求。
//Source Hash
func Hash() string {
//对客户端(源)地址做哈希 使用md5哈希算法
has, err := md5.New().Write([]byte("127.0.0.1"))
if err != nil {
panic(err)
}
i := has % len(list)
return servers[list[i]]
}
6 最小连接数
最小连接数法是根据服务器当前的连接情况进行负载均衡的,当请求到来时,会选取当前连接数最少的一台服务器来处理请求。由此也可以延伸出,根据服务器 CPU 占用最少,根据单位时间内处理请求的效率高低等进行服务器选择。最小连接数法只是动态分配服务器的一种算法,通过各种维度的参数计算,可以找到适合不同场景的更均衡的动态分配服务器的方案。
7 全部代码
package main
import (
"crypto/md5"
"math/rand"
"net/http"
)
var list = make([]string, 0)
var servers = make(map[string]string)
func init() {
servers = map[string]string{
"stringA": "10.0.0.1",
"stringB": "10.0.0.2",
"stringC": "10.0.0.3",
}
for s := range servers {
list = append(list, s)
}
//加权轮询
var weight_map = map[string]int{
"stringA": 1,
"stringB": 2,
"stringC": 3,
}
for s := range weight_map {
for i := 0; i < weight_map[s]-1; i++ {
list = append(list, s)
}
}
}
//轮询
var i = 0
func RoundRobin() string {
if i >= len(list) {
i = 0
}
str := servers[list[i]]
i += 1
return str
}
//随机
func Random() string {
i := rand.Intn(len(list))
return servers[list[i]]
}
//Source Hash
func Hash() string {
//对客户端(源)地址做哈希 使用md5哈希算法
has, err := md5.New().Write([]byte("127.0.0.1"))
if err != nil {
panic(err)
}
i := has % len(list)
return servers[list[i]]
}
//加权轮询
func WeightRoundRobin() string {
if i >= len(list) {
i = 0
}
str := servers[list[i]]
i += 1
return str
}
//加权随机
func WeightRandom() string {
i := rand.Intn(len(list))
return servers[list[i]]
}
//----------Web测试---------------//
func main() {
//httpServer(WeightRandom)
}
func httpServer(fun func() string) {
http.HandleFunc("/", func(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
w.Write([]byte("Request Node is " + fun()))
})
http.ListenAndServe(":8888", nil)
}
参考文章:
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