快捷導(dǎo)航

使用Java實(shí)現(xiàn)6種常見負(fù)載均衡算法

更新時(shí)間：2023年06月12日 08:43:30 作者：Cosolar

Java負(fù)載均衡算法也是分布式系統(tǒng)中的重要組成部分，用于將來自客戶端的請求分配到不同的后端服務(wù)器上，本文將介紹常見的Java負(fù)載均衡算法，輪詢法、加權(quán)隨機(jī)法……一次性讓你了解?6?種常見負(fù)載均衡算法

負(fù)載均衡是指將來自客戶端的請求分?jǐn)偟蕉鄠€(gè)服務(wù)器上進(jìn)行處理，從而有效地提高系統(tǒng)性能、可用性和可擴(kuò)展性。常見的負(fù)載均衡算法包括輪詢法、加權(quán)輪詢法、隨機(jī)法、加權(quán)隨機(jī)法、源地址哈希法和最小連接數(shù)法等。

在實(shí)際應(yīng)用中有很多工具和框架使用了這些算法來解決服務(wù)器負(fù)載均衡的問題。下面我整理出了一些常見的工具和框架：

Nginx：Nginx 是一款高性能的 Web 服務(wù)器，同時(shí)也是一款反向代理服務(wù)器。Nginx 的負(fù)載均衡模塊支持多種算法，包括輪詢法、加權(quán)輪詢法、IP_HASH 等。
Apache：Apache 是一款流行的 Web 服務(wù)器。Apache 也提供了負(fù)載均衡模塊，支持多種算法，包括輪詢法、加權(quán)輪詢法、最小連接數(shù)法等。
HAProxy：HAProxy 是一款高性能的 TCP/HTTP 負(fù)載均衡器，支持多種負(fù)載均衡算法，包括輪詢法、加權(quán)輪詢法、IP_HASH、最少連接數(shù)法、最短響應(yīng)時(shí)間法等。
Spring Cloud Ribbon：Ribbon 是一款基于 HTTP 和 TCP 客戶端的負(fù)載均衡器，是 Spring Cloud 生態(tài)系統(tǒng)中的一員。Ribbon 支持多種負(fù)載均衡算法，包括輪詢法、加權(quán)輪詢法、隨機(jī)法等。
ZooKeeper：ZooKeeper 是一款分布式協(xié)調(diào)服務(wù)，在分布式系統(tǒng)中廣泛應(yīng)用。ZooKeeper 的客戶端庫 Curator 提供了一種基于 ZooKeeper 的負(fù)載均衡算法，稱為 Dynamic Server List Load Balancing。

這些工具和框架都應(yīng)用了負(fù)載均衡算法來實(shí)現(xiàn)服務(wù)器的負(fù)載均衡，它們的實(shí)現(xiàn)方式也各不相同，但是盡管如此，我們可以從中學(xué)習(xí)到很多有價(jià)值的經(jīng)驗(yàn)和思路。

劃重點(diǎn) Java 架構(gòu)師必備技能-我們要深入學(xué)習(xí)各類負(fù)載均衡算法實(shí)現(xiàn)方式

Java負(fù)載均衡算法也是分布式系統(tǒng)中的重要組成部分，用于將來自客戶端的請求分配到不同的后端服務(wù)器上，以達(dá)到提高系統(tǒng)吞吐量、減輕服務(wù)器負(fù)擔(dān)、提高系統(tǒng)可用性等目的。本文將介紹常見的Java負(fù)載均衡算法，輪詢法、加權(quán)隨機(jī)法……一次性讓你了解 6 種常見負(fù)載均衡算法。

一、輪詢法（Round Robin）

輪詢法是最簡單、最常見的負(fù)載均衡算法之一，其實(shí)現(xiàn)思路也非常簡單：按照事先規(guī)定的順序依次將請求轉(zhuǎn)發(fā)至后端服務(wù)器。例如，若有3臺服務(wù)器，則第1個(gè)請求會被分配到第1臺服務(wù)器上，第2個(gè)請求會被分配到第2臺服務(wù)器上，第3個(gè)請求會被分配到第3臺服務(wù)器上，第4個(gè)請求又會被分配到第1臺服務(wù)器上，以此類推。

這種算法的優(yōu)點(diǎn)是實(shí)現(xiàn)簡單、可靠性高，但是它并沒有考慮服務(wù)器的實(shí)際負(fù)載情況，導(dǎo)致某些服務(wù)器可能會承受過多的負(fù)載，而其他服務(wù)器則處于空閑狀態(tài)。

輪詢法（Round Robin）寫個(gè)簡單的實(shí)現(xiàn)代碼讓你感覺一下：

//定義一個(gè)全局計(jì)數(shù)器，每次調(diào)用累加
private static AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);
//定義服務(wù)器列表
private static List<String> serverList = new ArrayList<>();
public static String roundRobin() {
    //獲取服務(wù)器數(shù)量
    int serverCount = serverList.size();
    //獲取當(dāng)前請求應(yīng)該轉(zhuǎn)發(fā)到哪臺服務(wù)器
    int currentServerIndex = atomicInteger.incrementAndGet() % serverCount;
    //返回對應(yīng)的服務(wù)器地址
    return serverList.get(currentServerIndex);
}

二、加權(quán)輪詢法（Weight Round Robin）

加權(quán)輪詢法是在輪詢法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，其思路是在服務(wù)器的選擇中，根據(jù)服務(wù)器的處理能力或負(fù)載情況分配不同的權(quán)重，以使處理能力較強(qiáng)或負(fù)載較輕的服務(wù)器獲得更多的請求。例如，若存在2臺服務(wù)器，其中第1臺服務(wù)器負(fù)載比較重，則應(yīng)當(dāng)將更多的請求分配給第2臺服務(wù)器。

舉個(gè)例子，如果服務(wù)器A的權(quán)重是2，服務(wù)器B的權(quán)重是1，那么在兩個(gè)請求中，有一個(gè)請求會被發(fā)送到服務(wù)器A，另一個(gè)請求將被發(fā)送到服務(wù)器B。

這種算法的優(yōu)點(diǎn)是可以根據(jù)服務(wù)器的實(shí)際負(fù)載情況來分配請求，但是還是存在服務(wù)器負(fù)載不均衡的問題，因?yàn)樗皇歉鶕?jù)權(quán)值進(jìn)行分配，并沒有考慮服務(wù)器的實(shí)際負(fù)載情況。

加權(quán)輪詢法按自己的思路寫一下如下示例：

//定義一個(gè)全局計(jì)數(shù)器，每次調(diào)用累加
private static AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);
//定義服務(wù)器列表及服務(wù)器權(quán)重值
private static Map<String, Integer> serverMap = new ConcurrentHashMap<>();
//記錄服務(wù)器權(quán)重總和
private static int totalWeight = 0;
public static String weightRoundRobin() {
    //獲取服務(wù)器數(shù)量
    int serverCount = serverMap.size();
    //如果沒有可用的服務(wù)器返回null
    if (serverCount == 0) {
        return null;
    }
    //在此處為避免多線程并發(fā)操作造成錯(cuò)誤，在方法內(nèi)部進(jìn)行鎖操作
    synchronized (serverMap) {
        //計(jì)算服務(wù)器權(quán)重總和
        for (Map.Entry<String, Integer> entry : serverMap.entrySet()) {
            totalWeight += entry.getValue();
        }
        //獲取當(dāng)前請求應(yīng)該轉(zhuǎn)發(fā)到哪臺服務(wù)器
        int currentServerIndex = atomicInteger.incrementAndGet() % totalWeight;
        //遍歷服務(wù)器列表，根據(jù)服務(wù)器權(quán)重值選擇對應(yīng)地址
        for (Map.Entry<String, Integer> entry : serverMap.entrySet()) {
            String serverAddress = entry.getKey();
            Integer weight = entry.getValue();
            currentServerIndex -= weight;
            if (currentServerIndex < 0) {
                return serverAddress;
            }
        }
    }
    //默認(rèn)返回null
    return null;
}

這是源碼中的一個(gè)小小的摘抄，供你觀賞一下：

public class WeightRoundRobinLoadBalancer implements LoadBalancer {
    private List<String> servers = new ArrayList<>();
    private Map<String, Integer> weightMap = new HashMap<>();
    private int currentWeightIndex = -1;
    public WeightRoundRobinLoadBalancer(Map<String, Integer> servers) {
        this.servers.addAll(servers.keySet());
        for (String server : servers.keySet()) {
            int weight = servers.get(server);
            weightMap.put(server, weight);
        }
    }
    @Override
    public synchronized String chooseServer() {
        int weightSum = weightMap.values().stream().reduce(Integer::sum).orElse(0);
        while (true) {
            currentWeightIndex = (currentWeightIndex + 1) % servers.size();
            String server = servers.get(currentWeightIndex);
            int weight = weightMap.get(server);
            if (weight >= weightSum) {
                return server;
            }
            weightSum -= weight;
        }
    }
}

三、隨機(jī)法（Random）

隨機(jī)法是指將請求隨機(jī)分配至后端服務(wù)器的負(fù)載均衡算法。該算法實(shí)現(xiàn)簡單，但分配效果不可控，難以保證后端服務(wù)器的負(fù)載均衡。因此，隨機(jī)法通常被用作測試或壓力測試等臨時(shí)場景下的負(fù)載均衡算法。

隨機(jī)法實(shí)現(xiàn)代碼如下：

// 1、思路參考：-----------------------------------------------
//定義服務(wù)器列表
private static List<String> serverList = new ArrayList<>();
public static String random() {
    //獲取服務(wù)器數(shù)量
    int serverCount = serverList.size();
    //如果沒有可用的服務(wù)器返回null
    if (serverCount == 0) {
        return null;
    }
    //生成一個(gè)隨機(jī)數(shù)
    int randomIndex = new Random().nextInt(serverCount);
    //返回對應(yīng)的服務(wù)器地址
    return serverList.get(randomIndex);
}
// 2、源碼參考：-----------------------------------------------
public class RandomLoadBalancer implements LoadBalancer {
    private List<String> servers = new ArrayList<>();
    public RandomLoadBalancer(List<String> servers) {
        this.servers = servers;
    }
    @Override
    public String chooseServer() {
        int randomIndex = ThreadLocalRandom.current().nextInt(servers.size());
        return servers.get(randomIndex);
    }
}

四、加權(quán)隨機(jī)法（Weight Random）

加權(quán)隨機(jī)法是在隨機(jī)法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn)，其思路是在服務(wù)器的選擇中，根據(jù)服務(wù)器的處理能力或負(fù)載情況分配不同的權(quán)重，以使處理能力較強(qiáng)或負(fù)載較輕的服務(wù)器獲得更多的請求。

加權(quán)隨機(jī)法實(shí)現(xiàn)代碼如下：

// 1、思路參考：-----------------------------------------------------------
//定義服務(wù)器列表及服務(wù)器權(quán)重值
private static Map<String, Integer> serverMap = new ConcurrentHashMap<>();
//記錄服務(wù)器權(quán)重總和
private static int totalWeight = 0;
public static String weightRandom() {
    //獲取服務(wù)器數(shù)量
    int serverCount = serverMap.size();
    //如果沒有可用的服務(wù)器返回null
    if (serverCount == 0) {
        return null;
    }
    //在此處為避免多線程并發(fā)操作造成錯(cuò)誤，在方法內(nèi)部進(jìn)行鎖操作
    synchronized (serverMap) {
        //計(jì)算服務(wù)器權(quán)重總和
        for (Map.Entry<String, Integer> entry : serverMap.entrySet()) {
            totalWeight += entry.getValue();
        }
        //生成一個(gè)隨機(jī)數(shù)
        int randomWeight = new Random().nextInt(totalWeight);
        //遍歷服務(wù)器列表，根據(jù)服務(wù)器權(quán)重值選擇對應(yīng)地址
        for (Map.Entry<String, Integer> entry : serverMap.entrySet()) {
            String serverAddress = entry.getKey();
            Integer weight = entry.getValue();
            randomWeight -= weight;
            if (randomWeight < 0) {
                return serverAddress;
            }
        }
    }
    //默認(rèn)返回null
    return null;
}
// 2、源碼參考：-----------------------------------------------------------
public class WeightRandomLoadBalancer implements LoadBalancer {
    private List<String> servers = new ArrayList<>();
    private Map<String, Integer> weightMap = new HashMap<>();
    public WeightRandomLoadBalancer(Map<String, Integer> servers) {
        this.servers.addAll(servers.keySet());
        for (String server : servers.keySet()) {
            int weight = servers.get(server);
            weightMap.put(server, weight);
        }
    }
    @Override
    public String chooseServer() {
        int weightSum = weightMap.values().stream().reduce(Integer::sum).orElse(0);
        int randomWeight = ThreadLocalRandom.current().nextInt(weightSum) + 1;
        for (String server : servers) {
            int weight = weightMap.get(server);
            if (randomWeight <= weight) {
                return server;
            }
            randomWeight -= weight;
        }
        return null;
    }
}

五、源地址哈希法（Hash）

源地址哈希法是一種基于請求源IP地址的負(fù)載均衡算法，其思路是將每個(gè)請求的源IP地址通過哈希函數(shù)計(jì)算出一個(gè)值，然后根據(jù)該值與可用服務(wù)器總數(shù)取模的結(jié)果來確定該請求應(yīng)當(dāng)轉(zhuǎn)發(fā)到哪臺服務(wù)器上。

換言之，源地址哈希算法就是使用客戶端 IP 地址作為哈希鍵。負(fù)載均衡器將哈希值映射到可用服務(wù)器中的一個(gè)，然后將請求發(fā)送到這個(gè)服務(wù)器處理。如果客戶端 IP 地址發(fā)生改變（比如重啟后重新分配 IP 地址），那么將會被分配到其他服務(wù)器上。

這種算法的優(yōu)點(diǎn)是可以避免某些客戶端被重定向到不同的服務(wù)器，對于同一IP地址的請求，總是會被分配到同一臺服務(wù)器上，因此可以在一定程度上提高緩存命中率等性能指標(biāo)，但是它也有一些缺點(diǎn)。例如，如果有很多請求來自相同的 IP 地址，那么可能會導(dǎo)致某個(gè)服務(wù)器負(fù)載過高。另外，由于服務(wù)器數(shù)量的變化，哈希值映射也會發(fā)生變化，這可能會導(dǎo)致緩存無效，并且需要重新分配所有請求。

源地址哈希法實(shí)現(xiàn)代碼示例如下：

// 1、思路參考：-----------------------------------------------------------
//定義服務(wù)器列表
private static List<String> serverList = new ArrayList<>();
public static String hash(String clientIP) {
    //獲取服務(wù)器數(shù)量
    int serverCount = serverList.size();
    //如果沒有可用的服務(wù)器返回null
    if (serverCount == 0) {
        return null;
    }
    //將客戶端IP地址進(jìn)行哈希計(jì)算
    int hashCode = clientIP.hashCode();
    //根據(jù)哈希值計(jì)算需要轉(zhuǎn)發(fā)到哪臺服務(wù)器上
    int serverIndex = hashCode % serverCount;
    //返回對應(yīng)的服務(wù)器地址
    return serverList.get(serverIndex);
}
// 2、源碼參考：-----------------------------------------------------------
public class HashLoadBalancer implements LoadBalancer {
    private List<String> servers = new ArrayList<>();
    public HashLoadBalancer(List<String> servers) {
        this.servers = servers;
    }
    @Override
    public String chooseServer() {
        String clientIp = getClientIp();
        int hashCode = Math.abs(clientIp.hashCode());
        return servers.get(hashCode % servers.size());
    }
    private String getClientIp() {
        // 獲取客戶端IP地址的代碼省略
        return "1.1.1.1";
    }
}

六、最小連接數(shù)法（Least Connections）

最小連接數(shù)法是一種動態(tài)調(diào)整的負(fù)載均衡算法，其思路是盡可能地將請求分配給當(dāng)前空閑連接數(shù)最少的后端服務(wù)器，以達(dá)到負(fù)載均衡的效果。在實(shí)現(xiàn)過程中，通常需要定期檢測各個(gè)服務(wù)器的連接數(shù)并進(jìn)行動態(tài)調(diào)整。

最小連接數(shù)算法是根據(jù)當(dāng)前連接數(shù)來選擇一個(gè)可用服務(wù)器。負(fù)載均衡器會查詢可用服務(wù)器的連接數(shù)，然后選擇一個(gè)連接數(shù)最小的服務(wù)器。這種算法保證了服務(wù)器不會被過度負(fù)載，并且還允許負(fù)載均衡器根據(jù)實(shí)際情況動態(tài)分配請求。

需要注意的是，如果服務(wù)器掛掉了或者網(wǎng)絡(luò)鏈路中斷了，那么負(fù)載均衡器就需要重新計(jì)算服務(wù)器的連接數(shù)，這將延長響應(yīng)時(shí)間并且影響性能。

最小連接數(shù)法實(shí)現(xiàn)代碼示例如下：

// 1、思路參考：-----------------------------------------------------------
//定義服務(wù)器列表
private static List<String> serverList = new ArrayList<>();
//記錄每個(gè)服務(wù)器的連接數(shù)
private static Map<String, Integer> connectionsMap = new ConcurrentHashMap<>();
public static String leastConnections() {
    //獲取服務(wù)器數(shù)量
    int serverCount = serverList.size();
    //如果沒有可用的服務(wù)器返回null
    if (serverCount == 0) {
        return null;
    }
    //默認(rèn)選擇第一個(gè)服務(wù)器
    String selectedServerAddress = serverList.get(0);
    //獲取第一個(gè)服務(wù)器的連接數(shù)
    int minConnections = connectionsMap.getOrDefault(selectedServerAddress, 0);
    //遍歷服務(wù)器列表，尋找連接數(shù)最少的服務(wù)器
    for (int i = 1; i < serverCount; i++) {
        String serverAddress = serverList.get(i);
        int connections = connectionsMap.getOrDefault(serverAddress, 0);
        if (connections < minConnections) {
            selectedServerAddress = serverAddress;
            minConnections = connections;
        }
    }
    //返回連接數(shù)最少的服務(wù)器地址
    return selectedServerAddress;
}
// 2、源碼參考：-----------------------------------------------------------
public class LeastConnectionsLoadBalancer implements LoadBalancer {
    private List<String> servers = new ArrayList<>();
    private Map<String, Integer> connectionsMap = new HashMap<>();
    public LeastConnectionsLoadBalancer(List<String> servers) {
        this.servers = servers;
        for (String server : servers) {
            connectionsMap.put(server, 0);
        }
    }
    @Override
    public synchronized String chooseServer() {
        int minConnections = Integer.MAX_VALUE;
        String targetServer = null;
        for (String server : servers) {
            int connections = connectionsMap.get(server);
            if (connections < minConnections) {
                minConnections = connections;
                targetServer = server;
            }
        }
        connectionsMap.put(targetServer, connectionsMap.get(targetServer) + 1);
        return targetServer;
    }
    public void releaseConnection(String server) {
        connectionsMap.put(server, connectionsMap.get(server) - 1);
    }
}

以上便是常見的Java負(fù)載均衡算法，這些算法都有其自身的優(yōu)缺點(diǎn)和適用場景。

七、小結(jié)一下

Java 架構(gòu)師面臨的挑戰(zhàn)越來越大，我們需要在不斷發(fā)展的技術(shù)中保持敏銳的觸覺，并掌握越來越廣泛的知識。而在當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)架構(gòu)中，負(fù)載均衡算法是一個(gè)至關(guān)重要的領(lǐng)域。它是實(shí)現(xiàn)服務(wù)的高可用性和可伸縮性的重要手段。因此，Java 架構(gòu)師必須深入學(xué)習(xí)各類負(fù)載均衡算法的實(shí)現(xiàn)方式，并且理解它們的優(yōu)劣之處，以便為公司設(shè)計(jì)出更好的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

如果你想成為一名 Java 架構(gòu)師或者網(wǎng)絡(luò)工程師，那么希望你多多了解底層知識對你將大有益處。讓我們一起努力吧！

以上就是使用Java實(shí)現(xiàn)6種常見負(fù)載均衡算法的詳細(xì)內(nèi)容，更多關(guān)于Java 負(fù)載均衡的資料請關(guān)注腳本之家其它相關(guān)文章！

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