大家好，我是猿java。

我們介紹過，網(wǎng)關(guān)最重要的功能之一就是負(fù)載均衡，那么，什么是負(fù)載均衡？負(fù)載均衡有哪些方式？今天我們就來聊一聊。

一、定義 

負(fù)載均衡（Load Balancing）是一種計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)和服務(wù)器管理技術(shù)，旨在分配網(wǎng)絡(luò)流量、請求或工作負(fù)載到多個(gè)服務(wù)器或資源，以確保這些服務(wù)器能夠高效、均勻地處理負(fù)載，并且能夠提供更高的性能、可用性和可擴(kuò)展性。

二、負(fù)載均衡算法 

1.Round Robin-輪詢

輪詢，顧名思義，把請求按順序分配給每個(gè)服務(wù)器，然后重復(fù)執(zhí)行這個(gè)順序，進(jìn)行請求分配。如下圖：

如上圖，有3臺(tái)服務(wù)器，分別為服務(wù)器A、服務(wù)器B和服務(wù)器C，當(dāng)客戶端有請求過來時(shí)，請求會(huì)按照 A->B->C->A->B->C->… 這種輪詢的順序分配給各個(gè)服務(wù)器。

(1) 原理：

• 服務(wù)器列表：維護(hù)一個(gè)服務(wù)器列表，有服務(wù)器加入/剔除時(shí)，相應(yīng)的更新服務(wù)器列表；
• 服務(wù)器游標(biāo)：記錄需要處理下一個(gè)請求的服務(wù)器；
• 請求分發(fā)：新請求到達(dá)，選擇當(dāng)前服務(wù)器來處理該請求，然后服務(wù)器游標(biāo)+1；
• 循環(huán)：不斷重復(fù)步驟3，以確保每個(gè)服務(wù)器都有機(jī)會(huì)處理請求；

(2) 算法實(shí)現(xiàn)

方法1:

輪詢算法的實(shí)現(xiàn)非常簡單，可以定義一個(gè)服務(wù)器的列表和當(dāng)前服務(wù)器指針，如下偽代碼：

# 服務(wù)器列表
servers = ["ServerA", "ServerB", "ServerC"]
# 當(dāng)前服務(wù)器
current_server = 0
# 輪詢算法
if(req):
    # 選擇當(dāng)前服務(wù)器來處理請求
    process_request(servers[current_server])
    # 將當(dāng)前服務(wù)器移到服務(wù)器列表的末尾

    if current_server == length(servers):
        current_server = 0
    else:
      # 指針+1
      current_server += 1

當(dāng)客戶端有新的請求到達(dá)時(shí)，負(fù)載均衡器會(huì)選擇服務(wù)器指針（current_server）指向的服務(wù)器來處理請求，然后將當(dāng)前服務(wù)器指針移到下一個(gè)服務(wù)器（current_server += 1）， 如果 current_server=服務(wù)器總數(shù)，則把current_server設(shè)置為0，進(jìn)行下一場輪詢。

方法2: 循環(huán)列表

循環(huán)列表是一個(gè)環(huán)形數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，用于按照順序循環(huán)遍歷服務(wù)器列表。當(dāng)指針指向列表的末尾時(shí)，指針會(huì)回到列表的開頭，從而實(shí)現(xiàn)循環(huán)。如下偽代碼：

servers = ["Server1", "Server2", "Server3"]  # 服務(wù)器列表
current_index = 0  # 當(dāng)前服務(wù)器的索引

def get_next_server(self):
      if not self.servers:
          return None
      # 獲取當(dāng)前服務(wù)器
      current_server = self.servers[self.current_index]
      # 更新索引，移到下一個(gè)服務(wù)器
      self.current_index = (self.current_index + 1) % len(self.servers)

      return current_server

# 創(chuàng)建一個(gè)包含服務(wù)器的列表
servers_list = ["ServerA", "ServerB", "ServerC"]


# 模擬請求的處理過程
if(req):  # 假設(shè)有5個(gè)請
    next_server = get_next_server()
    if next_server is not None:
        process_request(next_server)
    else:
        print("No available servers.")

(3) 優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)：簡單，實(shí)現(xiàn)成本低；

缺點(diǎn)：

• 無法根據(jù)服務(wù)器的負(fù)載情況來分配請求，當(dāng)服務(wù)器的負(fù)載不均衡時(shí)，輪詢算法無法自動(dòng)調(diào)整。
• 當(dāng)服務(wù)器down機(jī)了，輪詢算法無法自動(dòng)剔除該服務(wù)器，導(dǎo)致請求會(huì)被轉(zhuǎn)發(fā)到down機(jī)的服務(wù)器上。

servers = ["Server1", "Server2", "Server3"]  # 服務(wù)器列表
current_index = 0  # 當(dāng)前服務(wù)器的索引


def get_next_server(self):
      if not self.servers:
          return None
      # 獲取當(dāng)前服務(wù)器
      current_server = self.servers[self.current_index]
      # 更新索引，移到下一個(gè)服務(wù)器
      self.current_index = (self.current_index + 1) % len(self.servers)


      return current_server


# 創(chuàng)建一個(gè)包含服務(wù)器的列表
servers_list = ["ServerA", "ServerB", "ServerC"]




# 模擬請求的處理過程
if(req):  # 假設(shè)有5個(gè)請
    next_server = get_next_server()
    if next_server is not None:
        process_request(next_server)
    else:
        print("No available servers.")

(4) 適用場景

對服務(wù)器沒有什么特別的要求，就可以采用輪詢算法，比如：Nginx 默認(rèn)適用的就是輪詢算法。

2.Weighted Round Robin - 加權(quán)輪詢

加權(quán)輪詢算法是輪詢算法的一種改進(jìn)，只不過在負(fù)載時(shí)會(huì)根據(jù)服務(wù)器的權(quán)重來分配請求，權(quán)重越大，分配的請求就會(huì)越多。如下圖：

(1) 算法實(shí)現(xiàn)

實(shí)現(xiàn)算法和輪詢很類似，只不過會(huì)根據(jù)權(quán)重在列表中放置不同比例的服務(wù)器，同時(shí)定義一個(gè)服務(wù)器的列表和當(dāng)前服務(wù)器指針，如下偽代碼：

# 服務(wù)器列表
servers = ["ServerA", "ServerA", "ServerA", "ServerB","ServerB", "ServerC"]
# 當(dāng)前服務(wù)器
current_server = 0
# 輪詢算法
if(req):
    # 選擇當(dāng)前服務(wù)器來處理請求
    process_request(servers[current_server])
    # 將當(dāng)前服務(wù)器移到服務(wù)器列表的末尾

    if current_server == length(servers):
        current_server = 0
    else:
      # 指針+1
      current_server += 1

當(dāng)客戶端有新的請求到達(dá)時(shí)，負(fù)載均衡器會(huì)選擇服務(wù)器指針（current_server）指向的服務(wù)器來處理請求，然后將當(dāng)前服務(wù)器指針移到下一個(gè)服務(wù)器（current_server += 1）， 如果 current_server=服務(wù)器總數(shù)，則把current_server設(shè)置為0，進(jìn)行下一場輪詢。

(2) 優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)：可以人為配置權(quán)重，為處理能力強(qiáng)的服務(wù)器配置高的權(quán)重，處理能力弱的配置低的權(quán)重，從而實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡。

缺點(diǎn)：無法應(yīng)對服務(wù)器動(dòng)態(tài)變化的情況，比如：服務(wù)器down機(jī)了，無法自動(dòng)剔除該服務(wù)器，導(dǎo)致請求會(huì)被轉(zhuǎn)發(fā)到down機(jī)的服務(wù)器上。

(3) 適用場景

服務(wù)器的處理能力不一致，可以采用加權(quán)輪詢算法。

比如：有3臺(tái)服務(wù)器，服務(wù)器A（4C8G，4個(gè)CPU，8G內(nèi)存），服務(wù)器B（2C4G，2個(gè)CPU，4G內(nèi)存），服務(wù)器C（1C2G，1個(gè)CPU，2G內(nèi)存），那么可以配置服務(wù)器A的權(quán)重為4，服務(wù)器B的權(quán)重為2，服務(wù)器C的權(quán)重為1。

3.Least Connections - 最小連接數(shù)

最小連接數(shù)，是指把請求分配給當(dāng)前連接數(shù)最少的服務(wù)器，以確保負(fù)載更均勻。如下圖：

上圖中有 3臺(tái)服務(wù)器，服務(wù)器A（連接數(shù)10）、服務(wù)器B（連接數(shù)100）和服務(wù)器C（連接數(shù)1000），連接數(shù)最少的服務(wù)器A分配的Req比其他服務(wù)器多。

(1) 原理

• 維護(hù)一個(gè)所有服務(wù)器和連接數(shù)的字典（Map）；
• 當(dāng)新的請求到達(dá)時(shí)，負(fù)載均衡器會(huì)檢查服務(wù)器列表中當(dāng)前連接數(shù)最少的服務(wù)器；
• 請求將被分配給具有最少連接數(shù)的服務(wù)器，處理請求后該服務(wù)器的連接數(shù)+1；
• 如果有多臺(tái)服務(wù)器具有相同的最小連接數(shù)，算法可以使用其他標(biāo)準(zhǔn)來選擇其中一臺(tái)，如加權(quán)等。

(2) 算法實(shí)現(xiàn)

如下偽代碼：

# 創(chuàng)建一個(gè)包含服務(wù)器及其連接數(shù)的字典
servers = {"Server A": 5, "Server B": 3, "Server C": 4}


def get_server_with_least_connections():
  # 找到當(dāng)前連接數(shù)最少的服務(wù)器
  min_connections = min(servers.values())

  # 找到具有最小連接數(shù)的服務(wù)器
  for server, connections in servers.items():
    if connections == min_connections:
      return server

# 選擇連接數(shù)最少的服務(wù)器
def assign_request(self):
  # 獲取具有最小連接數(shù)的服務(wù)器
  server = get_server_with_least_connections()
  if server is not None:
    # 模擬分配請求給服務(wù)器，增加連接數(shù)
    self.servers[server] += 1
    return server
  else:
    return "No available servers."

# 模擬請求的處理過程
if req:  # 假設(shè)有請求
  assigned_server = load_balancer.assign_request()

(3) 優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)：

• 動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡：它根據(jù)服務(wù)器的當(dāng)前負(fù)載情況來做出決策，這使得它能夠有效地分配請求給當(dāng)前連接數(shù)最少的服務(wù)器，從而確保了服務(wù)器資源的最佳利用。
• 適應(yīng)性強(qiáng)：這個(gè)算法適用于服務(wù)器性能不均勻的情況，因?yàn)樗P(guān)注的是連接數(shù)，而不是服務(wù)器的硬件配置或性能評估。
• 避免過載：通過將新請求分配給連接數(shù)最少的服務(wù)器，”最小連接數(shù)”算法有助于防止某些服務(wù)器被過度加載，從而提高了系統(tǒng)的穩(wěn)定性和性能。
• 自動(dòng)恢復(fù)：如果某臺(tái)服務(wù)器由于故障或重啟而導(dǎo)致連接數(shù)清零，該算法會(huì)自動(dòng)開始將新請求分配給該服務(wù)器，以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)恢復(fù)。

缺點(diǎn)：

• 連接數(shù)不一定代表負(fù)載：”最小連接數(shù)”算法假設(shè)連接數(shù)與服務(wù)器的負(fù)載成正比，但這并不總是準(zhǔn)確。有時(shí)候，某臺(tái)服務(wù)器的連接數(shù)可能很高，但仍然能夠處理更多的請求，而另一臺(tái)連接數(shù)較低的服務(wù)器可能已經(jīng)達(dá)到了其性能極限。
• 不適用于長連接：如果服務(wù)器上有大量長期活躍的連接，例如WebSocket連接，該算法可能不太適用，因?yàn)殚L連接不同于短暫的HTTP請求，連接數(shù)的統(tǒng)計(jì)可能會(huì)產(chǎn)生誤導(dǎo)。
• 無法解決服務(wù)器性能差異：雖然”最小連接數(shù)”算法可以平衡連接數(shù)，但它無法解決服務(wù)器硬件性能差異的問題。在這種情況下，可能需要其他負(fù)載均衡算法，如加權(quán)輪詢，來更好地適應(yīng)性能差異。

(4) 適用場景

通過服務(wù)器連接數(shù)來做負(fù)載均衡的場景。到目前為止，還沒有遇到生產(chǎn)上使用這種算法的場景。

4.IP/URL Hash - IP/URL 散列

IP/URL 散列算法是一種根據(jù)客戶端 IP 地址或 URL 來分配請求的負(fù)載均衡算法，這樣相同的IP或者URL就會(huì)負(fù)載到相同的服務(wù)器上。

(1) 原理

• 將客戶端 IP 地址或 URL 散列到服務(wù)器列表中，
• 然后將請求分配給散列值對應(yīng)的服務(wù)器。

如下圖：有3臺(tái)服務(wù)器，分別為服務(wù)器A、服務(wù)器B和服務(wù)器C，當(dāng)相同IP的客戶端請求會(huì)被負(fù)載到形同的服務(wù)器列中。

(2) 優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)：

• 穩(wěn)定性：IP/URL Hash 算法可以確保相同的客戶端請求總是被分發(fā)到相同的服務(wù)器上。這可以提高應(yīng)用程序的穩(wěn)定性，因?yàn)榭蛻舳说臅?huì)話數(shù)據(jù)在同一服務(wù)器上保持一致。
• 適用于會(huì)話保持：當(dāng)應(yīng)用程序需要在多次請求之間保持會(huì)話狀態(tài)時(shí)，IP/URL Hash 算法非常有用?？蛻舳嗽谝淮握埱笾羞x擇的服務(wù)器會(huì)在后續(xù)請求中保持一致，確保會(huì)話數(shù)據(jù)不會(huì)丟失。
• 負(fù)載均衡：IP/URL Hash 算法可以將特定的客戶端請求均勻地分配到多個(gè)服務(wù)器上，從而實(shí)現(xiàn)基本的負(fù)載均衡，避免了某些服務(wù)器被過度請求。

缺點(diǎn)：

• 不適用于動(dòng)態(tài)環(huán)境：IP/URL Hash 算法基于客戶端的 IP 地址或 URL，一旦客戶端 IP 或請求的 URL 發(fā)生變化，請求可能會(huì)被分配到不同的服務(wù)器上，導(dǎo)致會(huì)話數(shù)據(jù)丟失或不一致。
• 不考慮服務(wù)器負(fù)載：IP/URL Hash 算法不考慮服務(wù)器的當(dāng)前負(fù)載情況。如果某個(gè)服務(wù)器的負(fù)載過高，IP/URL Hash 無法動(dòng)態(tài)地將請求分發(fā)到負(fù)載較低的服務(wù)器上。

(3) 適用場景

靜態(tài)環(huán)境：在靜態(tài)環(huán)境中，即客戶端的 IP 地址或請求的 URL 不經(jīng)常變化的情況下，IP/URL Hash 算法可以提供穩(wěn)定的負(fù)載均衡。

少數(shù)服務(wù)器的負(fù)載均衡：當(dāng)服務(wù)器數(shù)量相對較少且不太容易動(dòng)態(tài)擴(kuò)展時(shí)，IP/URL Hash 算法可以用于基本的負(fù)載均衡。

5.Least Response Time - 最短響應(yīng)時(shí)間

最短響應(yīng)時(shí)間就是指：處理請求的響應(yīng)時(shí)間最少的服務(wù)器，獲取的請求就越多。直白講就是隨速度快，隨就干的多。如下圖：

(1) 適用場景

負(fù)載均衡的所有服務(wù)器，處理能力相差比較大。比如：有3臺(tái)服務(wù)器，服務(wù)器A（4C8G，4個(gè)CPU，8G內(nèi)存），服務(wù)器B（2C4G，2個(gè)CPU，4G內(nèi)存），服務(wù)器C（1C2G，1個(gè)CPU，2G內(nèi)存）， 那么就可以采用這種算法，這樣可以根據(jù)服務(wù)器的處理來實(shí)現(xiàn)動(dòng)態(tài)負(fù)載。

(2) 優(yōu)缺點(diǎn)

優(yōu)點(diǎn)：可以充分發(fā)揮各個(gè)服務(wù)器的性能，提高服務(wù)器的利用率。

缺點(diǎn)：饑餓問題。比如，服務(wù)器A的性能最好，處理速度最快，那么所有的請求都會(huì)被分配到服務(wù)器A，這樣服務(wù)器B和服務(wù)器C就會(huì)一直處于饑餓狀態(tài)，無法處理請求。這樣也就會(huì)產(chǎn)生不公平。

(3) 算法實(shí)現(xiàn)

如下偽代碼：記錄每臺(tái)服務(wù)器以及響應(yīng)時(shí)間，然后找到響應(yīng)時(shí)間最短的服務(wù)器，將請求分配到該服務(wù)器上。

# 服務(wù)器列表，每個(gè)服務(wù)器表示為一個(gè)字典，包含服務(wù)器的唯一標(biāo)識(shí)符和響應(yīng)時(shí)間
servers = [
    {"id": "serverA", "response_time": 10},
    {"id": "serverB", "response_time": 30},
    {"id": "serverC", "response_time": 100},
    # 添加更多服務(wù)器
]

# 找到響應(yīng)時(shí)間最短的服務(wù)器
def find_least_response_time_server(servers):

    # 初始選擇第一個(gè)服務(wù)器為最短響應(yīng)時(shí)間服務(wù)器
    least_response_time_server = servers[0]

    # 遍歷服務(wù)器列表，找到最短響應(yīng)時(shí)間的服務(wù)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

# 客戶端請求到來時(shí)，選擇最短響應(yīng)時(shí)間的服務(wù)器
def handle_client_request():
    least_response_time_server = find_least_response_time_server(servers)
    if req:
      least_response_time_server.handle_client_request()

需要說明的是：這只是一個(gè)簡單的示例，實(shí)際的負(fù)載均衡系統(tǒng)可能需要更復(fù)雜的邏輯，包括定期更新服務(wù)器的響應(yīng)時(shí)間、處理服務(wù)器故障等。此外，要將這種算法應(yīng)用于實(shí)際生產(chǎn)環(huán)境，可能需要使用專門的負(fù)載均衡軟件或硬件，這些工具可以自動(dòng)管理服務(wù)器并提供更多功能。

(4) 適用場景

交通控制系統(tǒng)：在城市交通控制系統(tǒng)中，需要及時(shí)響應(yīng)交通信號、路況和車輛檢測等信息。最短響應(yīng)時(shí)間算法可以幫助確保交通信號及時(shí)適應(yīng)交通流量的變化。

三、總結(jié) 

本文分析了五種常見的負(fù)載均衡算法，算法的實(shí)現(xiàn)都比較簡單，在實(shí)際的生產(chǎn)環(huán)境中，我們可以根據(jù)自己的業(yè)務(wù)場景來選擇合適的負(fù)載均衡算法。

另外，除了上面 5種算法外，還有一種其他的負(fù)載均衡算法，比如：

• 一致性哈希：Consistent Hashing，可以參考文章：hash & 一致性hash，如何選擇？
• 加權(quán)最少連接：Weighted Least Connections，在Weighted Least Connections基礎(chǔ)上再加權(quán)重。

在實(shí)際生產(chǎn)中，我們可能并不需要自己去實(shí)現(xiàn)這些算法，而會(huì)選擇使用一些現(xiàn)有的框架，比如：nginx、lvs、haproxy等， 但是萬變不離其宗，了解這些負(fù)載均衡算法可以幫組我們更好的去理解框架。