Java实现5种负载均衡算法(小结)

 更新时间:2022年06月01日 10:21:11   作者:星星不闪包退1  
负载均衡是将客户端请求访问,通过提前约定好的规则转发给各个server,本文主要介绍了Java实现5种负载均衡算法,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下

概念

负载均衡是将客户端请求访问,通过提前约定好的规则转发给各个server。其中有好几个种经典的算法,下面我们用Java实现这几种算法。

轮询算法

轮询算法按顺序把每个新的连接请求分配给下一个服务器,最终把所有请求平分给所有的服务器。

优点:绝对公平

缺点:无法根据服务器性能去分配,无法合理利用服务器资源。

package com.monkeyjava.learn.basic.robin;
 
import com.google.common.collect.Lists;
 
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
 
public class TestRound {
 
    private Integer  index = 0;
    private List<String> ips = Lists.newArrayList("192.168.1.1", "192.168.1.2", "192.168.1.3");
 
 
    public String roundRobin(){
        String serverIp;
        synchronized(index){
            if (index >= ips.size()){
                index = 0;
            }
            serverIp= ips.get(index);
            //轮询+1
            index ++;
        }
        return serverIp;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        TestRound testRoundRobin =new TestRound();
        for (int i=0;i< 10 ;i++){
            String serverIp= testRoundRobin.roundRobin();
            System.out.println(serverIp);
        }
    }
}

输出结果:

192.168.1.1
192.168.1.2
192.168.1.3
192.168.1.1
192.168.1.2
192.168.1.3
192.168.1.1
192.168.1.2
192.168.1.3
192.168.1.1

加权轮询法

该算法中,每个机器接受的连接数量是按权重比例分配的。这是对普通轮询算法的改进,比如你可以设定:第三台机器的处理能力是第一台机器的两倍,那么负载均衡器会把两倍的连接数量分配给第3台机器,轮询可以将请求顺序按照权重分配到后端。

package com.monkeyjava.learn.basic.robin;
 
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
 
public class TestWeight {
    private Integer index = 0;
    static Map<String, Integer> ipMap=new HashMap<String, Integer>(16);
    static {
        // 1.map, key-ip,value-权重
        ipMap.put("192.168.1.1", 1);
        ipMap.put("192.168.1.2", 2);
        ipMap.put("192.168.1.3", 4);
 
    }
 
    public List<String> getServerIpByWeight() {
        List<String> ips = new ArrayList<String>(32);
        for (Map.Entry<String, Integer> entry : ipMap.entrySet()) {
            String ip = entry.getKey();
            Integer weight = entry.getValue();
            // 根据权重不同,放入list 中的数量等同于权重,轮询出的的次数等同于权重
            for (int ipCount =0; ipCount < weight; ipCount++) {
                ips.add(ip);
            }
        }
        return ips;
    }
 
    public String weightRobin(){
        List<String> ips = this.getServerIpByWeight();
        if (index >= ips.size()){
            index = 0;
        }
        String serverIp= ips.get(index);
        index ++;
        return  serverIp;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        TestWeight testWeightRobin=new TestWeight();
        for (int i =0;i< 10 ;i++){
            String server=testWeightRobin.weightRobin();
            System.out.println(server);
        }
    }
}

输出结果:

192.168.1.1
192.168.1.3
192.168.1.3
192.168.1.3
192.168.1.3
192.168.1.2
192.168.1.2
192.168.1.1
192.168.1.3
192.168.1.3

加权随机法

获取带有权重的随机数字,随机这种东西,不能看绝对,只能看相对,我们不用index 控制下标进行轮询,只用random 进行随机取ip,即实现算法。

package com.monkeyjava.learn.basic.robin;
 
import java.util.*;
 
public class TestRandomWeight {
 
    static Map<String, Integer> ipMap=new HashMap<String, Integer>(16);
    static {
        // 1.map, key-ip,value-权重
        ipMap.put("192.168.1.1", 1);
        ipMap.put("192.168.1.2", 2);
        ipMap.put("192.168.1.3", 4);
 
    }
 
    public List<String> getServerIpByWeight() {
        List<String> ips = new ArrayList<String>(32);
        for (Map.Entry<String, Integer> entry : ipMap.entrySet()) {
            String ip = entry.getKey();
            Integer weight = entry.getValue();
            // 根据权重不同,放入list 中的数量等同于权重,轮询出的的次数等同于权重
            for (int ipCount =0; ipCount < weight; ipCount++) {
                ips.add(ip);
            }
        }
        return ips;
    }
 
    public String randomWeightRobin(){
        List<String> ips = this.getServerIpByWeight();
        //循环随机数
        Random random=new Random();
        int index =random.nextInt(ips.size());
        String serverIp = ips.get(index);
        return  serverIp;
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        TestRandomWeight testRandomWeightRobin=new TestRandomWeight();
        for (int i =0;i< 10 ;i++){
            String server= testRandomWeightRobin.randomWeightRobin();
            System.out.println(server);
        }
    }
}

输出结果:

192.168.1.3
192.168.1.3
192.168.1.2
192.168.1.1
192.168.1.2
192.168.1.1
192.168.1.3
192.168.1.2
192.168.1.2
192.168.1.3

随机法

负载均衡方法随机的把负载分配到各个可用的服务器上,通过随机数生成算法选取一个服务器,这种实现算法最简单,随之调用次数增大,这种算法可以达到每台服务器的请求量接近于平均。

package com.monkeyjava.learn.basic.robin;
 
import com.google.common.collect.Lists;
 
import java.util.List;
import java.util.Random;
 
public class TestRandom {
 
 
    private List<String> ips = Lists.newArrayList("192.168.1.1", "192.168.1.2", "192.168.1.3");
 
 
    public String randomRobin(){
        //随机数
        Random random=new Random();
        int index =random.nextInt(ips.size());
        String serverIp= ips.get(index);
        return  serverIp;
 
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        TestRandom testRandomdRobin =new TestRandom();
        for (int i=0;i< 10 ;i++){
            String serverIp= testRandomdRobin.randomRobin();
            System.out.println(serverIp);
        }
    }
}

输出

192.168.1.3
192.168.1.3
192.168.1.1
192.168.1.2
192.168.1.1
192.168.1.3
192.168.1.2
192.168.1.3
192.168.1.3
192.168.1.2

IP_Hash算法

hash(ip)%N算法,通过一种散列算法把客户端来源IP根据散列取模算法将请求分配到不同的服务器上

优点:保证了相同客户端IP地址将会被哈希到同一台后端服务器,直到后端服务器列表变更。根据此特性可以在服务消费者与服务提供者之间建立有状态的session会话

缺点: 如果服务器进行了下线操作,源IP路由的服务器IP就会变成另外一台,如果服务器没有做session 共享话,会造成session丢失。

package com.monkeyjava.learn.basic.robin;
 
import com.google.common.collect.Lists;
 
import java.util.List;
 
public class TestIpHash {
 
 
    private List<String> ips = Lists.newArrayList("192.168.1.1", "192.168.1.2", "192.168.1.3");
 
 
    public String ipHashRobin(String clientIp){
        int hashCode=clientIp.hashCode();
        int serverListsize=ips.size();
        int index = hashCode%serverListsize;
        String serverIp= ips.get(index);
        return  serverIp;
 
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        TestIpHash testIpHash =new TestIpHash();
        String servername= testIpHash.ipHashRobin("192.168.88.2");
        System.out.println(servername);
    }
}

输出结果

192.168.1.3

每次运行结果都一样

到此这篇关于Java实现5种负载均衡算法(小结)的文章就介绍到这了,更多相关Java 负载均衡 内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

相关文章

  • 关于LocalDateTime最常用方法和时间转换方式

    关于LocalDateTime最常用方法和时间转换方式

    Java8版本引入了LocalDateTime和LocalDate类,极大地方便了日期和时间的处理,本文主要介绍了字符串与LocalDateTime的互转,Long型时间戳与UTC时间字符串的转换,获取今天、某天的起止时间,自定义时间的设置,以及LocalDateTime与Date的相互转换等常用方法
    2024-11-11
  • Spring声明式事务@Transactional知识点分享

    Spring声明式事务@Transactional知识点分享

    在本篇文章里小编给大家整理了关于Spring声明式事务@Transactional详解内容,需要的朋友们可以参考下。
    2020-02-02
  • 深入解析Java编程中final关键字的作用

    深入解析Java编程中final关键字的作用

    final关键字正如其字面意思一样,意味着最后,比如被final修饰后类不能集成、变量不能被再赋值等,以下我们就来深入解析Java编程中final关键字的作用:
    2016-06-06
  • 解密Java Map如何高效地操作键值对

    解密Java Map如何高效地操作键值对

    Map是Java中非常重要的数据结构之一,它存储键值对,可以通过键快速查找对应的值,是我们在实际开发中使用最为频繁的数据结构之一,下面小编就来和大家探讨一下Map是如何高效地操作键值对的吧
    2023-09-09
  • Java用邻接表存储图的示例代码

    Java用邻接表存储图的示例代码

    邻接表是图的一种链式存储方法,其数据结构包括两部分:节点和邻接点。本文将用邻接表实现存储图,感兴趣的小伙伴可以了解一下
    2022-06-06
  • SpringBoot对Filter过滤器中的异常进行全局处理方案详解

    SpringBoot对Filter过滤器中的异常进行全局处理方案详解

    这篇文章主要介绍了SpringBoot对Filter过滤器中的异常进行全局处理,在SpringBoot中我们通过 @ControllerAdvice 注解和 @ExceptionHandler注解注册了全局异常处理器,需要的朋友可以参考下
    2023-09-09
  • Spring Cloud Eureka(全面解析) 大白话

    Spring Cloud Eureka(全面解析) 大白话

    这篇文章主要介绍了Spring Cloud Eureka(全面解析) 大白话,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教
    2022-03-03
  • Spring Boot中调用外部接口的3种方式步骤

    Spring Boot中调用外部接口的3种方式步骤

    这篇文章主要给大家介绍了关于Spring Boot中调用外部接口的3种方式步骤,在Spring-Boot项目开发中,存在着本模块的代码需要访问外面模块接口,或外部url链接的需求,需要的朋友可以参考下
    2023-08-08
  • java实现RedisTemplate操作哈希数据

    java实现RedisTemplate操作哈希数据

    RedisTemplate是Spring Data Redis提供的一个用于操作Redis的模板类,本文主要介绍了java实现RedisTemplate操作哈希数据,具有一定的参考价值,感兴趣的可以了解一下
    2024-09-09
  • 浅谈FileItem类的常用方法

    浅谈FileItem类的常用方法

    下面小编就为大家带来一篇浅谈FileItem类的常用方法。小编觉得挺不错的,现在就分享给大家,也给大家做个参考。一起跟随小编过来看看吧
    2016-08-08

最新评论