面试官：负载均衡的算法你了解不？
shajm 2019-12-25
上一篇文章我讲了关于负载均衡的三种算法，轮询法，随机法，最小连接法，这三种负载均衡的算法，但是关于负载均衡还有其他的算法，我们也需要你去看，而且在面试的过程中，很有可能是会问到的呦。
对于要实现高性能集群，选择好负载均衡器很重要，同时针对不同的业务场景选择合适的负载均衡算法也是非常重要的。之前已经罗列出几个了，接下来在说剩下的几个算法，
1. 源地址哈希算法
唯一不丢失策略的算法，但是负载均衡和源数据信息和哈希算法有很大关系。
源地址哈希法的思想是根据服务消费者请求客户端的 IP 地址，通过哈希函数计算得到一个哈希值，将此哈希值和服务器列表的大小进行取模运算，得到的结果便是要访问的服务器地址的序号。采用源地址哈希法进行负载均衡，相同的 IP 客户端，如果服务器列表不变，将映射到同一个后台服务器进行访问。
还是之前的操作，伪代码：
private static Map<String, Integer> serviceWeightMap = new HashMap<String, Integer>();
static {
serviceWeightMap.put("192.168.1.100", 1);
serviceWeightMap.put("192.168.1.101", 1);
serviceWeightMap.put("192.168.1.102", 4);
serviceWeightMap.put("192.168.1.103", 1);
}
public static String testConsumerHash(String remoteIp) {
Map<String, Integer> serverMap = new HashMap<String, Integer>();
serverMap.putAll(serviceWeightMap);
//取得IP地址list
Set<String> keySet = serverMap.keySet();
ArrayList<String> keyList = new ArrayList<String>();
keyList.addAll(keySet);
int hashCode = remoteIp.hashCode();
int pos = hashCode % keyList.size();
return keyList.get(pos);
} 这段代码来自 Will.Shun 所写，我当时看到的时候也不是很明白什么意思，后来看了一下，其实和它的解释很类似，通过哈希函数计算得到一个哈希值，将此哈希值和服务器列表的大小进行取模运算，得到的结果便是要访问的服务器地址的序号。
2. 加权轮询算法
再来看一下加权轮训算法，我们先看一下在 Nginx 里面进行的权重配置：
http {
upstream cluster {
server a weight=1;
server b weight=2;
server c weight=3;
} 假如 Nginx 每收到 6 个客户端的请求，会把其中的 1 个转发给后端 a，把其中的 2 个转发给后端 b，把其中的 3 个转发给后端 c。
加权轮询算法的结果，就是要生成一个服务器序列。每当有请求到来时，就依次从该序列中取出下一个服务器用于处理该请求。
加权轮训算法伪代码：
private static Map<String, Integer> serviceWeightMap = new HashMap<String, Integer>();
static {
serviceWeightMap.put("192.168.1.100", 1);
serviceWeightMap.put("192.168.1.101", 1);
serviceWeightMap.put("192.168.1.102", 4);
serviceWeightMap.put("192.168.1.103", 1);
}
public static String testWeightRoundRobin() {
// 重新创建一个map，避免出现由于服务器上线和下线导致的并发问题
Map<String, Integer> serverMap = new HashMap<String, Integer>();
serverMap.putAll(serviceWeightMap);
//取得IP地址list
Set<String> keySet = serverMap.keySet();
Iterator<String> it = keySet.iterator();
List<String> serverList = new ArrayList<String>();
while (it.hasNext()) {
String server = it.next();
Integer weight = serverMap.get(server);
for (int i=0; i<weight; i++) {
serverList.add(server);
}
}
String server = null;
synchronized (pos) {
if (pos > serverList.size()) {
pos = 0;
}
server = serverList.get(pos);
pos++;
}
return server;
} 其实在 加权轮训算法中，是有缺陷的，在某些特殊的权重下，加权轮询调度会生成不均匀的实例序列，这种不平滑的负载可能会使某些实例出现瞬时高负载的现象，导致系统存在宕机的风险。而为了解决这个调度的缺陷，后边就有平滑加权轮训调度，有兴趣的同学一定要去看一下这个平滑加权轮训。
3. 加权随机算法
加权随机法跟加权轮询法类似，根据后台服务器不同的配置和负载情况，配置不同的权重。不同的是，它是按照权重来随机选取服务器的，而非顺序。
private static Map<String, Integer> serviceWeightMap = new HashMap<String, Integer>();
static {
serviceWeightMap.put("192.168.1.100", 1);
serviceWeightMap.put("192.168.1.101", 1);
serviceWeightMap.put("192.168.1.102", 4);
serviceWeightMap.put("192.168.1.103", 1);
}
public static String testWeightRandom() {
// 重新创建一个map，避免出现由于服务器上线和下线导致的并发问题
Map<String, Integer> serverMap = new HashMap<String, Integer>();
serverMap.putAll(serviceWeightMap);
//取得IP地址list
Set<String> keySet = serverMap.keySet();
List<String> serverList = new ArrayList<String>();
Iterator<String> it = keySet.iterator();
while (it.hasNext()) {
String server = it.next();
Integer weight = serverMap.get(server);
for (int i=0; i<weight; i++) {
serverList.add(server);
}
}
Random random = new Random();
int randomPos = random.nextInt(serverList.size());
String server = serverList.get(randomPos);
return server;
} 这里不同的地方就是服务器是通过随机算法获取。
其实我们可以想一个实例：比如说在以下场景：有一个集合 S，里面比如有 A,B,C,D 这四项。这时我们想随机从中抽取一项，但是抽取的概率不同，比如我们希望抽到 A 的概率是 50%,抽到 B 和 C 的概率是 20%,D 的概率是 10%。一般来说，我们可以给各项附一个权重，抽取的概率正比于这个权重。
4.HTTP 国际化
HTTP 报文中可以承载以任何语言表示的内容，就像它能承载图像、影片，或任何类型的 媒体那样。对 HTTP 来说，实体主体只是二进制信息的容器而已。
为了支持国际性的内容，服务器需要告知客户端每个文档的字母表和语言，这样客户端才 能正确地把文档中的信息解包为字符并把内容呈现给用户。
