柚子快報激活碼778899分享：負載均衡(理解/解析)
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目錄
什么是負載均衡
應用場景
????????網(wǎng)絡服務和應用：
????????云計算和虛擬化：
負載均衡分類
????????硬件負載均衡器
????????軟件負載均衡器
部署方式
????????硬件部署：
????????軟件部署：
????????云部署：
????????路由模式：
算法實現(xiàn)
????????輪詢法（Round Robin）：
????????加權輪詢法（Weighted Round Robin）：
????????隨機法（Random）：
????????最小連接數(shù)算法（Least-Connection Scheduling）：
????????加權最小連接數(shù)算法（Weighted Least-Connection Scheduling）：
什么是負載均衡
負載均衡（Load Balancing）是一種將工作負載（例如網(wǎng)絡流量、數(shù)據(jù)請求、計算任務等）分配到多個計算資源（例如服務器、虛擬機、容器等）的技術。它的主要目的是優(yōu)化性能、提高可靠性以及增加可擴展性。在工作環(huán)境中，負載均衡器通常位于應用程序前端，接受并分配傳入的請求，通過算法確定分配請求的最佳方式，從而防止任何一個資源過載或失效導致應用程序的性能下降或停止響應。
應用場景
????????網(wǎng)絡服務和應用：
負載均衡技術廣泛用于Web服務器、FTP服務器、數(shù)據(jù)庫服務器等，確保它們能夠處理大量并發(fā)請求，提供穩(wěn)定的服務。
????????云計算和虛擬化：
在云計算環(huán)境中，負載均衡用于分配虛擬機、容器等資源，確保資源的有效利用和服務的持續(xù)可用性。 大數(shù)據(jù)和分布式系統(tǒng)：在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和分析任務時，負載均衡有助于將數(shù)據(jù)和工作負載均勻分布到多個節(jié)點上，提高處理速度和效率。 在生活中，雖然不會直接用到負載均衡的概念，但類似的原理可以應用于許多場景。例如，在一個大型活動中，組織者可能會將參與者分配到不同的區(qū)域或隊列中，以平衡各個區(qū)域或隊列的負載，確?；顒禹樌M行。這種分散處理的方式與負載均衡在網(wǎng)絡和計算環(huán)境中的應用有相似之處。
負載均衡分類
首先，從軟硬件的角度來看，負載均衡可以分為硬件負載均衡和軟件負載均衡。
????????硬件負載均衡器
是專為負載均衡任務設計的物理設備，它利用專用硬件組件（如ASICs或FPGAs）來高效分發(fā)流量。其優(yōu)點在于高性能和吞吐量，經(jīng)過優(yōu)化的任務處理，以及內(nèi)置網(wǎng)絡安全、監(jiān)控和管理功能，能應對大量流量和多種協(xié)議。然而，硬件負載均衡器通常價格昂貴，特別是高性能型號，配置和維護也需要專業(yè)知識，且可擴展性受限。
????????軟件負載均衡器
則是運行在通用服務器或虛擬機上的應用程序，使用軟件算法將流量分發(fā)到多個服務器或資源。其優(yōu)點在于經(jīng)濟實惠、適應性強、易于擴展（可通過增加資源或升級硬件實現(xiàn)）以及靈活（可在各種平臺和環(huán)境中部署）。但在高負載下，軟件負載均衡器的性能可能較差，且可能影響主機系統(tǒng)資源，需要維護軟件更新。
另外，負載均衡還可以根據(jù)分配策略的不同，分為普通負載均衡和動態(tài)負載均衡。普通負載均衡是指將用戶請求均勻地分發(fā)到多個服務器，以實現(xiàn)服務器的負載均衡，通常采用靜態(tài)的分發(fā)算法，如輪詢、隨機等。而動態(tài)負載均衡則是根據(jù)服務器的實時負載情況，動態(tài)地調(diào)整請求的分發(fā)策略，以保證服務器負載的均衡。每個服務器被分配一個權重值，權重越高，則分發(fā)到該服務器的請求越多。
此外，根據(jù)網(wǎng)絡層次的不同，負載均衡還可以分為二層負載均衡（MAC）、三層負載均衡（IP）、四層負載均衡（TCP）和七層負載均衡（HTTP）。這些負載均衡類型的主要區(qū)別在于它們工作的網(wǎng)絡層次和處理的請求類型。
至于線上與線下的分類，這更多地是指負載均衡的部署方式。線上負載均衡通常指的是在互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境中運行的負載均衡解決方案，而線下負載均衡則可能指的是在私有網(wǎng)絡或企業(yè)內(nèi)部環(huán)境中運行的負載均衡。
至于各種負載均衡的優(yōu)缺點，除了之前提到的軟硬件負載均衡的優(yōu)缺點外，不同層次的負載均衡也有其特定的優(yōu)缺點。例如，七層負載均衡能夠基于URL或主機名進行請求分發(fā)，對于基于Web的應用非常有用，但可能增加處理延遲。而二層負載均衡則更適用于底層網(wǎng)絡通信，但配置和管理可能更為復雜。
部署方式
????????硬件部署：
使用專用設備來進行負載均衡，這種方式需要購買昂貴的硬件設備，但具有良好的性能和可靠性。對于大型企業(yè)和高流量網(wǎng)站來說非常適合，可以快速分配流量，提高網(wǎng)站的訪問速度和響應時間。但硬件負載均衡的維護成本也很高，需要專業(yè)的運維人員來管理和維修設備。
????????軟件部署：
基于軟件運行的方式，通過安裝特定的軟件程序來實現(xiàn)負載均衡。這種方式相對于硬件部署來說價格更為合理，而且配置和管理更為簡單。適合中小型企業(yè)和中小流量網(wǎng)站。但軟件負載均衡也存在一些問題，比如安全性和可靠性方面的考慮，并且其性能和穩(wěn)定性受限于所選擇的軟件。
????????云部署：
基于云計算技術的方式，將負載均衡功能放在云服務商的服務器上運行。這種方式可以根據(jù)實際需求動態(tài)調(diào)整資源，提高靈活性和可擴展性。 在負載均衡的部署中，還需要考慮其網(wǎng)絡架構(gòu)。常見的負載均衡部署模式包括：
????????路由模式：
服務器的網(wǎng)關必須設置成負載均衡機的LAN口地址，且與WAN口分署不同的邏輯網(wǎng)絡。這種方式對網(wǎng)絡的改動小，能均衡任何下行流量，約60%的用戶采用這種方式部署。 橋接模式：負載均衡的WAN口和LAN口分別連接上行設備和下行服務器，所有的服務器與負載均衡均在同一邏輯網(wǎng)絡中。此模式配置簡單，不改變現(xiàn)有網(wǎng)絡，但由于其容錯性差，一般不推薦。 服務直接返回模式：負載均衡的LAN口不使用，WAN口與服務器在同一個網(wǎng)絡中。對于客戶端而言，響應的IP是服務器自身的IP地址，返回的流量不經(jīng)過負載均衡。這種模式比較適合吞吐量大特別是內(nèi)容分發(fā)的網(wǎng)絡應用，約30%的用戶采用這種模式。
算法實現(xiàn)
????????輪詢法（Round Robin）：
輪詢法是最簡單的一種負載均衡算法，它將請求按順序輪流地分配到后端服務器上。這種算法對后端服務器的處理能力一視同仁，不考慮實際的連接數(shù)和系統(tǒng)負載。
package routine.LoadBalance;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
/**
* 輪詢法（Round Robin）
*
* 非?；镜膶崿F(xiàn)，并沒有考慮很多實際負載均衡器需要考慮的因素，
* 比如服務器的健康狀況、性能、權重等。
* 在實際應用中，負載均衡算法通常會結(jié)合更多的信息和策略來實現(xiàn)更高效的負載分配。
*/
public class RoundRobinLoadBalancer {
private List
private int currentIndex = 0; // 當前服務器索引
public RoundRobinLoadBalancer(List
this.servers = servers;
}
// 獲取下一個服務器
public synchronized String getNextServer() {
if (servers == null || servers.isEmpty()) {
return null;
}
//每次被調(diào)用時，都會返回當前索引對應的服務器，并將索引加一并取模，以確保索引在服務器列表的范圍內(nèi)循環(huán)。
String server = servers.get(currentIndex);
currentIndex = (currentIndex + 1) % servers.size(); // 循環(huán)索引
return server;
}
public static void main(String[] args) {
//創(chuàng)建三臺服務器
List
servers.add("server1");
servers.add("server2");
servers.add("server3");
RoundRobinLoadBalancer loadBalancer = new RoundRobinLoadBalancer(servers);
// 模擬10請求。每次請求都會調(diào)用 getNextServer 方法來獲取下一個服務器，并輸出請求發(fā)送到的服務器名稱。
for (int i = 0; i < 10; i++) {
String server = loadBalancer.getNextServer();
System.out.println("Request " + (i + 1) + " is sent to server: " + server);
}
}
}
????????加權輪詢法（Weighted Round Robin）：
加權輪詢法給每個服務器都設置了權重，配置低、負載高的服務器權重低，配置高、負載低的服務器權重高。這樣，高性能的服務器能夠處理更多的請求。
package routine.LoadBalance;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
/**
* 加權輪詢法
* 示例中并沒有實現(xiàn)動態(tài)調(diào)整權重的功能，如根據(jù)服務器的當前連接數(shù)來調(diào)整權重。
* 在實際應用中，你可能需要根據(jù)服務器的實時負載情況來動態(tài)調(diào)整權重，以達到更好的負載均衡效果
*/
public class WeightedRoundRobinLoadBalancer {
private List
private int currentWeight; // 當前權重
private int maxWeight; // 所有服務器權重中的最大值
private int currentIndex; // 當前服務器索引
// Server類用于存儲服務器信息和權重
public static class Server {
String ip;
int weight;
int currentConnections; // 當前連接數(shù)（可選，用于動態(tài)調(diào)整權重）
public Server(String ip, int weight) {
this.ip = ip;
this.weight = weight;
this.currentConnections = 0;
}
}
public WeightedRoundRobinLoadBalancer(List
this.servers = servers;
if (servers == null || servers.isEmpty()) {
throw new IllegalArgumentException("Servers list cannot be null or empty");
}
this.currentIndex = 0;
this.currentWeight = 0;
this.maxWeight = getMaxWeight(servers);
}
// 獲取服務器列表中的最大權重
private int getMaxWeight(List
int max = 0;
for (Server server : servers) {
if (server.weight > max) {
max = server.weight;
}
}
return max;
}
// 獲取下一個服務器
public synchronized Server getNextServer() {
if (servers == null || servers.isEmpty()) {
return null;
}
Server selectedServer = null;
while (selectedServer == null) {
//currentWeight 大于或等于 maxWeight
if (currentWeight >= maxWeight) {
//選擇當前服務器，并將 currentWeight 減去 maxWeight
currentWeight = currentWeight - maxWeight;
//索引 currentIndex 向前移動一位
currentIndex = (currentIndex + 1) % servers.size();
}
if (currentIndex >= 0 && currentIndex < servers.size()) {
selectedServer = servers.get(currentIndex);
currentWeight = currentWeight + selectedServer.weight;
}
}
// 可選：更新當前服務器的連接數(shù)（用于動態(tài)調(diào)整權重）
// selectedServer.currentConnections++;
return selectedServer;
}
public static void main(String[] args) {
List
servers.add(new Server("server1", 1));
servers.add(new Server("server2", 3));
servers.add(new Server("server3", 2));
WeightedRoundRobinLoadBalancer loadBalancer = new WeightedRoundRobinLoadBalancer(servers);
// 模擬請求
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Server server = loadBalancer.getNextServer();
System.out.println("Request " + (i + 1) + " is sent to server: " + server.ip);
}
}
}
????????隨機法（Random）：
隨機法通過系統(tǒng)的隨機算法，根據(jù)后端服務器的列表大小值來隨機選擇其中一臺服務器訪問。這種方式能夠隨機地分配請求，但對于每臺服務器的實際負載情況并無考慮。 加權隨機法（Weighted Random）：加權隨機法類似于加權輪詢法，不過在處理請求分擔時是一個隨機選擇的過程。它根據(jù)后端服務器的配置和負載情況分配不同的權重，然后按照權重隨機選擇服務器。
package routine.LoadBalance;
import java.util.List;
import java.util.Random;
/**
* 隨機法
* 隨機法不考慮服務器的性能或負載情況，因此它可能不是最優(yōu)的負載均衡策略，
* 特別是在服務器之間存在較大性能差異的情況下。
* 然而，對于某些簡單場景或臨時負載平衡，隨機法可能是一個簡單且有效的選擇。
*/
public class RandomLoadBalancer {
private List
private Random random; // 隨機數(shù)生成器
// Server類用于存儲服務器信息
public static class Server {
String ip;
public Server(String ip) {
this.ip = ip;
}
}
public RandomLoadBalancer(List
if (servers == null || servers.isEmpty()) {
throw new IllegalArgumentException("Servers list cannot be null or empty");
}
this.servers = servers;
this.random = new Random();
}
// 獲取下一個服務器
public Server getNextServer() {
if (servers == null || servers.isEmpty()) {
return null;
}
// 隨機選擇一個服務器索引
int index = random.nextInt(servers.size());
// 返回該索引對應的服務器
return servers.get(index);
}
public static void main(String[] args) {
List
new Server("server1"),
new Server("server2"),
new Server("server3")
);
RandomLoadBalancer loadBalancer = new RandomLoadBalancer(servers);
// 模擬請求
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Server server = loadBalancer.getNextServer();
System.out.println("Request " + (i + 1) + " is sent to server: " + server.ip);
}
}
}
????????最小連接數(shù)算法（Least-Connection Scheduling）：
該算法是一種動態(tài)調(diào)度算法，通過服務器中當前所活躍的連接數(shù)來估計服務器的負載情況，把新的連接請求分配到當前連接數(shù)最小的服務器。這種算法能更好地利用后端服務器的處理能力，但在服務器處理能力差異大的情況下可能并不理想。
package routine.LoadBalance;
import java.util.*;
/**
* 最小連接數(shù)算法
* 沒有考慮線程安全問題。
* 在并發(fā)環(huán)境中，connectionCounts 的更新需要同步，以避免競態(tài)條件。
* 可以使用 synchronized 塊、ReentrantLock 或其他并發(fā)控制機制來實現(xiàn)線程安全。
* 此外，這個示例也沒有處理服務器不可用的情況，實際應用中可能需要添加服務器健康檢查邏輯。
*/
public class LeastConnectionsLoadBalancer {
private List
private Map
// Server類用于存儲服務器信息和當前連接數(shù)
public static class Server {
String ip;
int currentConnections;
public Server(String ip) {
this.ip = ip;
this.currentConnections = 0;
}
// 增加連接數(shù)
public void incrementConnectionCount() {
this.currentConnections++;
}
// 減少連接數(shù)
public void decrementConnectionCount() {
this.currentConnections--;
}
}
public LeastConnectionsLoadBalancer(List
if (servers == null || servers.isEmpty()) {
throw new IllegalArgumentException("Servers list cannot be null or empty");
}
this.servers = servers;
this.connectionCounts = new HashMap<>();
for (Server server : servers) {
connectionCounts.put(server, 0);
}
}
// 獲取下一個服務器，使用最小連接數(shù)算法
public Server getNextServer() {
if (servers == null || servers.isEmpty()) {
return null;
}
Server leastLoadedServer = null;
int minConnections = Integer.MAX_VALUE;
// 遍歷服務器列表，找到連接數(shù)最少的服務器
for (Server server : servers) {
int currentConnections = connectionCounts.get(server);
if (currentConnections < minConnections) {
minConnections = currentConnections;
leastLoadedServer = server;
}
}
// 如果沒有找到服務器或者所有服務器連接數(shù)相同，則隨機選擇一個
if (leastLoadedServer == null) {
Collections.shuffle(servers);
leastLoadedServer = servers.get(0);
}
// 更新連接數(shù)
connectionCounts.put(leastLoadedServer, minConnections + 1);
return leastLoadedServer;
}
// 當請求處理完成時，減少服務器的連接數(shù)
public void processCompleted(Server server) {
if (server != null && connectionCounts.containsKey(server)) {
connectionCounts.put(server, connectionCounts.get(server) - 1);
}
}
public static void main(String[] args) {
List
new Server("server1"),
new Server("server2"),
new Server("server3")
);
LeastConnectionsLoadBalancer loadBalancer = new LeastConnectionsLoadBalancer(servers);
// 模擬并發(fā)請求，實現(xiàn)連接數(shù)最小取值
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Thread thread = new Thread(() -> {
Server server = loadBalancer.getNextServer();
System.out.println("線程:" + Thread.currentThread().getName() + " is sent to server: " + server.ip);
// 模擬請求處理完成后減少連接數(shù)
loadBalancer.processCompleted(server);
});
thread.start();
}
}
}
????????加權最小連接數(shù)算法（Weighted Least-Connection Scheduling）：
這種算法用相應的權值表示各個服務器的處理性能，具有較高權值的服務器將承受較大比例的活動連接負載。調(diào)度器可以自動問詢服務器的負載情況，并動態(tài)地調(diào)整其權值。
package routine.LoadBalance;
import java.util.*;
/**
* 加權最小連接數(shù)算法
* 考慮了服務器的處理能力差異，為每個服務器分配不同的權重，
* 權重通常反映了服務器的處理能力。權重較高的服務器可以處理更多的連接。
*/
public class WeightedLeastConnectionsLoadBalancer {
private List
private Map
// WeightedServer類用于存儲服務器信息、權重和當前連接數(shù)
public static class WeightedServer {
String ip;
int weight;
int currentConnections;
public WeightedServer(String ip, int weight) {
this.ip = ip;
this.weight = weight;
this.currentConnections = 0;
}
// 增加連接數(shù)
public void incrementConnectionCount() {
this.currentConnections++;
}
// 減少連接數(shù)
public void decrementConnectionCount() {
this.currentConnections--;
}
// 獲取有效連接數(shù)（考慮權重） 這里需要計算考量
public int getEffectiveConnections() {
return currentConnections * weight;
}
}
public WeightedLeastConnectionsLoadBalancer(List
if (servers == null || servers.isEmpty()) {
throw new IllegalArgumentException("Servers list cannot be null or empty");
}
this.servers = servers;
this.connectionCounts = new HashMap<>();
for (WeightedServer server : servers) {
connectionCounts.put(server, 0);
}
}
// 獲取下一個服務器，使用加權最小連接數(shù)算法
public WeightedServer getNextServer() {
if (servers == null || servers.isEmpty()) {
return null;
}
WeightedServer leastLoadedServer = null;
int minEffectiveConnections = Integer.MAX_VALUE;
// 遍歷服務器列表，找到有效連接數(shù)最少的服務器
for (WeightedServer server : servers) {
int effectiveConnections = connectionCounts.get(server);
// int effectiveConnections = server.getEffectiveConnections();
if (effectiveConnections < minEffectiveConnections) {
minEffectiveConnections = effectiveConnections;
leastLoadedServer = server;
}
}
// 如果沒有找到服務器，則隨機選擇一個
if (leastLoadedServer == null) {
Collections.shuffle(servers);
leastLoadedServer = servers.get(0);
}
// 更新連接數(shù)
connectionCounts.put(leastLoadedServer, connectionCounts.get(leastLoadedServer) + 1);
return leastLoadedServer;
}
// 當請求處理完成時，減少服務器的連接數(shù)
public void processCompleted(WeightedServer server) {
if (server != null && connectionCounts.containsKey(server)) {
connectionCounts.put(server, connectionCounts.get(server) - 1);
}
}
public static void main(String[] args) {
List
new WeightedServer("server1", 2),
new WeightedServer("server2", 3),
new WeightedServer("server3", 1)
);
WeightedLeastConnectionsLoadBalancer loadBalancer = new WeightedLeastConnectionsLoadBalancer(servers);
// 模擬請求
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Thread thread = new Thread(() -> {
WeightedServer server = loadBalancer.getNextServer();
System.out.println("線程:" + Thread.currentThread().getName() + " is sent to server: " + server.ip);
// 模擬請求處理完成后減少連接數(shù)
loadBalancer.processCompleted(server);
});
thread.start();
}
}
}
除此之外，還有源地址哈希法等負載均衡算法，通過對發(fā)送請求的客戶端的IP地址進行哈希運算，然后選擇結(jié)果對應的服務器來處理請求，這樣可以保證來自同一客戶端的請求總是被分配到同一臺服務器上，有助于保持會話的持續(xù)性。
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