柚子快報激活碼778899分享：負載均衡(理解/解析)
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什么是負載均衡
應(yīng)用場景
????????網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和應(yīng)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(quán)輪詢法（Weighted Round Robin）：
????????隨機法（Random）：
????????最小連接數(shù)算法（Least-Connection Scheduling）：
????????加權(quán)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(luò)流量、數(shù)據(jù)請求、計算任務(wù)等）分配到多個計算資源（例如服務(wù)器、虛擬機、容器等）的技術(shù)。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(yīng)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(dǎo)致應(yīng)用程序的性能下降或停止響應(yīng)。
應(yīng)用場景
????????網(wǎng)絡(luò)服務(wù)和應(yīng)用：
負載均衡技術(shù)廣泛用于Web服務(wù)器、FTP服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫服務(wù)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(wù)。
????????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(wù)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(wù)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(yīng)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，確保活動順利進行。這種分散處理的方式與負載均衡在網(wǎng)絡(luò)和計算環(huán)境中的應(yīng)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(wù)設(shè)計的物理設(shè)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(wù)處理，以及內(nèi)置網(wǎng)絡(luò)安全、監(jiān)控和管理功能，能應(yīng)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(wù)器或虛擬機上的應(yīng)用程序，使用軟件算法將流量分發(fā)到多個服務(wù)器或資源。其優(yōu)點在于經(jīng)濟實惠、適應(yīng)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(wù)器，以實現(xiàn)服務(wù)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(wù)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(wù)器負載的均衡。每個服務(wù)器被分配一個權(quán)重值，權(quán)重越高，則分發(fā)到該服務(wù)器的請求越多。
此外，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)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(luò)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(luò)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(yīng)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(luò)通信，但配置和管理可能更為復(fù)雜。
部署方式
????????硬件部署：
使用專用設(shè)備來進行負載均衡，這種方式需要購買昂貴的硬件設(shè)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(yīng)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(shè)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(shù)的方式，將負載均衡功能放在云服務(wù)商的服務(wù)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(luò)架構(gòu)。常見的負載均衡部署模式包括：
????????路由模式：
服務(wù)器的網(wǎng)關(guān)必須設(shè)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(luò)。這種方式對網(wǎng)絡(luò)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(shè)備和下行服務(wù)器，所有的服務(wù)器與負載均衡均在同一邏輯網(wǎng)絡(luò)中。此模式配置簡單，不改變現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)，但由于其容錯性差，一般不推薦。 服務(wù)直接返回模式：負載均衡的LAN口不使用，WAN口與服務(wù)器在同一個網(wǎng)絡(luò)中。對于客戶端而言，響應(yīng)的IP是服務(wù)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(luò)應(yīng)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(wù)器上。這種算法對后端服務(wù)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(wù)器的健康狀況、性能、權(quán)重等。
* 在實際應(yīng)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(wù)器索引
public RoundRobinLoadBalancer(List
this.servers = servers;
}
// 獲取下一個服務(wù)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(yīng)的服務(wù)器，并將索引加一并取模，以確保索引在服務(wù)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(wù)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(wù)器，并輸出請求發(fā)送到的服務(wù)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(quán)輪詢法（Weighted Round Robin）：
加權(quán)輪詢法給每個服務(wù)器都設(shè)置了權(quán)重，配置低、負載高的服務(wù)器權(quán)重低，配置高、負載低的服務(wù)器權(quán)重高。這樣，高性能的服務(wù)器能夠處理更多的請求。
package routine.LoadBalance;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
/**
* 加權(quán)輪詢法
* 示例中并沒有實現(xiàn)動態(tài)調(diào)整權(quán)重的功能，如根據(jù)服務(wù)器的當前連接數(shù)來調(diào)整權(quán)重。
* 在實際應(yīng)用中，你可能需要根據(jù)服務(wù)器的實時負載情況來動態(tài)調(diào)整權(quán)重，以達到更好的負載均衡效果
*/
public class WeightedRoundRobinLoadBalancer {
private List
private int currentWeight; // 當前權(quán)重
private int maxWeight; // 所有服務(wù)器權(quán)重中的最大值
private int currentIndex; // 當前服務(wù)器索引
// Server類用于存儲服務(wù)器信息和權(quán)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(quán)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(wù)器列表中的最大權(quán)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(wù)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(wù)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(wù)器的連接數(shù)（用于動態(tài)調(diào)整權(quán)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(wù)器的列表大小值來隨機選擇其中一臺服務(wù)器訪問。這種方式能夠隨機地分配請求，但對于每臺服務(wù)器的實際負載情況并無考慮。 加權(quán)隨機法（Weighted Random）：加權(quán)隨機法類似于加權(quán)輪詢法，不過在處理請求分擔(dān)時是一個隨機選擇的過程。它根據(jù)后端服務(wù)器的配置和負載情況分配不同的權(quán)重，然后按照權(quán)重隨機選擇服務(wù)器。
package routine.LoadBalance;
import java.util.List;
import java.util.Random;
/**
* 隨機法
* 隨機法不考慮服務(wù)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(wù)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(wù)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(wù)器
public Server getNextServer() {
if (servers == null || servers.isEmpty()) {
return null;
}
// 隨機選擇一個服務(wù)器索引
int index = random.nextInt(servers.size());
// 返回該索引對應(yīng)的服務(wù)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(wù)器中當前所活躍的連接數(shù)來估計服務(wù)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(wù)器。這種算法能更好地利用后端服務(wù)器的處理能力，但在服務(wù)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(wù)器不可用的情況，實際應(yīng)用中可能需要添加服務(wù)器健康檢查邏輯。
*/
public class LeastConnectionsLoadBalancer {
private List
private Map
// Server類用于存儲服務(wù)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(wù)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(wù)器列表，找到連接數(shù)最少的服務(wù)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(wù)器或者所有服務(wù)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(wù)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(quán)最小連接數(shù)算法（Weighted Least-Connection Scheduling）：
這種算法用相應(yīng)的權(quán)值表示各個服務(wù)器的處理性能，具有較高權(quán)值的服務(wù)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(wù)器的負載情況，并動態(tài)地調(diào)整其權(quán)值。
package routine.LoadBalance;
import java.util.*;
/**
* 加權(quán)最小連接數(shù)算法
* 考慮了服務(wù)器的處理能力差異，為每個服務(wù)器分配不同的權(quán)重，
* 權(quán)重通常反映了服務(wù)器的處理能力。權(quán)重較高的服務(wù)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(wù)器信息、權(quán)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(quán)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(wù)器，使用加權(quán)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(wù)器列表，找到有效連接數(shù)最少的服務(wù)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(wù)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(wù)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(yīng)的服務(wù)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(wù)器上，有助于保持會話的持續(xù)性。
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