常見的負(fù)載均衡算法的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用
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所謂負(fù)載均衡就是將外部發(fā)送過來的請(qǐng)求均勻或者根據(jù)某種算法分配到對(duì)稱結(jié)構(gòu)中的某一臺(tái)服務(wù)器中。負(fù)載均衡可以分為硬件負(fù)載均衡和軟件負(fù)載均衡，常見的硬件負(fù)載均衡有F5、Array等，但是這些設(shè)備都比較昂貴。相比之下，利用軟件來實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡就比較簡(jiǎn)單了，常見的像是 Nginx 的反向代理負(fù)載均衡。
這篇文章并不去細(xì)說 Nginx 這類軟件的具體配置，只是著重來了解幾種常見的負(fù)載均衡算法的實(shí)現(xiàn)（本文使用Java描述）與應(yīng)用。對(duì)于我們來講，所了解的最基本的負(fù)載均衡算法包括了：隨機(jī)、輪詢、一致性Hash等幾種方式，接下來就來詳細(xì)介紹這幾種算法：
一、隨機(jī)#
1. 完全隨機(jī)
所謂完全隨機(jī)就是完全沒有規(guī)律可言，每次隨機(jī)種IP列表中選取一個(gè)，將請(qǐng)求打到該服務(wù)器上：
public class ServerIps {
public static final List<String> LIST = Arrays.asList(
"192.168.0.1",
"192.168.0.2",
"192.168.0.3",
"192.168.0.4",
"192.168.0.5"
);
}
public class Random {
public static String getServer() {
java.util.Random = new java.util.Random();
int rand = random.nextInt(ServerIps.LIST.size());
return ServerIps.LIST.get(rand);
}
public static void main(String[] args) {
for(int i = 0; i < 10; i++) {
System.out.println(getServer());
}
}
}
完全隨機(jī)是最簡(jiǎn)單的負(fù)載均衡算法了，實(shí)現(xiàn)起來也很簡(jiǎn)單。但是我們?cè)谌粘Ｉa(chǎn)過程中，機(jī)器的處理效率肯定是不同的，有些機(jī)器處理得快，有些機(jī)器處理得慢，完全隨機(jī)的缺點(diǎn)在此刻就很明顯了，無法將更多的請(qǐng)求分配到更好的服務(wù)器上，由此就有了加權(quán)隨機(jī)的思想了。
2. 加權(quán)隨機(jī)#
加權(quán)隨機(jī)常見的有兩種實(shí)現(xiàn)方式，現(xiàn)在先來了解第一種方式，先構(gòu)建一個(gè)ServerIps類先，如下：
public class ServerIps {
public static final Map<String, Integer> WEIGHT_LIST = new LinkedHashMap<String, Integer>();
static {
WEIGHT_LIST.put("192.168.0.1", 1);
WEIGHT_LIST.put("192.168.0.2", 8);
WEIGHT_LIST.put("192.168.0.3", 3);
WEIGHT_LIST.put("192.168.0.4", 6);
WEIGHT_LIST.put("192.168.0.5", 5);
}
}
首先這種實(shí)現(xiàn)方式的想法很簡(jiǎn)單，就是通過上面的服務(wù)器IP的List，再去構(gòu)建一次List：如果一個(gè)IP服務(wù)器的權(quán)重為8，那么就往List里面添加8次該對(duì)應(yīng)的IP地址，如果權(quán)重為3，那么就添加3次，以此類推。這樣的話，結(jié)合前面的完全隨機(jī)實(shí)現(xiàn)，那么這樣權(quán)重越大的，在List中出現(xiàn)的比例也越高，被選中的幾率當(dāng)然也會(huì)更大：
public class WeightRandom {
public static String getServer() {
// 構(gòu)建一個(gè)新的List
List<String> ips = new ArrayList<>();
for(String ip : ServerIps.WEIGHT_LIST.keySet()) {
Integer weight = ServerIps.WEIGHT_LIST.get(ip);
for(int i = 0; i < weight; i++) {
ips.add(ip);
}
}
java.util.Random random = new java.util.Random();
int randomPos = random.nextInt(ips.size());
return ips.get(randomPos);
}
public static void main(String[] args) {
// 連續(xù)調(diào)用10次
for(int i = 0; i < 10; i++) {
System.out.println(getServer());
}
}
}
上面代碼可以自行測(cè)試一下，最后結(jié)構(gòu)應(yīng)該就是權(quán)重高的服務(wù)器被選中的幾率更高。但是這也有一種很明顯的缺點(diǎn)，如果現(xiàn)在的權(quán)重是像下面這樣配置呢？
WEIGHT_LIST.put("192.168.0.1", 998);
WEIGHT_LIST.put("192.168.0.2", 13);
// ...
這樣很明顯就會(huì)帶來一個(gè)新的問題，服務(wù)器中的新建的List動(dòng)不動(dòng)就會(huì)有上萬條記錄，那么此時(shí)服務(wù)器豈不是要白白浪費(fèi)掉一部分內(nèi)存去維護(hù)一個(gè)數(shù)組，所以此時(shí)我們就有了下面更優(yōu)的實(shí)現(xiàn)。
3. 加權(quán)隨機(jī)優(yōu)化
假設(shè)我們現(xiàn)在有3臺(tái)服務(wù)器，A服務(wù)器的權(quán)重為3，B服務(wù)器的權(quán)重為5，C服務(wù)器的權(quán)重為1。然后我們隨機(jī)生成一個(gè)數(shù)：
-
如果生成的隨機(jī)數(shù)為1，1 ≤ 3，那么此時(shí)請(qǐng)求在落在A的區(qū)間段，請(qǐng)求應(yīng)該交由A來處理；
-
如果生成的隨機(jī)數(shù)為5，那么此時(shí) 3 ＜ 5，所以不在A區(qū)間，而 5 - 3 = 2 < 5，那么此時(shí)應(yīng)該落在B區(qū)間；
-
如果生成的隨機(jī)數(shù)為9，那么 9 > 3 + 5，所以不可能落在A區(qū)間或者B區(qū)間，而剛好后面C的權(quán)重為，落在C區(qū)間。
用圖展示會(huì)更直觀些，假設(shè)下面數(shù)組下標(biāo)從1開始：
當(dāng)然我們不可能真的像圖中那樣再去維護(hù)一個(gè)數(shù)組了，這樣不也和剛剛那樣白占內(nèi)存么。所以每次但一個(gè)隨機(jī)數(shù)過來時(shí)，我們會(huì)先去判斷它是否小于A的權(quán)重，如果小于，那么就是請(qǐng)求發(fā)到A，如果不小于，注意，這里就得將隨機(jī)數(shù)減去A的權(quán)重，然后下一次循環(huán)再和B的權(quán)重比，如果小于B的權(quán)重，那么就是請(qǐng)求到B，具體我們可以看下代碼實(shí)現(xiàn)：
public class WeightRandomV2 {
public static String getServer() {
int totalWeight = 0;
for(Integer weight : ServerIps.WEIGHT_LIST.values()) {
totalWeight += weight;
}
java.util.Random random = new java.util.Random();
int pos = random.nextInt(totalWeight);
for(String ip : ServerIps.WEIGHT_LIST.keySet()) {
Integer weight = ServerIps.WEIGHT_LIST.get(ip);
if(pos < weight) {
return ip;
}
pos = pos - weight;
}
return "";
}
}
二、輪詢
1. 完全輪詢#
完全輪詢的思想也十分簡(jiǎn)單，大家輪著來嘛，這次請(qǐng)求打到A上，下次就到B，再下次就是C了，這種實(shí)現(xiàn)的方式也很簡(jiǎn)單，代碼實(shí)現(xiàn)如下：
public clsss RoundRobin {
private static Integer pos = 0;
public String String getServer() {
if (pos >= ServerIps.LIST.size()) {
pos = 0;
}
String ip = ServerIps.LIST.get(pos);
pos++;
return ip;
}
}
2. 加權(quán)輪詢
完全輪詢?nèi)秉c(diǎn)和完全隨機(jī)基本無異，當(dāng)遇見性能較好的機(jī)器時(shí)，它的性能無法展示出來，當(dāng)遇見性能較差的機(jī)器時(shí)，它的弊端倒是很容易顯現(xiàn)，由此我們也需要來實(shí)現(xiàn)加權(quán)輪詢。同樣的，加權(quán)輪詢也像加權(quán)隨機(jī)那樣有兩種實(shí)現(xiàn)方式，一種靠著擴(kuò)展列表，以外一種靠著偏移量，這里就簡(jiǎn)單演示下后者，畢竟后者的實(shí)現(xiàn)更優(yōu)。
這里我們加上些簡(jiǎn)單的優(yōu)化，請(qǐng)求是從前面發(fā)過來的，帶有一個(gè)RequestID，那么我們就利用這個(gè)ID來幫助我們的輪詢：
我們先創(chuàng)建一個(gè)RequestId模仿請(qǐng)求ID，代碼如下：
public class RequestId {
public static Integer num = 0;
public static Integer getAndIncrement() {
return num++;
}
}
接下來我們就利用這個(gè)ID，然后進(jìn)行輪詢，代碼如下：
public class WeightRoundRobin {
public static String getServer() {
int totalWeight = 0;
for (Integet weight : ServerIps.WEIGHT_LIST.values()) {
totalWeight += weight;
}
Integer requestId = Request.getAndIncrement();
Integer pos = requestId % totalWeight;
for(String ip : ServerIps.WEIGHT_LIST.keySet()) {
Integer weight = ServerIps.WEIGHT_LIST.get(ip);
if(pos < weight) {
return ip;
}
pos = pos - weight;
}
return "";
}
}
通過上面方式我們確實(shí)能實(shí)現(xiàn)加權(quán)輪詢，但是這種輪詢是連著來到，意思也就說，如果有請(qǐng)求過來，那么如果A服務(wù)器的權(quán)重為3，就會(huì)有連續(xù)3個(gè)請(qǐng)求打到A上，那么B此時(shí)卻沒有請(qǐng)求來訪問，等到A服務(wù)器經(jīng)歷3個(gè)請(qǐng)求后，接下來又有連續(xù)的5個(gè)請(qǐng)求打到B上，依次類推。
A A A B B B B B C
這種實(shí)現(xiàn)也會(huì)來帶很大的弊端，所以我們實(shí)際上是既要有輪詢，輪詢中間最好還是要有交叉，由此有了平滑加權(quán)輪詢的思想。
3. 平滑加權(quán)輪詢#
首先我們需要先來了解靜態(tài)權(quán)重與動(dòng)態(tài)權(quán)重的概念：
-
靜態(tài)權(quán)重：權(quán)重由用戶自己設(shè)定，在輪詢過程中一直不變化，像上面幾種加權(quán)方式就是靜態(tài)權(quán)重；
-
動(dòng)態(tài)權(quán)重：動(dòng)態(tài)權(quán)重的思想與靜態(tài)權(quán)重剛好相反，在輪詢的過程中動(dòng)態(tài)地變換各機(jī)器的權(quán)重，但是最終的加權(quán)效果不能與靜態(tài)權(quán)重不同，只是用來實(shí)現(xiàn)交叉輪詢的效果。
接下來就講解一種動(dòng)態(tài)權(quán)重實(shí)現(xiàn)的算法，假設(shè)用戶給A、B、C三臺(tái)服務(wù)器配置的權(quán)重為3、5、1，我們將3、5、1稱為固定權(quán)重，在算法過程中變化的權(quán)重稱為動(dòng)態(tài)權(quán)重：
-
請(qǐng)求第一次過來，此時(shí)A、B、C的權(quán)重分別是3、5、1，在這里面 5 是大的，所對(duì)應(yīng)的就是B服務(wù)器，將請(qǐng)求打到B服務(wù)器，接下來將我們剛剛所選中的服務(wù)器的權(quán)重減去所有機(jī)器的權(quán)重加起來的總值，作為接下來的動(dòng)態(tài)權(quán)重，沒被選中的服務(wù)器權(quán)重不變。也就是B服務(wù)器：5 - (3 + 5 + 1) = -4；那么第一次請(qǐng)求結(jié)束后三臺(tái)服務(wù)器的動(dòng)態(tài)權(quán)重為：3、-4、1；
-
請(qǐng)求第二次過來，此時(shí)A、B、C的動(dòng)態(tài)權(quán)重為3、-4、1，固定權(quán)重3、5、1，我們需要將這兩個(gè)權(quán)重相加，得出此時(shí)三臺(tái)服務(wù)器的動(dòng)態(tài)權(quán)重為6、1、2。那么此時(shí)A的權(quán)重最大，那么就將請(qǐng)求打到A上。接下來再將剛剛所選中的服務(wù)器的動(dòng)態(tài)權(quán)重減去所有服務(wù)器的權(quán)重加起來的總值，也就是A服務(wù)器：6 - (3 + 5 + 1 ) = -3；那么第二次請(qǐng)求結(jié)束后三臺(tái)服務(wù)器的動(dòng)態(tài)權(quán)重為：-3、1、2；
-
請(qǐng)求第三次過來，此時(shí)A、B、C的動(dòng)態(tài)權(quán)重為-3、1、2，固定權(quán)重3、5、1，將這兩個(gè)權(quán)重相加，得出此時(shí)三臺(tái)服務(wù)器的動(dòng)態(tài)權(quán)重為0、6、3。那么此時(shí)B的權(quán)重最大，那么就將請(qǐng)求打到B服務(wù)器上。接下來再將剛剛所選中的服務(wù)器的動(dòng)態(tài)權(quán)重減去所有的服務(wù)器的權(quán)重加起來的總值，也就是B服務(wù)器：6 - (3 + 5 + 1) = -3；那么第三次請(qǐng)求結(jié)束后三臺(tái)服務(wù)器的動(dòng)態(tài)權(quán)重為：0、-3、3；
-
......
到這里應(yīng)該能有一個(gè)基本的了解，那么我們現(xiàn)在就用代碼實(shí)現(xiàn)一遍：
首先實(shí)現(xiàn)一個(gè)權(quán)重類：
public class Weight {
private String ip;
private Integer weight; // 固定權(quán)重
private Integer currentWeight; // 動(dòng)態(tài)權(quán)重
public Weight(String ip, Integer weight, Integer currentWeight) {
this.ip = up;
this.weight = weight;
this.currentWeight = currentWeight;
}
// get & set methods...
}
接下來我們就來實(shí)現(xiàn)這個(gè)平滑加權(quán)輪詢算法：
public class WeightRoundRobinV3 {
private static Map<String, Weight> weights = new HashMap<String, Weight>();
public static String getServer() {
if (weights.isEmpty()) {
ServerIps.WEIGHT_LIST.forEach((ip, weight) -> {
weights.put(ip, new Weight(ip, weight, 0));
});
}
for (Weight weight : weight.values()) {
weight.setCurrentWeight(weight.getCurrentWeight() + weight.getWeight());
}
// 尋找本次請(qǐng)求中權(quán)重最高的服務(wù)器IP
Weight maxCurrentWeight = null;
for (Weight weight : weights.values()) {
if (maxCurrentWeight == null || weight.getCurrentWeight() > maxCurrentWeight.getCurrentWeight()) {
maxCurrentWeight = weight;
}
}
return maxCurrentWeight.getIp();
}
public static void main(String[] args) {
// 連續(xù)調(diào)用20次
for (int i = 0; i < 20; i++) {
System.out.print(getServer() + " ");
}
}
}
三、一致性Hash
其實(shí)我們可以發(fā)現(xiàn)，隨機(jī)和輪詢的思想其實(shí)差不多，都是盡可能將請(qǐng)求均衡地派發(fā)到服務(wù)器中，最多加權(quán)實(shí)現(xiàn)。如果我們現(xiàn)在想要讓某個(gè)用于發(fā)過來的請(qǐng)求一直打到相同的服務(wù)器上去處理，那該怎么辦呢？常見的實(shí)現(xiàn)就是一致性Hash算法了，這一算法在Nginx中配置負(fù)載均衡時(shí)也有體現(xiàn)：
如上圖，當(dāng)有相同用戶的連接過來的時(shí)候，可以通過Hash映射的方式打到同一臺(tái)服務(wù)器上，這也是解決分布式Session的一種思路。
現(xiàn)在這里就涉及到一些問題了，我們一步一步來解決。首先用戶的請(qǐng)求過來，根據(jù)Hash算法計(jì)算出對(duì)應(yīng)的值后，如何找到對(duì)應(yīng)的服務(wù)器IP呢？
這很簡(jiǎn)單，將所有可能的HashCode值列出來，造一個(gè)Map，將HashCode與IP一一對(duì)應(yīng)，大概多個(gè)HashCode會(huì)對(duì)應(yīng)到同一臺(tái)機(jī)器。
那如果HashCode的可能值有很多個(gè)呢？那豈不是需要去造一個(gè)占用內(nèi)存很大的Map？
嗯，客戶端發(fā)起的請(qǐng)求情況是無窮無盡的（客戶端地址不同，請(qǐng)求參數(shù)不同等等），所以對(duì)于哈希值也是無窮大的，所以我們不可能把所有的哈希值都進(jìn)行映射到服務(wù)端IP上，這里就需要用到哈希環(huán)了，如下圖：
-
哈希值如果在ip1和ip2之間，則應(yīng)該選擇ip2作為響應(yīng)服務(wù)器；
-
哈希值如果在ip2和ip3之間，則應(yīng)該選擇ip3作為響應(yīng)服務(wù)器；
-
哈希值如果在ip3和ip4之間，則應(yīng)該選擇ip4作為響應(yīng)服務(wù)器；
-
哈希值如果在ip4和ip1之間，則應(yīng)該選擇ip1作為響應(yīng)服務(wù)器；
如果多臺(tái)服務(wù)器所“控制”的區(qū)域很小，或者有時(shí)候其中一臺(tái)服務(wù)器宕機(jī)了，像下面這種出現(xiàn)哈希傾斜的情況，怎么辦？
嗯，像這種情況可以加入虛擬節(jié)點(diǎn)，如下圖所示：
其中ip1-2、ip2-1等節(jié)點(diǎn)其實(shí)是虛擬的，等同于ip1和ip2服務(wù)器本身。實(shí)際上，這只是處理這種不平衡性的一種思路，實(shí)際上就算哈希環(huán)本身是平衡的，你也可以加入如更多的虛擬節(jié)點(diǎn)來使這個(gè)環(huán)更加平滑。
那么我們?nèi)绾蝸韺?shí)現(xiàn)這個(gè)算法呢？接下來我們就來看代碼實(shí)現(xiàn)：
public class ConsitentHash {
// 用紅黑樹，有序
private static TreeMap<Integer, String> virtualNodes = new TreeMap<>();
private static final int VIRTUAL_NODES = 160;
static {
// 對(duì)每個(gè)真實(shí)的節(jié)點(diǎn)添加虛擬節(jié)點(diǎn)，虛擬節(jié)點(diǎn)會(huì)根據(jù)哈希算法進(jìn)行散列
for (String ip : ServerIps.LIST) {
for (int i = 0; i < VIRTUAL_NODES; i++) {
int hash = getHash(ip + "VN" + i);
virtualNodes.put(hash, ip);
}
}
}
public staitc String getServer(String clientInfo) {
int hash = getHash(client);
// 得到大于該Hash值的子紅黑樹
SortedMap<Integer, String> subMap = virtualNode.tailMap(hash);
// 獲取該樹的第一個(gè)元素，也就是最小的元素
Integer nodeIndex = subMap.firstKey();
// 如果沒有大于該元素的子樹了，則取整棵樹的第一個(gè)元素，相當(dāng)于取哈希環(huán)中的最小的那個(gè)元素
if (nodeIndex == null) {
nodeIndex = virtualNodes.firstKey();
}
// 返回對(duì)應(yīng)的虛擬節(jié)點(diǎn)名稱
return virtualNodes.get(nodeIndex);
}
// 計(jì)算hash值的算法
private static int getHash(String str) {
final int p = 16777619;
int hash = (int) 216613621L;
for (int i = 0; i < str.length(); i++)
hash = (hash ^ str.charAt(i)) * p;
hash += hash << 13;
hsah ^= hash >> 7;
return hashl
}
}
四、最小連接數(shù)法
前面幾種方法費(fèi)盡心思來實(shí)現(xiàn)服務(wù)消費(fèi)者請(qǐng)求次數(shù)分配的均衡，當(dāng)然這么做是沒錯(cuò)的，可以為后端的多臺(tái)服務(wù)器平均分配工作量，最大程度地提高服務(wù)器的利用率，但是實(shí)際情況是否真的如此？實(shí)際情況中，請(qǐng)求次數(shù)的均衡真的能代表負(fù)載的均衡嗎？這是一個(gè)值得思考的問題。
上面的問題，再換一個(gè)角度來說就是：以后端服務(wù)器的視角來觀察系統(tǒng)的負(fù)載，而非請(qǐng)求發(fā)起方來觀察。最小連接數(shù)法便屬于此類。
最小連接數(shù)算法比較靈活和智能，由于后端服務(wù)器的配置不盡相同，對(duì)于請(qǐng)求的處理有快有慢，它正是根據(jù)后端服務(wù)器當(dāng)前的連接情況，動(dòng)態(tài)地選取其中當(dāng)前積壓連接數(shù)最少的一臺(tái)服務(wù)器來處理當(dāng)前請(qǐng)求，盡可能地提高后端服務(wù)器的利用效率，將負(fù)載合理地分流到每一臺(tái)機(jī)器。由于最小連接數(shù)設(shè)計(jì)服務(wù)器連接數(shù)的匯總和感知，設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)較為繁瑣，此處就不說它的實(shí)現(xiàn)了。
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