大家好，我是猿java。

我們介紹過，網關最重要的功能之一就是負載均衡，那么，什么是負載均衡？負載均衡有哪些方式？今天我們就來聊一聊。

一、定義 

負載均衡（Load Balancing）是一種計算機網絡和服務器管理技術，旨在分配網絡流量、請求或工作負載到多個服務器或資源，以確保這些服務器能夠高效、均勻地處理負載，并且能夠提供更高的性能、可用性和可擴展性。

二、負載均衡算法 

1.Round Robin-輪詢

輪詢，顧名思義，把請求按順序分配給每個服務器，然后重復執行這個順序，進行請求分配。如下圖：

如上圖，有3臺服務器，分別為服務器A、服務器B和服務器C，當客戶端有請求過來時，請求會按照 A->B->C->A->B->C->… 這種輪詢的順序分配給各個服務器。

(1) 原理：

• 服務器列表：維護一個服務器列表，有服務器加入/剔除時，相應的更新服務器列表；
• 服務器游標：記錄需要處理下一個請求的服務器；
• 請求分發：新請求到達，選擇當前服務器來處理該請求，然后服務器游標+1；
• 循環：不斷重復步驟3，以確保每個服務器都有機會處理請求；

(2) 算法實現

方法1:

輪詢算法的實現非常簡單，可以定義一個服務器的列表和當前服務器指針，如下偽代碼：

# 服務器列表
servers = ["ServerA", "ServerB", "ServerC"]
# 當前服務器
current_server = 0
# 輪詢算法
if(req):
    # 選擇當前服務器來處理請求
    process_request(servers[current_server])
    # 將當前服務器移到服務器列表的末尾

    if current_server == length(servers):
        current_server = 0
    else:
      # 指針+1
      current_server += 1

當客戶端有新的請求到達時，負載均衡器會選擇服務器指針（current_server）指向的服務器來處理請求，然后將當前服務器指針移到下一個服務器（current_server += 1）， 如果 current_server=服務器總數，則把current_server設置為0，進行下一場輪詢。

方法2: 循環列表

循環列表是一個環形數據結構，用于按照順序循環遍歷服務器列表。當指針指向列表的末尾時，指針會回到列表的開頭，從而實現循環。如下偽代碼：

servers = ["Server1", "Server2", "Server3"]  # 服務器列表
current_index = 0  # 當前服務器的索引

def get_next_server(self):
      if not self.servers:
          return None
      # 獲取當前服務器
      current_server = self.servers[self.current_index]
      # 更新索引，移到下一個服務器
      self.current_index = (self.current_index + 1) % len(self.servers)

      return current_server

# 創建一個包含服務器的列表
servers_list = ["ServerA", "ServerB", "ServerC"]


# 模擬請求的處理過程
if(req):  # 假設有5個請
    next_server = get_next_server()
    if next_server is not None:
        process_request(next_server)
    else:
        print("No available servers.")

(3) 優缺點

優點：簡單，實現成本低；

缺點：

• 無法根據服務器的負載情況來分配請求，當服務器的負載不均衡時，輪詢算法無法自動調整。
• 當服務器down機了，輪詢算法無法自動剔除該服務器，導致請求會被轉發到down機的服務器上。

servers = ["Server1", "Server2", "Server3"]  # 服務器列表
current_index = 0  # 當前服務器的索引


def get_next_server(self):
      if not self.servers:
          return None
      # 獲取當前服務器
      current_server = self.servers[self.current_index]
      # 更新索引，移到下一個服務器
      self.current_index = (self.current_index + 1) % len(self.servers)


      return current_server


# 創建一個包含服務器的列表
servers_list = ["ServerA", "ServerB", "ServerC"]




# 模擬請求的處理過程
if(req):  # 假設有5個請
    next_server = get_next_server()
    if next_server is not None:
        process_request(next_server)
    else:
        print("No available servers.")

(4) 適用場景

對服務器沒有什么特別的要求，就可以采用輪詢算法，比如：Nginx 默認適用的就是輪詢算法。

2.Weighted Round Robin - 加權輪詢

加權輪詢算法是輪詢算法的一種改進，只不過在負載時會根據服務器的權重來分配請求，權重越大，分配的請求就會越多。如下圖：

(1) 算法實現

實現算法和輪詢很類似，只不過會根據權重在列表中放置不同比例的服務器，同時定義一個服務器的列表和當前服務器指針，如下偽代碼：

# 服務器列表
servers = ["ServerA", "ServerA", "ServerA", "ServerB","ServerB", "ServerC"]
# 當前服務器
current_server = 0
# 輪詢算法
if(req):
    # 選擇當前服務器來處理請求
    process_request(servers[current_server])
    # 將當前服務器移到服務器列表的末尾

    if current_server == length(servers):
        current_server = 0
    else:
      # 指針+1
      current_server += 1

當客戶端有新的請求到達時，負載均衡器會選擇服務器指針（current_server）指向的服務器來處理請求，然后將當前服務器指針移到下一個服務器（current_server += 1）， 如果 current_server=服務器總數，則把current_server設置為0，進行下一場輪詢。

(2) 優缺點

優點：可以人為配置權重，為處理能力強的服務器配置高的權重，處理能力弱的配置低的權重，從而實現負載均衡。

缺點：無法應對服務器動態變化的情況，比如：服務器down機了，無法自動剔除該服務器，導致請求會被轉發到down機的服務器上。

(3) 適用場景

服務器的處理能力不一致，可以采用加權輪詢算法。

比如：有3臺服務器，服務器A（4C8G，4個CPU，8G內存），服務器B（2C4G，2個CPU，4G內存），服務器C（1C2G，1個CPU，2G內存），那么可以配置服務器A的權重為4，服務器B的權重為2，服務器C的權重為1。

3.Least Connections - 最小連接數

最小連接數，是指把請求分配給當前連接數最少的服務器，以確保負載更均勻。如下圖：

上圖中有 3臺服務器，服務器A（連接數10）、服務器B（連接數100）和服務器C（連接數1000），連接數最少的服務器A分配的Req比其他服務器多。

(1) 原理

• 維護一個所有服務器和連接數的字典（Map）；
• 當新的請求到達時，負載均衡器會檢查服務器列表中當前連接數最少的服務器；
• 請求將被分配給具有最少連接數的服務器，處理請求后該服務器的連接數+1；
• 如果有多臺服務器具有相同的最小連接數，算法可以使用其他標準來選擇其中一臺，如加權等。

(2) 算法實現

如下偽代碼：

# 創建一個包含服務器及其連接數的字典
servers = {"Server A": 5, "Server B": 3, "Server C": 4}


def get_server_with_least_connections():
  # 找到當前連接數最少的服務器
  min_connections = min(servers.values())

  # 找到具有最小連接數的服務器
  for server, connections in servers.items():
    if connections == min_connections:
      return server

# 選擇連接數最少的服務器
def assign_request(self):
  # 獲取具有最小連接數的服務器
  server = get_server_with_least_connections()
  if server is not None:
    # 模擬分配請求給服務器，增加連接數
    self.servers[server] += 1
    return server
  else:
    return "No available servers."

# 模擬請求的處理過程
if req:  # 假設有請求
  assigned_server = load_balancer.assign_request()

(3) 優缺點

優點：

• 動態負載均衡：它根據服務器的當前負載情況來做出決策，這使得它能夠有效地分配請求給當前連接數最少的服務器，從而確保了服務器資源的最佳利用。
• 適應性強：這個算法適用于服務器性能不均勻的情況，因為它關注的是連接數，而不是服務器的硬件配置或性能評估。
• 避免過載：通過將新請求分配給連接數最少的服務器，”最小連接數”算法有助于防止某些服務器被過度加載，從而提高了系統的穩定性和性能。
• 自動恢復：如果某臺服務器由于故障或重啟而導致連接數清零，該算法會自動開始將新請求分配給該服務器，以實現自動恢復。

缺點：

• 連接數不一定代表負載：”最小連接數”算法假設連接數與服務器的負載成正比，但這并不總是準確。有時候，某臺服務器的連接數可能很高，但仍然能夠處理更多的請求，而另一臺連接數較低的服務器可能已經達到了其性能極限。
• 不適用于長連接：如果服務器上有大量長期活躍的連接，例如WebSocket連接，該算法可能不太適用，因為長連接不同于短暫的HTTP請求，連接數的統計可能會產生誤導。
• 無法解決服務器性能差異：雖然”最小連接數”算法可以平衡連接數，但它無法解決服務器硬件性能差異的問題。在這種情況下，可能需要其他負載均衡算法，如加權輪詢，來更好地適應性能差異。

(4) 適用場景

通過服務器連接數來做負載均衡的場景。到目前為止，還沒有遇到生產上使用這種算法的場景。

4.IP/URL Hash - IP/URL 散列

IP/URL 散列算法是一種根據客戶端 IP 地址或 URL 來分配請求的負載均衡算法，這樣相同的IP或者URL就會負載到相同的服務器上。

(1) 原理

• 將客戶端 IP 地址或 URL 散列到服務器列表中，
• 然后將請求分配給散列值對應的服務器。

如下圖：有3臺服務器，分別為服務器A、服務器B和服務器C，當相同IP的客戶端請求會被負載到形同的服務器列中。

(2) 優缺點

優點：

• 穩定性：IP/URL Hash 算法可以確保相同的客戶端請求總是被分發到相同的服務器上。這可以提高應用程序的穩定性，因為客戶端的會話數據在同一服務器上保持一致。
• 適用于會話保持：當應用程序需要在多次請求之間保持會話狀態時，IP/URL Hash 算法非常有用。客戶端在一次請求中選擇的服務器會在后續請求中保持一致，確保會話數據不會丟失。
• 負載均衡：IP/URL Hash 算法可以將特定的客戶端請求均勻地分配到多個服務器上，從而實現基本的負載均衡，避免了某些服務器被過度請求。

缺點：

• 不適用于動態環境：IP/URL Hash 算法基于客戶端的 IP 地址或 URL，一旦客戶端 IP 或請求的 URL 發生變化，請求可能會被分配到不同的服務器上，導致會話數據丟失或不一致。
• 不考慮服務器負載：IP/URL Hash 算法不考慮服務器的當前負載情況。如果某個服務器的負載過高，IP/URL Hash 無法動態地將請求分發到負載較低的服務器上。

(3) 適用場景

靜態環境：在靜態環境中，即客戶端的 IP 地址或請求的 URL 不經常變化的情況下，IP/URL Hash 算法可以提供穩定的負載均衡。

少數服務器的負載均衡：當服務器數量相對較少且不太容易動態擴展時，IP/URL Hash 算法可以用于基本的負載均衡。

5.Least Response Time - 最短響應時間

最短響應時間就是指：處理請求的響應時間最少的服務器，獲取的請求就越多。直白講就是隨速度快，隨就干的多。如下圖：

(1) 適用場景

負載均衡的所有服務器，處理能力相差比較大。比如：有3臺服務器，服務器A（4C8G，4個CPU，8G內存），服務器B（2C4G，2個CPU，4G內存），服務器C（1C2G，1個CPU，2G內存）， 那么就可以采用這種算法，這樣可以根據服務器的處理來實現動態負載。

(2) 優缺點

優點：可以充分發揮各個服務器的性能，提高服務器的利用率。

缺點：饑餓問題。比如，服務器A的性能最好，處理速度最快，那么所有的請求都會被分配到服務器A，這樣服務器B和服務器C就會一直處于饑餓狀態，無法處理請求。這樣也就會產生不公平。

(3) 算法實現

如下偽代碼：記錄每臺服務器以及響應時間，然后找到響應時間最短的服務器，將請求分配到該服務器上。

# 服務器列表，每個服務器表示為一個字典，包含服務器的唯一標識符和響應時間
servers = [
    {"id": "serverA", "response_time": 10},
    {"id": "serverB", "response_time": 30},
    {"id": "serverC", "response_time": 100},
    # 添加更多服務器
]

# 找到響應時間最短的服務器
def find_least_response_time_server(servers):

    # 初始選擇第一個服務器為最短響應時間服務器
    least_response_time_server = servers[0]

    # 遍歷服務器列表，找到最短響應時間的服務器
    for server in servers:
        if server["response_time"] < least_response_time_server["response_time"]:
            least_response_time_server = server

    return least_response_time_server

# 客戶端請求到來時，選擇最短響應時間的服務器
def handle_client_request():
    least_response_time_server = find_least_response_time_server(servers)
    if req:
      least_response_time_server.handle_client_request()

需要說明的是：這只是一個簡單的示例，實際的負載均衡系統可能需要更復雜的邏輯，包括定期更新服務器的響應時間、處理服務器故障等。此外，要將這種算法應用于實際生產環境，可能需要使用專門的負載均衡軟件或硬件，這些工具可以自動管理服務器并提供更多功能。

(4) 適用場景

交通控制系統：在城市交通控制系統中，需要及時響應交通信號、路況和車輛檢測等信息。最短響應時間算法可以幫助確保交通信號及時適應交通流量的變化。

三、總結 

本文分析了五種常見的負載均衡算法，算法的實現都比較簡單，在實際的生產環境中，我們可以根據自己的業務場景來選擇合適的負載均衡算法。

另外，除了上面 5種算法外，還有一種其他的負載均衡算法，比如：

• 一致性哈希：Consistent Hashing，可以參考文章：hash & 一致性hash，如何選擇？
• 加權最少連接：Weighted Least Connections，在Weighted Least Connections基礎上再加權重。

在實際生產中，我們可能并不需要自己去實現這些算法，而會選擇使用一些現有的框架，比如：nginx、lvs、haproxy等， 但是萬變不離其宗，了解這些負載均衡算法可以幫組我們更好的去理解框架。