Java实现5种负载均衡算法

1. 轮询算法

import com.google.common.collect.Lists;import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;/*** 轮询算法* 轮询算法按顺序把每个新的连接请求分配给下一个服务器，最终把所有请求平分给所有的服务器。* 优点：绝对公平* 缺点：无法根据服务器性能去分配，无法合理利用服务器资源。* @author: * @date: 2022-11-10 17:53*/
public class Round<T> {private AtomicInteger index = new AtomicInteger(0);public <T> T roundRobin(List<T> data) {T t ;if (index.get() >= data.size()) {index = new AtomicInteger(0);}t = data.get(index.get());//轮询+1index.getAndIncrement();return t;}public static void main(String[] args) {List<String> ips = Lists.newArrayList("192.168.1.1", "192.168.1.2", "192.168.1.3");Round<String> testRoundRobin =new Round<String>();for (int i=0;i< 10 ;i++){String s = testRoundRobin.roundRobin(ips);System.out.println(s);}}
}

2. 加权轮询法

import com.collmall.shortlink.entity.DbConfig;
import org.springframework.util.CollectionUtils;import java.lang.reflect.Field;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;/*** 加权轮询法* 该算法中，每个机器接受的连接数量是按权重比例分配的。这是对普通轮询算法的改进，* 比如你可以设定：第三台机器的处理能力是第一台机器的两倍，那么负载均衡器会把两倍的连接数量分配给第3台机器，轮询可以将请求顺序按照权重分配到后端。* @author * @date 2022年11月11日14:46:25*/
public class Weight<T> {private AtomicInteger index = new AtomicInteger(0);public List<T> getDataByWeight(List<T> data) throws NoSuchFieldException, IllegalAccessException {List<T> ips = new CopyOnWriteArrayList<T>();if (CollectionUtils.isEmpty(data)) {return data;}for (T t : data) {Field nameField = t.getClass().getDeclaredField("name");// setAccessible 实体中的属性是用private定义的，需要设置setAccessible 为true，才可以访问到对象nameField.setAccessible(true);// 获取属性值String name  =(String) nameField.get(t);Field weightField = t.getClass().getDeclaredField("weight");// setAccessible 实体中的属性是用private定义的，需要设置setAccessible 为true，才可以访问到对象weightField.setAccessible(true);// 获取属性值Integer weight = (Integer) weightField.get(t);for (int ipCount =0; ipCount < weight; ipCount++) {ips.add(t);}}return ips;}public  T weightRobin(List<T> data) throws NoSuchFieldException, IllegalAccessException {List<T> list = this.getDataByWeight(data);if (index.get() >= list.size()){index = new AtomicInteger(0);}T t = list.get(index.get());index.getAndIncrement();return  t;}public static void main(String[] args) throws NoSuchFieldException, IllegalAccessException {Weight testWeightRobin=new Weight();List<DbConfig> dbConfigList= new ArrayList<>();dbConfigList.add(new DbConfig("192.168.1.1", 1));dbConfigList.add(new DbConfig("192.168.1.2", 2));dbConfigList.add(new DbConfig("192.168.1.3", 4));for (int i =0;i< 10 ;i++){DbConfig server = (DbConfig)testWeightRobin.weightRobin(dbConfigList);System.out.println(server);}}
}

3. 加权随机法

import com.collmall.shortlink.entity.DbConfig;import java.lang.reflect.Field;
import java.util.*;
import java.util.concurrent.CopyOnWriteArrayList;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;/*** 加权随机法* 获取带有权重的随机数字，随机这种东西，不能看绝对，只能看相对，* 我们不用index 控制下标进行轮询，只用random 进行随机取ip，即实现算法。* @author * @date 2022年11月14日11:37:20*/
public class RandomWeight<T> {public <T> List<T> getDataByWeight(List<T> data) throws NoSuchFieldException, IllegalAccessException {List<T> ips = new CopyOnWriteArrayList<T>();for (T t : data) {Field nameField = t.getClass().getDeclaredField("name");// setAccessible 实体中的属性是用private定义的，需要设置setAccessible 为true，才可以访问到对象nameField.setAccessible(true);// 获取属性值String name  =(String) nameField.get(t);Field weightField = t.getClass().getDeclaredField("weight");// setAccessible 实体中的属性是用private定义的，需要设置setAccessible 为true，才可以访问到对象weightField.setAccessible(true);// 获取属性值Integer weight = (Integer) weightField.get(t);// 根据权重不同，放入list 中的数量等同于权重，轮询出的的次数等同于权重for (int ipCount =0; ipCount < weight; ipCount++) {ips.add(t);}}return ips;}public <T> T randomWeightRobin(List<T> data) throws NoSuchFieldException, IllegalAccessException {List<T> ips = this.getDataByWeight(data);
//        //循环随机数
//        Random random=new Random();
//        int index =random.nextInt();int index = ThreadLocalRandom.current().nextInt(ips.size());T t = ips.get(index);return  t;}public static void main(String[] args) throws NoSuchFieldException, IllegalAccessException {RandomWeight<DbConfig> randomWeightRobin =new RandomWeight<DbConfig>();List<DbConfig> dbConfigList= new ArrayList<>();dbConfigList.add(new DbConfig("192.168.1.1", 1));dbConfigList.add(new DbConfig("192.168.1.2", 2));dbConfigList.add(new DbConfig("192.168.1.3", 4));for (int i =0;i< 10 ;i++){DbConfig server = randomWeightRobin.randomWeightRobin(dbConfigList);System.out.println(server);}}
}

4. 随机法

import com.collmall.shortlink.entity.DbConfig;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;/*** 随机法* 负载均衡方法随机的把负载分配到各个可用的服务器上，通过随机数生成算法选取一个服务器，* 这种实现算法最简单，随之调用次数增大，这种算法可以达到每台服务器的请求量接近于平均。* @author * @date  2022年11月14日13:46:24*/
public class Random<T> {public <T> T randomRobin(List<T> data){int index = ThreadLocalRandom.current().nextInt(data.size());T t = data.get(index);return  t;}public static void main(String[] args) {Random<DbConfig> randomdRobin =new Random<DbConfig>();List<DbConfig> dbConfigList= new ArrayList<>();dbConfigList.add(new DbConfig("192.168.1.1", 1));dbConfigList.add(new DbConfig("192.168.1.2", 2));dbConfigList.add(new DbConfig("192.168.1.3", 4));for (int i=0;i< 10 ;i++){DbConfig dbConfig = randomdRobin.randomRobin(dbConfigList);System.out.println(dbConfig);}}
}

5. IP_Hash 法

import com.collmall.shortlink.entity.DbConfig;import java.util.ArrayList;
import java.util.List;/*** IP_Hash算法* hash(ip)%N算法，通过一种散列算法把客户端来源IP根据散列取模算法将请求分配到不同的服务器上** 优点：保证了相同客户端IP地址将会被哈希到同一台后端服务器，直到后端服务器列表变更。根据此特性可以在服务消费者与服务提供者之间建立有状态的session会话** 缺点: 如果服务器进行了下线操作，源IP路由的服务器IP就会变成另外一台，如果服务器没有做session 共享话，会造成session丢失。* @author * @date 2022年11月14日14:06:41*/
public class IpHash<T> {/**** @param data* @param hashData* @param <T>* @return*/public <T> T ipHashRobin(List<T> data,String hashData) {//        int hashCode = hashData.hashCode();
//        int listSize = data.size();
//        int index = hashCode % listSize;int index = hashData.hashCode() % data.size();T t = data.get(index);return  t;}public static void main(String[] args) {IpHash<DbConfig> ipHash =new IpHash<DbConfig>();List<DbConfig> dbConfigList= new ArrayList<>();dbConfigList.add(new DbConfig("192.168.1.1", 1));dbConfigList.add(new DbConfig("192.168.1.2", 2));dbConfigList.add(new DbConfig("192.168.1.3", 4));DbConfig dbConfig = ipHash.ipHashRobin(dbConfigList, "192.168.88.2");System.out.println(dbConfig.toString());}
}

6. 附录 DbConfig

public class DbConfig  {//idprivate Long id;//数据库名称private String name;//负载策略：1轮询算法 ，2 加权轮询法，3 加权随机法，4 随机法，5 IP_Hash算法private Integer loadPolicy;//权重： 只有 2 加权轮询法，3 加权随机法 才会用到private Integer weight;//是否删除：0 未删除，1是已删除private Integer isDeleted;//创建时间private Date cT;//更新时间private Date uT;public DbConfig(String name, Integer weight) {this.name = name;this.weight = weight;}public Long getId() {return id;}public void setId(Long id) {this.id = id;}public String getName() {return name;}public void setName(String name) {this.name = name;}public Integer getLoadPolicy() {return loadPolicy;}public void setLoadPolicy(Integer loadPolicy) {this.loadPolicy = loadPolicy;}public Integer getWeight() {return weight;}public void setWeight(Integer weight) {this.weight = weight;}public Integer getIsDeleted() {return isDeleted;}public void setIsDeleted(Integer isDeleted) {this.isDeleted = isDeleted;}public Date getCT() {return cT;}public void setCT(Date cT) {this.cT = cT;}public Date getUT() {return uT;}public void setUT(Date uT) {this.uT = uT;}/*** 获取主键值** @return 主键值*/@Overrideprotected Serializable pkVal() {return this.id;}@Overridepublic String toString() {return "DbConfig{" +"id=" + id +", name='" + name + '\'' +", loadPolicy=" + loadPolicy +", weight=" + weight +", isDeleted=" + isDeleted +", cT=" + cT +", uT=" + uT +'}';}
}

参考：

Java实现5种负载均衡算法(小结)_java_脚本之家 (jb51.net)

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4. 随机法

5. IP_Hash 法

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