第02篇:分布式负载均衡

一、什么叫负载均衡

什么叫负载均衡, 所谓负载。先可以理解为当流量请求到某一个微服务应用, 则这么微服务应用就承受了负载。

什么叫均衡如下图，浏览器发送了3次请求,后台有2个节点的微服务应用。但是每次都请求在某一台。而另外一台一直空闲没有流量。这种情况就是不均衡的。

已上图为例，实际情况可能并不一定是一次请求，也可能是一次任务的调用。但是不论实际情况是什么, 负载均衡就是要解决一个事情，就是让流量均衡的分布。防止服务器过载运行产生故障。

二、常见解决思路

所谓负载均衡就是从一个集服务器集合中，找到一个最适合的服务器。去进行操作处理。所以首先我们先定义一个服务器集合。
然后我们再通过常见的算法去进行挑选。

List<String> services;

2.1 随机算法

 public static String random(List<String> services) {
        Random random = new Random();
        String[] addressArr = services.toArray(new String[0]);
        // random
        return addressArr[random.nextInt(services.size())];
 }

2.2 轮训算法

public class RoundBalanceTest {

    public static void main(String[] args) {
        List<String> services = Arrays.asList("service1", "service2", "service3");
        XxlBalanceTest.manyRoute(i -> {
            // 请求次数,取模。serviceKey 可以更细粒度的控制轮训
            ColorConsole.colorPrintln("轮训负载({}):{}", i, round(services));
        });
    }

    private static final AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();

    private static String round(List<String> services) {
        int count = atomicInteger.get();
        if (count >= Integer.MAX_VALUE) {
            atomicInteger.set(0);
        }
        atomicInteger.incrementAndGet();
        String[] toArray = services.toArray(new String[0]);
        return toArray[count % toArray.length];
    }
}

2.3 加权算法

加权算法的有很多的变异算法, 可以通过配置的方式，也可以通过某种策略动态的给每台服务器进行加权，从而来提高被轮训到的次数。
这里说两种网上常见的实现。

2.3.1 简单加权算法

一个简单暴力的加权算法,如下图。按照权重，重新构建集合。然后再将集合进行取模轮训即可。即可实现一个最简单
的加权算法。

代码实现也是比较简单的,如下代码。

public class WeightBalanceTest {

    private static class Server {

        private String host;

        private Integer port;

        public Server(String host, Integer port) {
            this.host = host;
            this.port = port;
        }

        @Override
        public String toString() {
            return "Server{" +
                    "host='" + host + '\'' +
                    ", port=" + port +
                    '}';
        }
    }

    private static final AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger();

    public static Server round(List<Server> services) {
        int count = atomicInteger.get();
        if (count >= Integer.MAX_VALUE) {
            atomicInteger.set(0);
        }
        atomicInteger.incrementAndGet();
        Server[] toArray = services.toArray(new Server[0]);
        return toArray[count % toArray.length];
    }

    public static void main(String[] args) {
        Map<Server, Integer> confWeight = new HashMap<>();
        confWeight.put(new Server("127.0.0.1", 80), 2);
        confWeight.put(new Server("127.0.0.1", 81), 3);
        confWeight.put(new Server("127.0.0.1", 82), 5);

        List<Server> servers = new ArrayList<>();
        for (Map.Entry<Server, Integer> entity : confWeight.entrySet()) {
            Server server = entity.getKey();
            Integer weight = entity.getValue();
            for (int i = 0; i < weight; i++) {
                servers.add(server);
            }
        }
        Loops.loop(10, i -> {
            ColorConsole.colorPrintln("第{}次,权重轮训{}", i, round(servers));
        });
    }

}

第0次,权重轮训Server{host='127.0.0.1', port=80}  
第1次,权重轮训Server{host='127.0.0.1', port=80}  
第2次,权重轮训Server{host='127.0.0.1', port=82}  
第3次,权重轮训Server{host='127.0.0.1', port=82}  
第4次,权重轮训Server{host='127.0.0.1', port=82}  
第5次,权重轮训Server{host='127.0.0.1', port=82}  
第6次,权重轮训Server{host='127.0.0.1', port=82}  
第7次,权重轮训Server{host='127.0.0.1', port=81}  
第8次,权重轮训Server{host='127.0.0.1', port=81}  
第9次,权重轮训Server{host='127.0.0.1', port=81}  

但这样还是不均匀的, 相同的ip可能被连续的访问到其实就没有做到负载均衡。

2.3.2 平滑加权算法

主要解决上面那种不平滑的方案。这种方案是由nginx提出来的。
算法的数学原理。

• 最大权重，减总权重
• 当前权重加上原权重

如下权重变化。

下面我们通过代码来实现。

• 首先我们定义出服务器模型, weight 是初始配置的权重，currentWeight 是计算后的权重。
• 初始值 weight = currentWeight

    @Data
    @AllArgsConstructor
    @ToString
    @EqualsAndHashCode
    private static class Server {
        private String host;
        private Integer port;
        // 初始化权重
        private Integer weight;
        // 计算后的当前权重
        private Integer currentWeight;
    }

然后我们根据算法的核心点来选择节点。这里我们先不考虑性能只说思路，有了思路在自己来优化代码。

1. ==line(3-6)== 首先获取总权重
2. ==line(8-14)== 然后获取当前最大权重的节点

3. ==line(16-21)== 重新计算权重(主要使用算法的思想)

   • 当前最大权重节点，重新计算权重。当前权重 = 当前权重 - 总权重 + 原始权重
   • 其他节点，重新计算权重。当前权重 = 当前权重 + 原始权重

    public static Server selectServer(List<Server> servers) {
        // 获取总权重
        Integer totalWeight = 0;
        for (Server server : servers) {
            totalWeight += server.getWeight();
        }
        // 根据权重从小到大排序
        List<Server> sortByCurrentWeight = servers.stream().sorted(Comparator.comparing(Server::getCurrentWeight))
                .collect(Collectors.toList());
        // 集合反转,从大到小排序
        Collections.reverse(sortByCurrentWeight);
        // 当前最大权重
        Server maxWeightServer = sortByCurrentWeight.get(0);
        // 重新计算权重
        for (Server server : servers) {
            if (server.equals(maxWeightServer)) {
                server.setCurrentWeight(server.getCurrentWeight() - totalWeight);
            }
            server.setCurrentWeight(server.getCurrentWeight() + server.getWeight());
        }
        return maxWeightServer;
    }

可以看到非常的平滑均匀，每个ip都会被分散。

第0次,平滑权重轮训WeightBalanceTest2.Server(host=127,0,0,1, port=8080, weight=4, currentWeight=1)
第1次,平滑权重轮训WeightBalanceTest2.Server(host=127,0,0,1, port=8081, weight=2, currentWeight=-1)
第2次,平滑权重轮训WeightBalanceTest2.Server(host=127,0,0,1, port=8080, weight=4, currentWeight=2)
第3次,平滑权重轮训WeightBalanceTest2.Server(host=127,0,0,1, port=8082, weight=1, currentWeight=-2)
第4次,平滑权重轮训WeightBalanceTest2.Server(host=127,0,0,1, port=8080, weight=4, currentWeight=3)
第5次,平滑权重轮训WeightBalanceTest2.Server(host=127,0,0,1, port=8081, weight=2, currentWeight=0)
第6次,平滑权重轮训WeightBalanceTest2.Server(host=127,0,0,1, port=8080, weight=4, currentWeight=4)

三、举例子

**好了前面，我们把常见的负载均衡算法都介绍完了，当然实际中的还有很多变异的算法，但是核心思想基本都是以上的思想。下面我们来
看看常见的开源框架中都使用了那些算法吧。**

具体算法如何实现不主要研究，只要知道其中的思想即可。如果开发中要使用，在去借鉴就好。

3.1 xxljob

xxl内置了5种负载机制在 LoadBalance 可以找到，其中默认是轮训算法。前两种就不说了，就是上面我们提的。还有其他三种

1. XxlRpcLoadBalanceLRUStrategy

   • LRU，即：最近最少使用淘汰算法（Least Recently Used）
   • 利用迭代器进行轮训: lruItem.entrySet().iterator().next().getKey().并且最长时间没有被用到的会被删除。

2. XxlRpcLoadBalanceLFUStrategy

   • LFU，即：最不经常使用淘汰算法（Least Frequently Used）。
   • 使用次数最少的会优先被选中

3. XxlRpcLoadBalanceConsistentHashStrategy

   • 一致性Hash算法 Hash一致性
   • 思路: 将每个节点进行hash,每个地址虚拟5个节点,然后放到TreeMap里面进行排序。
   • 每次对serviceKey进行hash然后获取TreeMap中距离hash最近的一个节点
   • 每个serviceKey对应的服务是唯一的

一致性hash

public enum LoadBalance {
    RANDOM(new XxlRpcLoadBalanceRandomStrategy()),
    ROUND(new XxlRpcLoadBalanceRoundStrategy()),
    LRU(new XxlRpcLoadBalanceLRUStrategy()),
    LFU(new XxlRpcLoadBalanceLFUStrategy()),
    CONSISTENT_HASH(new XxlRpcLoadBalanceConsistentHashStrategy());
} 

public abstract class XxlRpcLoadBalance {
    // serviceKey 是job的服务名拼接，addressSet是一共能选的机器
    public abstract String route(String serviceKey, TreeSet<String> addressSet);
}   

3.2 Ribbon

Ribbon 是 SpringCloud体系下一个核心的负载均衡组件。

public interface ILoadBalancer {
    // 添加服务器列表
    public void addServers(List<Server> newServers);
    // 选择可用的服务
    public Server chooseServer(Object key);
    // 标记服务下线
    public void markServerDown(Server server);
    // 当前活跃的服务
    public List<Server> getReachableServers();
    // 当前所有的服务
    public List<Server> getAllServers();
}

public interface IRule{
    // 真正来做选择的接口
    public Server choose(Object key);
    
    public void setLoadBalancer(ILoadBalancer lb);
    
    public ILoadBalancer getLoadBalancer();    
}

3.3 dubbo

dubbo 负载均衡接口

@SPI(RandomLoadBalance.NAME)
public interface LoadBalance {
    @Adaptive("loadbalance")
    <T> Invoker<T> select(List<Invoker<T>> invokers, URL url, Invocation invocation) throws RpcException;
}

可以看到常用的算法都提供了，可能具体的实现方式可能不一样。

四、总结

• xxl的负载均衡是无状态的
• Ribbon和dubbo有些策略是有状态的，比如会记录服务当前的活跃次数和耗时将这些也算入到权重

无状态设计具有通用性比较简答。而有状态设计虽然不能通用,但是会充分考虑到服务器的性能进行负载。

假如我们来涉及负载均衡，要采用那种设计呢?

其次我们还有那些场景需要关心呢? 请留下你的评论。