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负载均衡算法

2019.06.16 sherryriver 流水账技术  pv:

常用的负载均衡算法：

随机访问

轮询加权

/** 服务器列表 */
private static HashMap<String, Integer> serverMap = new HashMap<>();
static {
    serverMap.put("192.168.1.2", 2);
    serverMap.put("192.168.1.3", 2);
    serverMap.put("192.168.1.4", 2);
    serverMap.put("192.168.1.5", 4);
}
private static Integer index = 0;

/**
 * 加权轮询算法
 */
public static String weightRoundRobin () {
    List<String> tempList = new ArrayList();
    HashMap<String, Integer> tempMap = new HashMap<>();
    tempMap.putAll(serverMap);
    for (String key : tempMap.keySet()) {
        for (int i = 0; i < tempMap.get(key); i++) {
            tempList.add(key);
        }
    }
    synchronized (index) {
        if (index > tempList.size()) {
            index = 0;
        }
	server = tempList.get(index);
	index++;
}
return server
}

一致性hash

就是普通取模哈希算法的改良版，哈希函数计算方法不变，只不过是通过构建环状的 Hash 空间代替普通的线性 Hash 空间 使用虚拟节点解决一致性hash两个问题 数据倾斜，节点雪崩。

import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;

/**
 * 一致性hash算法demo
 *
 * @author dongx on 2020/9/18
 */
public class ConsistentHashDemo {

    /**
     * 待添加入Hash环的服务器列表
     */
    private static String[] servers = {"10.0.0.1", "10.0.0.2", "10.0.0.3"};

    /**
     * key表示服务器的hash值，value表示服务器
     */
    private static SortedMap<Integer, String> sortedMap = new TreeMap<>();


    /**
     * 程序初始化，将所有的服务器放入sortedMap中
     */
    static {
        for (int i=0; i<servers.length; i++) {
            int hash = getHash(servers[i]);
            System.out.println("[" + servers[i] + "]加入map中, 其Hash值为" + hash);
            sortedMap.put(hash, servers[i]);
        }
    }

    /**
     * 得到路由到的节点
     * @param key
     * @return
     */
    private static String getServer(String key) {
        //得到该key的hash值
        int hash = getHash(key);
        //得到大于该Hash值的所有Map，这里用有排序功能的sortedMap，有很多api很方便
        SortedMap<Integer, String> subMap = sortedMap.tailMap(hash);
        if(subMap.isEmpty()){
            //如果没有比该key的hash值大的，则从第一个node开始
            Integer i = sortedMap.firstKey();
            //返回对应的服务器
            return sortedMap.get(i);
        }else{
            //第一个Key就是顺时针过去离node最近的那个结点
            Integer i = subMap.firstKey();
            //返回对应的服务器
            return subMap.get(i);
        }
    }

    /**
     * 使用FNV1_32_HASH算法计算Hash值(网上找的标准算法)
     * @param str
     * @return
     */
    private static int getHash(String str) {
        final int p = 16777619;
        int hash = (int) 2166136261L;
        for (int i = 0; i < str.length(); i++) {
            hash = (hash ^ str.charAt(i)) * p;
        }
        hash += hash << 13;
        hash ^= hash >> 7;
        hash += hash << 3;
        hash ^= hash >> 17;
        hash += hash << 5;

        // 如果算出来的值为负数则取其绝对值
        if (hash < 0) {
            hash = Math.abs(hash);
        }
        return hash;
    }

    public static void main(String[] args) {
        String[] keys = {"医生", "护士", "患者"};
        for(int i=0; i<keys.length; i++) {
            System.out.println("[" + keys[i] + "]的hash值为" + getHash(keys[i])
                    + ", 被路由到结点[" + getServer(keys[i]) + "]");
        }

    }
}