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關(guān)于負(fù)載均衡的三種算法，輪詢法，隨機(jī)法，最小連接法，這三種負(fù)載均衡的算法，但是關(guān)于負(fù)載均衡還有其他的算法，我們也需要你去看，而且在面試的過程中，很有可能是會(huì)問到的呦。

對(duì)于要實(shí)現(xiàn)高性能集群，選擇好負(fù)載均衡器很重要，同時(shí)針對(duì)不同的業(yè)務(wù)場(chǎng)景選擇合適的負(fù)載均衡算法也是非常重要的。之前已經(jīng)羅列出幾個(gè)了，接下來在說剩下的幾個(gè)算法，

1. 源地址哈希算法

唯一不丟失策略的算法，但是負(fù)載均衡和源數(shù)據(jù)信息和哈希算法有很大關(guān)系。

源地址哈希法的思想是根據(jù)服務(wù)消費(fèi)者請(qǐng)求客戶端的 IP 地址，通過哈希函數(shù)計(jì)算得到一個(gè)哈希值，將此哈希值和服務(wù)器列表的大小進(jìn)行取模運(yùn)算，得到的結(jié)果便是要訪問的服務(wù)器地址的序號(hào)。采用源地址哈希法進(jìn)行負(fù)載均衡，相同的 IP 客戶端，如果服務(wù)器列表不變，將映射到同一個(gè)后臺(tái)服務(wù)器進(jìn)行訪問。

還是之前的操作，偽代碼：

private static Map<String, Integer> serviceWeightMap = new HashMap<String, Integer>(); 
 
static { 
    serviceWeightMap.put("192.168.1.100", 1); 
    serviceWeightMap.put("192.168.1.101", 1); 
    serviceWeightMap.put("192.168.1.102", 4); 
    serviceWeightMap.put("192.168.1.103", 1); 
   } 
 
   public static String testConsumerHash(String remoteIp) { 
 
       Map<String, Integer> serverMap = new HashMap<String, Integer>(); 
       serverMap.putAll(serviceWeightMap); 
 
       //取得IP地址list 
       Set<String> keySet = serverMap.keySet(); 
       ArrayList<String> keyList = new ArrayList<String>(); 
       keyList.addAll(keySet); 
 
       int hashCode = remoteIp.hashCode(); 
       int pos = hashCode % keyList.size(); 
 
       return keyList.get(pos); 
   } 

這段代碼來自 Will.Shun 所寫，我當(dāng)時(shí)看到的時(shí)候也不是很明白什么意思，后來看了一下，其實(shí)和它的解釋很類似，通過哈希函數(shù)計(jì)算得到一個(gè)哈希值，將此哈希值和服務(wù)器列表的大小進(jìn)行取模運(yùn)算，得到的結(jié)果便是要訪問的服務(wù)器地址的序號(hào)。

2. 加權(quán)輪詢算法

再來看一下加權(quán)輪訓(xùn)算法，我們先看一下在 Nginx 里面進(jìn)行的權(quán)重配置：

http { 
upstream cluster { 
server a weight=1; 
server b weight=2; 
server c weight=3; 
} 

假如 Nginx 每收到 6 個(gè)客戶端的請(qǐng)求，會(huì)把其中的 1 個(gè)轉(zhuǎn)發(fā)給后端 a，把其中的 2 個(gè)轉(zhuǎn)發(fā)給后端 b，把其中的 3 個(gè)轉(zhuǎn)發(fā)給后端 c。

加權(quán)輪詢算法的結(jié)果，就是要生成一個(gè)服務(wù)器序列。每當(dāng)有請(qǐng)求到來時(shí)，就依次從該序列中取出下一個(gè)服務(wù)器用于處理該請(qǐng)求。

加權(quán)輪訓(xùn)算法偽代碼：

private static Map<String, Integer> serviceWeightMap = new HashMap<String, Integer>(); 
 
static { 
    serviceWeightMap.put("192.168.1.100", 1); 
    serviceWeightMap.put("192.168.1.101", 1); 
    serviceWeightMap.put("192.168.1.102", 4); 
    serviceWeightMap.put("192.168.1.103", 1); 
   } 
 
 
    public static String testWeightRoundRobin() { 
 
        // 重新創(chuàng)建一個(gè)map，避免出現(xiàn)由于服務(wù)器上線和下線導(dǎo)致的并發(fā)問題 
        Map<String, Integer> serverMap = new HashMap<String, Integer>(); 
        serverMap.putAll(serviceWeightMap); 
 
        //取得IP地址list 
        Set<String> keySet = serverMap.keySet(); 
        Iterator<String> it = keySet.iterator(); 
 
        List<String> serverList = new ArrayList<String>(); 
 
        while (it.hasNext()) { 
            String server = it.next(); 
            Integer weight = serverMap.get(server); 
            for (int i=0; i<weight; i++) { 
                serverList.add(server); 
            } 
        } 
 
        String server = null; 
 
        synchronized (pos) { 
            if (pos > serverList.size()) { 
                pos = 0; 
            } 
 
            server = serverList.get(pos); 
            pos++; 
        } 
 
        return server; 
} 

其實(shí)在 加權(quán)輪訓(xùn)算法中，是有缺陷的，在某些特殊的權(quán)重下，加權(quán)輪詢調(diào)度會(huì)生成不均勻的實(shí)例序列，這種不平滑的負(fù)載可能會(huì)使某些實(shí)例出現(xiàn)瞬時(shí)高負(fù)載的現(xiàn)象，導(dǎo)致系統(tǒng)存在宕機(jī)的風(fēng)險(xiǎn)。而為了解決這個(gè)調(diào)度的缺陷，后邊就有平滑加權(quán)輪訓(xùn)調(diào)度，有興趣的同學(xué)一定要去看一下這個(gè)平滑加權(quán)輪訓(xùn)。

3. 加權(quán)隨機(jī)算法

加權(quán)隨機(jī)法跟加權(quán)輪詢法類似，根據(jù)后臺(tái)服務(wù)器不同的配置和負(fù)載情況，配置不同的權(quán)重。不同的是，它是按照權(quán)重來隨機(jī)選取服務(wù)器的，而非順序。

private static Map<String, Integer> serviceWeightMap = new HashMap<String, Integer>(); 
 
    static { 
        serviceWeightMap.put("192.168.1.100", 1); 
        serviceWeightMap.put("192.168.1.101", 1); 
        serviceWeightMap.put("192.168.1.102", 4); 
        serviceWeightMap.put("192.168.1.103", 1); 
       } 
 
    public static String testWeightRandom() { 
        // 重新創(chuàng)建一個(gè)map，避免出現(xiàn)由于服務(wù)器上線和下線導(dǎo)致的并發(fā)問題 
        Map<String, Integer> serverMap = new HashMap<String, Integer>(); 
        serverMap.putAll(serviceWeightMap); 
 
        //取得IP地址list 
        Set<String> keySet = serverMap.keySet(); 
        List<String> serverList = new ArrayList<String>(); 
        Iterator<String> it = keySet.iterator(); 
 
        while (it.hasNext()) { 
            String server = it.next(); 
            Integer weight = serverMap.get(server); 
            for (int i=0; i<weight; i++) { 
                serverList.add(server); 
            } 
        } 
 
        Random random = new Random(); 
        int randomPos = random.nextInt(serverList.size()); 
 
        String server = serverList.get(randomPos); 
 
        return server; 
    } 

這里不同的地方就是服務(wù)器是通過隨機(jī)算法獲取。

其實(shí)我們可以想一個(gè)實(shí)例：比如說在以下場(chǎng)景：有一個(gè)集合 S，里面比如有 A,B,C,D 這四項(xiàng)。這時(shí)我們想隨機(jī)從中抽取一項(xiàng)，但是抽取的概率不同，比如我們希望抽到 A 的概率是 50%,抽到 B 和 C 的概率是 20%,D 的概率是 10%。一般來說，我們可以給各項(xiàng)附一個(gè)權(quán)重，抽取的概率正比于這個(gè)權(quán)重。

4.HTTP 國(guó)際化

HTTP 報(bào)文中可以承載以任何語(yǔ)言表示的內(nèi)容，就像它能承載圖像、影片，或任何類型的 媒體那樣。對(duì) HTTP 來說，實(shí)體主體只是二進(jìn)制信息的容器而已。

為了支持國(guó)際性的內(nèi)容，服務(wù)器需要告知客戶端每個(gè)文檔的字母表和語(yǔ)言，這樣客戶端才 能正確地把文檔中的信息解包為字符并把內(nèi)容呈現(xiàn)給用戶。

服務(wù)器通過 HTTP 協(xié)議的 Content-Type 首部中的 charset 參數(shù)和 Content-Language 首部告知客戶端文檔的字母表和語(yǔ)言。這些首部描述了實(shí)體主體的“信息盒子”里面裝的是 什么，如何把內(nèi)容轉(zhuǎn)換成合適的字符以便顯示在屏幕上以及里面的詞語(yǔ)表示的是哪種語(yǔ)言。

同時(shí)，客戶端需要告知服務(wù)器用戶理解何種語(yǔ)言，瀏覽器上安裝了何種字母表編碼算法。客戶端發(fā)送 Accept-Charset 首部和 Accept-Language 首部，告知服務(wù)器它理解哪些字 符集編碼算法和語(yǔ)言以及其中的優(yōu)先順序。