负载均衡算法--加权随机法（Weight Random）

接上一篇博文：负载均衡算法–随机法（Random），本文讲解加权随机算法。

与加权轮询法一样，加权随机法也根据服务器的配置，系统的负载分配不同的权重。不同的是，它是按照权重随机请求后端服务器，而非顺序。

算法描述

假设有 N 台服务器 S = {S0, S1, S2, …, Sn}，默认权重为 W = {W0, W1, W2, …, Wn}，权重之和为 weightSum， 服务器列表为 serverList，算法可以描述为：
1、初始化 serverList，将 W0 个 S0 加入至serverList，将 W1 个 S1 加入至serverList，依据此规则将所有的服务器加入至 serverList 中；
2、通过随机函数生成 0 到 weightSum 之间的任意整理，将该数字作为索引，从 serverList 中获取对应的服务器；

假定我们现在有如下四台服务器：

服务器地址	权重
192.168.1.1	1
192.168.1.2	2
192.168.1.3	3
192.168.1.4	4

初始化服务列表后， serverList 如下：

服务器地址	序号
192.168.1.1	1
192.168.1.2	2
192.168.1.2	3
192.168.1.3	4
192.168.1.3	5
192.168.1.3	6
192.168.1.4	7
192.168.1.4	8
192.168.1.4	9
192.168.1.4	10

与加权轮询算法类似，根据权重的不同向 serverList 添加相应的服务器，只不过服务器是通过随机算法获取的。

代码实现

1、服务器管理类

package org.learn.loadbalance;

import java.util.Map;
import java.util.TreeMap;

/**
 * @author zhibo
 * @date 2019/5/16 16:25
 */
public class ServerManager {
    public volatile static Map serverMap = new TreeMap<>();

    static {
        serverMap.put("192.168.1.1", 1);
        serverMap.put("192.168.1.2", 2);
        serverMap.put("192.168.1.3", 3);
        serverMap.put("192.168.1.4", 4);
    }
}

2、加权随机类

package org.learn.loadbalance;

import java.util.ArrayList;
import java.util.Iterator;
import java.util.Random;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

/**
 * @author zhibo
 * @date 2019/5/16 16:28
 */
public class WeightRandom {

    public static String getServer() {
        ArrayList serverList = new ArrayList<>();
        Set serverSet = ServerManager.serverMap.keySet();
        Iterator iterator = serverSet.iterator();

        Integer weightSum = 0;
        while(iterator.hasNext()){
            String server = iterator.next();
            Integer weight = ServerManager.serverMap.get(server);
            weightSum += weight;
            for (int i = 0; i < weight; i++) {
                serverList.add(server);
            }
        }

        Random random = new Random();
        String server = serverList.get(random.nextInt(weightSum));
        return server;
    }

    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 20; i++) {
            String server = getServer();
            System.out.println(server);
        }
    }
}

1、使用 Random 对象随机生成 [0, serverList.size()) 的整数，然后通过索引获取到服务器。
2、在多线程的情况下， 线程A修改 ServerManager.serverMap 的值，线程B无法即时拿到线程A修改后的值，因此可能会产生请求错误，需要调用端进行容错处理。
3、从宏观的角度讲，访问量越大负载越均衡；微观的角度讲，看起来没有那么均衡。

执行 main 方法输出结果如下：

文章内容仅代表个人观点，如有不正之处，欢迎批评指正，谢谢大家。