负载均衡算法WRR介绍

一、负载均衡

负载均衡是一个很大的概念,既有从硬件层面来解决问题的,又有从软件层面解决的,有关负载均衡的介绍,推荐阅读: http://os.51cto.com/art/201108/285359.htm,(11年的文章你会不会吐槽我不负责任)
本文主要介绍负载均衡算法中很简单的一种WRR(Weighted Round Robin),加权轮训调度算法,并且配合实现以及对它存在问题进行分析和提出一些优化策略。

二、原始的WRR算法

假设有3台机器a,b,c权重分别为5,1,1,原始的WRR算法实现是:每次选出权重最大的,给其权重减1,直到权重全部为0后,按照此时生成的序列轮训。

请求编号 选前权重值 被选中server 选后权重值
1 5,1,1 a 4,1,1
2 4,1,1 a 3,1,1
3 3,1,1 a 2,1,1
4 2,1,1 a 1,1,1
5 1,1,1 a 0,1,1
6 0,1,1 b 0,0,1
7 0,0,1 c 0,0,0

算法很容易理解,最终确定的轮序序列是a,a,a,a,a,b,c,虽然此时负载是均衡的(5:1:1),但是前五次都去访问了a机器,b和c机器是空闲的,这样并不是最好的,理想状态是在均衡的情况下让访问次数也均衡开,于是就有了下面的SWRR(Smooth Weighted Round Robin),平滑加权轮训调度算法。

三、改进的SWRR算法

继续上面的例子,这次我们的策略是:

  • 从权重中选出最大的,减去总权重
  • 然后再给每个权重加上自身权重初始值
  • 再次轮训,直到权重为0,确定序列
请求编号 选前权重值 被选中server 选后权重值
1 5,1,1 a -2,1,1
2 3,2,2 a -4,2,2
3 1,3,3 b 1,-4,3
4 6,-3,4 a -1,-3,4
5 4,-2,5 c 4,-2,-2
6 9,-1,-1 a 2,-1,-1
7 7,0,0 a 0,0,0

说明:

  • 第一行最后的-2 , 1 , 1 是 5(当前权值最大) - 7(总权重)=-2 ,其他两个值不变得来的。
  • 第二行的 3,2, 2, 是 上一行的 -2 , 1 , 1 加 各自权重初始值 5 ,1 1 得来的。(3=-2+5 , 2 = 1+1 , 2 = 1+1)

这样我们得到的最终轮训序列是 :a,a,b,a,c,a,a ,是不是效果比之前好多了,如丝般柔顺,实现也很简单(代码中去掉了输出代码):

while (flag) {
        /*找到目前的最大元素*/
        auto big = std::max_element(std::begin(temp),std::end(temp));
        /*找出最大元素的下标*/
        auto bigIndex = std::distance(std::begin(temp),big);
        temp[bigIndex] -= TOTAL;  //找出的最大元素减去总权重
        /*各自加上初始权重*/
        for(int j = 0; j < temp.size();++j) {
            temp[j] += weight[j];
        }
    }

负载均衡算法WRR介绍_第1张图片

但是这个算法还是存在问题:在大量并发来临的那一刻,我们第一次始终会选择a机器,那它必然就会爆掉。

应对这样的问题:我们可以在生成序列之后随机选择一个开始,比如我们有5台负载的机器,它们都生成了a,a,b,a,c,a,a的序列,但是我们不完全按照这个序列轮训,在每台机器上可以随机选择一个开始,那生成的序列就可能变成下面这样:

机器 序列
机器1 a,b,a,c,a,a…
机器2 b,a,c,a,a,a,a…
机器3 a,a,b,a,c,a,a…
机器4 c,a,a,a,a,b,a…
机器5 a,b,a,c,a,a…

这样能降低些第一台机器被爆掉的概率。

[完]

你可能感兴趣的:(数据结构与算法)