java面试轮询,Round Robin负载均衡算法之轮询法
Round Robin负载均衡算法
在分布式系统中，为了实现系统的高性能、高并发、高可用，在构架中都会进行负载均衡设计，它是分布式系统的核心和中枢，负载均衡的好坏直接影响着整个系统的性能。负载均衡分为软件均衡和硬件均衡两类，比如apache、nginx、dubbo 等属于软件负载均衡，F5属于硬件负载均衡，当然他们都会使用到负载均衡算法。
常见的负载均衡算法包含：
1、轮询法(Round Robin)
2、加权轮询法(Weight Round Robin)
3、随机法(Random)
4、加权随机法(Weight Random)
5、平滑加权轮询法(Smooth Weight Round Robin)
6、源地址哈希法(Hash)
7、最小连接数法(Least Connections)
接下来的博客中会一一介绍如上几种算法，本文介绍轮询法。
轮询法是将请求按顺序轮流地分配到服务器上，它均衡地对待后端的每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。
算法描述
假设有 N 台服务器 S = {S0, S1, S2, …, Sn}，算法可以描述为：
1、从 S0 开始依次调度 S1, S2, …, Sn；
2、若所有服务器都已被调度过，则从头开始调度；
假定我们现在有如下四台服务器：
服务器地址权重192.168.1.11
192.168.1.22
192.168.1.33
192.168.1.44
轮训算法调度如下：
服务器地址序号192.168.1.11
192.168.1.22
192.168.1.33
192.168.1.44
192.168.1.15
192.168.1.26
192.168.1.37
192.168.1.48
轮训算法与服务器权重没有关系，每个服务器有序的会被轮训到。
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 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、轮询类package www.wlkankan.cn;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Set;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
/**
* @author zhibo
* @date 2019/5/16 16:28
*/
public class RoundRobin {
private static AtomicInteger indexAtomic = new AtomicInteger(0);
public static String getServer() {
Set serverSet = ServerManager.serverMap.keySet();
ArrayList serverList = new ArrayList<>(serverSet);
if (indexAtomic.get() >= serverList.size()) {
indexAtomic.set(0);
}
String server = serverList.get(indexAtomic.getAndIncrement());
return server;
}
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 10; i++) {
String server = getServer();
System.out.println(server);
}
}
}
1、使用 AtomicInteger 进行轮询索引的增减，保证并发的安全性。
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。