基于java的负载均衡算法解析及源码分享
负载：就是后端系统的承载能力。比如同等条件下，一个1核cpu-1g内存的机器的承载能力一般会比8核cpu-8g内存的机器要差；相同配置下，一个cpu利用率为80%的机器比30%的承载能力一般要差等等。
均衡：保证后端请求的平衡。比如：在同等情况下，分配到多台机器的请求要相当；有些情况下，同一用户尽可能分配到同一台机器等等。
负载均衡的算法实际上就是解决跨系统调用的时候，在考虑后端机器承载情况的前提下，保证请求分配的平衡和合理。下面是基于java的负载均衡算法解析及源码，以供参考。
1、轮询： package class2.zookeeper.loadbalance;
import java.util.arraylist;
import java.util.hashmap;
import java.util.map;
import java.util.set;
/**
* 负载均衡算法，轮询法
* @author guoy
*
*/
public class testroundrobin {
static map《string，integer》 serverweigthmap = new hashmap《string，integer》（）;
static{
serverweigthmap.put（“192.168.1.12”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.13”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.14”， 2）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.15”， 2）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.16”， 3）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.17”， 3）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.18”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.19”， 2）;
}
integer pos = 0;
public string roundrobin（）
{
//重新建立一个map，避免出现由于服务器上线和下线导致的并发问题
map《string，integer》 servermap = new hashmap《string，integer》（）;
servermap.putall（serverweigthmap）;
//获取ip列表list
set《string》 keyset = servermap.keyset（）;
arraylist《string》 keylist = new arraylist《string》（）;
keylist.addall（keyset）;
string server = null;
synchronized （pos） {
if（pos 》=keyset.size（））{
pos = 0;
}
server = keylist.get（pos）;
pos ++;
}
return server;
}
public static void main（string［］ args） {
testroundrobin robin = new testroundrobin（）;
for （int i = 0; i 《 20; i++） {
string serverip = robin.roundrobin（）;
system.out.println（serverip）;
}
}
}
2、加权轮询： package class2.zookeeper.loadbalance;
import java.util.arraylist;
import java.util.hashmap;
import java.util.iterator;
import java.util.list;
import java.util.map;
import java.util.random;
import java.util.set;
/**
* 加权随机载均衡算法
* @author guoy
*
*/
public class testweightrandom {
static map《string，integer》 serverweigthmap = new hashmap《string，integer》（）;
static{
serverweigthmap.put（“192.168.1.12”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.13”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.14”， 2）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.15”， 2）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.16”， 3）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.17”， 3）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.18”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.19”， 2）;
}
public static string weightrandom（）
{
//重新建立一个map，避免出现由于服务器上线和下线导致的并发问题
map《string，integer》 servermap = new hashmap《string，integer》（）;
servermap.putall（serverweigthmap）;
//获取ip列表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）;
}
}
random random = new random（）;
int randompos = random.nextint（serverlist.size（））;
string server = serverlist.get（randompos）;
return server;
}
public static void main（string［］ args） {
string serverip = weightrandom（）;
system.out.println（serverip）;
}
}
3、随机： package class2.zookeeper.loadbalance;
import java.util.arraylist;
import java.util.hashmap;
import java.util.map;
import java.util.random;
import java.util.set;
/**
* 随机负载均衡算法
* @author guoy
*
*/
public class testrandom {
static map《string，integer》 serverweigthmap = new hashmap《string，integer》（）;
static{
serverweigthmap.put（“192.168.1.12”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.13”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.14”， 2）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.15”， 2）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.16”， 3）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.17”， 3）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.18”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.19”， 2）;
}
public static string random（）
{
//重新建立一个map，避免出现由于服务器上线和下线导致的并发问题
map《string，integer》 servermap = new hashmap《string，integer》（）;
servermap.putall（serverweigthmap）;
//获取ip列表list
set《string》 keyset = servermap.keyset（）;
arraylist《string》 keylist = new arraylist《string》（）;
keylist.addall（keyset）;
random random = new random（）;
int randompos = random.nextint（keylist.size（））;
string server = keylist.get（randompos）;
return server;
}
public static void main（string［］ args） {
string serverip = random（）;
system.out.println（serverip）;
}
}
4、加权随机： package class2.zookeeper.loadbalance;
import java.util.arraylist;
import java.util.hashmap;
import java.util.iterator;
import java.util.list;
import java.util.map;
import java.util.random;
import java.util.set;
/**
* 加权随机载均衡算法
* @author guoy
*
*/
public class testweightrandom {
static map《string，integer》 serverweigthmap = new hashmap《string，integer》（）;
static{
serverweigthmap.put（“192.168.1.12”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.13”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.14”， 2）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.15”， 2）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.16”， 3）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.17”， 3）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.18”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.19”， 2）;
}
public static string weightrandom（）
{
//重新建立一个map，避免出现由于服务器上线和下线导致的并发问题
map《string，integer》 servermap = new hashmap《string，integer》（）;
servermap.putall（serverweigthmap）;
//获取ip列表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）;
}
}
random random = new random（）;
int randompos = random.nextint（serverlist.size（））;
string server = serverlist.get（randompos）;
return server;
}
public static void main（string［］ args） {
string serverip = weightrandom（）;
system.out.println（serverip）;
}
}
5、ip hash： package class2.zookeeper.loadbalance;
import java.util.arraylist;
import java.util.hashmap;
import java.util.map;
import java.util.set;
/**
* 负载均衡 ip_hash算法
* @author guoy
*
*/
public class testiphash {
static map《string，integer》 serverweigthmap = new hashmap《string，integer》（）;
static{
serverweigthmap.put（“192.168.1.12”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.13”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.14”， 2）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.15”， 2）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.16”， 3）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.17”， 3）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.18”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.19”， 2）;
}
/**
* 获取请求服务器地址
* @param remoteip 负载均衡服务器ip
* @return
*/
public static string iphash（string remoteip）
{
//重新建立一个map，避免出现由于服务器上线和下线导致的并发问题
map《string，integer》 servermap = new hashmap《string，integer》（）;
servermap.putall（serverweigthmap）;
//获取ip列表list
set《string》 keyset = servermap.keyset（）;
arraylist《string》 keylist = new arraylist《string》（）;
keylist.addall（keyset）;
int hashcode =remoteip.hashcode（）;
int serverlistsize = keylist.size（）;
int serverpos = hashcode % serverlistsize;
return keylist.get（serverpos）;
}
public static void main（string［］ args） {
string serverip = iphash（“192.168.1.12”）;
system.out.println（serverip）;
}
}
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均衡：保证后端请求的平衡。比如：在同等情况下，分配到多台机器的请求要相当；有些情况下，同一用户尽可能分配到同一台机器等等。
负载均衡的算法实际上就是解决跨系统调用的时候，在考虑后端机器承载情况的前提下，保证请求分配的平衡和合理。下面是基于java的负载均衡算法解析及源码，以供参考。
1、轮询： package class2.zookeeper.loadbalance;
import java.util.arraylist;
import java.util.hashmap;
import java.util.map;
import java.util.set;
/**
* 负载均衡算法，轮询法
* @author guoy
*
*/
public class testroundrobin {
static map《string，integer》 serverweigthmap = new hashmap《string，integer》（）;
static{
serverweigthmap.put（“192.168.1.12”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.13”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.14”， 2）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.15”， 2）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.16”， 3）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.17”， 3）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.18”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.19”， 2）;
}
integer pos = 0;
public string roundrobin（）
{
//重新建立一个map，避免出现由于服务器上线和下线导致的并发问题
map《string，integer》 servermap = new hashmap《string，integer》（）;
servermap.putall（serverweigthmap）;
//获取ip列表list
set《string》 keyset = servermap.keyset（）;
arraylist《string》 keylist = new arraylist《string》（）;
keylist.addall（keyset）;
string server = null;
synchronized （pos） {
if（pos 》=keyset.size（））{
pos = 0;
}
server = keylist.get（pos）;
pos ++;
}
return server;
}
public static void main（string［］ args） {
testroundrobin robin = new testroundrobin（）;
for （int i = 0; i 《 20; i++） {
string serverip = robin.roundrobin（）;
system.out.println（serverip）;
}
}
}
2、加权轮询： package class2.zookeeper.loadbalance;
import java.util.arraylist;
import java.util.hashmap;
import java.util.iterator;
import java.util.list;
import java.util.map;
import java.util.random;
import java.util.set;
/**
* 加权随机载均衡算法
* @author guoy
*
*/
public class testweightrandom {
static map《string，integer》 serverweigthmap = new hashmap《string，integer》（）;
static{
serverweigthmap.put（“192.168.1.12”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.13”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.14”， 2）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.15”， 2）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.16”， 3）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.17”， 3）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.18”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.19”， 2）;
}
public static string weightrandom（）
{
//重新建立一个map，避免出现由于服务器上线和下线导致的并发问题
map《string，integer》 servermap = new hashmap《string，integer》（）;
servermap.putall（serverweigthmap）;
//获取ip列表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）;
}
}
random random = new random（）;
int randompos = random.nextint（serverlist.size（））;
string server = serverlist.get（randompos）;
return server;
}
public static void main（string［］ args） {
string serverip = weightrandom（）;
system.out.println（serverip）;
}
}
3、随机： package class2.zookeeper.loadbalance;
import java.util.arraylist;
import java.util.hashmap;
import java.util.map;
import java.util.random;
import java.util.set;
/**
* 随机负载均衡算法
* @author guoy
*
*/
public class testrandom {
static map《string，integer》 serverweigthmap = new hashmap《string，integer》（）;
static{
serverweigthmap.put（“192.168.1.12”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.13”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.14”， 2）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.15”， 2）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.16”， 3）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.17”， 3）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.18”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.19”， 2）;
}
public static string random（）
{
//重新建立一个map，避免出现由于服务器上线和下线导致的并发问题
map《string，integer》 servermap = new hashmap《string，integer》（）;
servermap.putall（serverweigthmap）;
//获取ip列表list
set《string》 keyset = servermap.keyset（）;
arraylist《string》 keylist = new arraylist《string》（）;
keylist.addall（keyset）;
random random = new random（）;
int randompos = random.nextint（keylist.size（））;
string server = keylist.get（randompos）;
return server;
}
public static void main（string［］ args） {
string serverip = random（）;
system.out.println（serverip）;
}
}
4、加权随机： package class2.zookeeper.loadbalance;
import java.util.arraylist;
import java.util.hashmap;
import java.util.iterator;
import java.util.list;
import java.util.map;
import java.util.random;
import java.util.set;
/**
* 加权随机载均衡算法
* @author guoy
*
*/
public class testweightrandom {
static map《string，integer》 serverweigthmap = new hashmap《string，integer》（）;
static{
serverweigthmap.put（“192.168.1.12”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.13”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.14”， 2）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.15”， 2）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.16”， 3）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.17”， 3）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.18”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.19”， 2）;
}
public static string weightrandom（）
{
//重新建立一个map，避免出现由于服务器上线和下线导致的并发问题
map《string，integer》 servermap = new hashmap《string，integer》（）;
servermap.putall（serverweigthmap）;
//获取ip列表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）;
}
}
random random = new random（）;
int randompos = random.nextint（serverlist.size（））;
string server = serverlist.get（randompos）;
return server;
}
public static void main（string［］ args） {
string serverip = weightrandom（）;
system.out.println（serverip）;
}
}
5、ip hash： package class2.zookeeper.loadbalance;
import java.util.arraylist;
import java.util.hashmap;
import java.util.map;
import java.util.set;
/**
* 负载均衡 ip_hash算法
* @author guoy
*
*/
public class testiphash {
static map《string，integer》 serverweigthmap = new hashmap《string，integer》（）;
static{
serverweigthmap.put（“192.168.1.12”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.13”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.14”， 2）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.15”， 2）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.16”， 3）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.17”， 3）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.18”， 1）;
serverweigthmap.put（“192.168.1.19”， 2）;
}
/**
* 获取请求服务器地址
* @param remoteip 负载均衡服务器ip
* @return
*/
public static string iphash（string remoteip）
{
//重新建立一个map，避免出现由于服务器上线和下线导致的并发问题
map《string，integer》 servermap = new hashmap《string，integer》（）;
servermap.putall（serverweigthmap）;
//获取ip列表list
set《string》 keyset = servermap.keyset（）;
arraylist《string》 keylist = new arraylist《string》（）;
keylist.addall（keyset）;
int hashcode =remoteip.hashcode（）;
int serverlistsize = keylist.size（）;
int serverpos = hashcode % serverlistsize;
return keylist.get（serverpos）;
}
public static void main（string［］ args） {
string serverip = iphash（“192.168.1.12”）;
system.out.println（serverip）;
}
}
工业机器人的视觉市场未来该如何发展
三星S8获评智能机第一好屏：iPhone 7不服反击
应用芯片设计的人工智能解决方案有何优势？
采用LED调光的FET电路设计与波形分析
配备再充电系统的太阳能供电系统的介绍
基于java的负载均衡算法解析及源码分享
海尔红外防干烧技术实现了燃气灶自测温度
PLC标准和编程语言标准的关键发展历程
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氢燃料电池商业化进程正在加速
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我们需要一个怎样的科技时代？
美企研发了全世界最大的计算机芯片，比普通的iPad略大
安全是物联网应用的基础，青莲云物联网发布会共建物联网安全生态