负载均衡算法--随机法（Random）

向右看齐 2022-01-31 14:07 155阅读 0赞

接上一篇博文：[负载均衡算法–加权轮询法（Weight Round Robin）][Weight Round Robin]，本文讲解随机算法。

通过随机算法从服务器列表中随机选取一台服务器进行访问。由概率论可以得知，随着客户端调用服务端的次数增多，其实际效果趋近于平均分配请求到服务端的每一台服务器，也就是达到轮询的效果。

### 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、通过随机函数生成 0 到 N 之间的任意整理，将该数字作为索引，从 S 中获取对应的服务器；

假定我们现在有如下四台服务器：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>服务器地址</th> 
   <th>权重</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>192.168.1.1</td> 
   <td>1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>192.168.1.2</td> 
   <td>2</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>192.168.1.3</td> 
   <td>3</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>192.168.1.4</td> 
   <td>4</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

初始化服务列表后， serverList 如下：

<table> 
 <thead> 
  <tr> 
   <th>服务器地址</th> 
   <th>序号</th> 
  </tr> 
 </thead> 
 <tbody> 
  <tr> 
   <td>192.168.1.1</td> 
   <td>1</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>192.168.1.2</td> 
   <td>2</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>192.168.1.2</td> 
   <td>3</td> 
  </tr> 
  <tr> 
   <td>192.168.1.3</td> 
   <td>4</td> 
  </tr> 
 </tbody> 
</table>

随机算法与服务器权重没有关系，每个服务器会被随机的访问到，由概率论可以得知，当样本量足够大时，每台服务器被访问到的几率近似是相等的，随机算法的效果就越趋近于轮询算法。

### 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<String, Integer> 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、随机类

package org.learn.loadbalance;
    
    import java.util.ArrayList;
    import java.util.Random;
    import java.util.Set;
    import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
    
    /**
     * @author zhibo
     * @date 2019/5/16 16:28
     */
    public class RandomBalance {
    
        public static String getServer() {
            Set<String> serverSet = ServerManager.serverMap.keySet();
            ArrayList<String> serverList = new ArrayList<>(serverSet);
    
            Random random = new Random();
            String server = serverList.get(random.nextInt(serverList.size()));
            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 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：  
![在这里插入图片描述][watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly96aGliby5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70]

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。

[Weight Round Robin]: https://zhibo.blog.csdn.net/article/details/90268868
[watermark_type_ZmFuZ3poZW5naGVpdGk_shadow_10_text_aHR0cHM6Ly96aGliby5ibG9nLmNzZG4ubmV0_size_16_color_FFFFFF_t_70]: /images/20220131/c19e953fd93a41a48d6916109dfa41a9.png

负载均衡算法--随机法（Random）

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