分布式架構的負載均衡演算法

2021-10-25 05:14:59 字數 821 閱讀 1975

輪詢(round robin)法 

將請求按順序輪流分配到後台伺服器上,均衡的對待每一台伺服器,而不關心伺服器實際的連線數和當前的系統負載 

缺點:當集群中伺服器硬體配置不同、效能差別大時,無法區別對待 

隨機法 

通過系統隨機函式,根據後台伺服器列表的大小值來隨機選取其中一台進行訪問。隨著呼叫量的增大,其實際效果越來越接近於平均分配流量到後台的每一台伺服器,也就是輪詢法的效果 

優點:簡單使用,不需要額外的配置和演算法。 

缺點:隨機數的特點是在資料量大到一定量時才能保證均衡,所以如果請求量有限的話,可能會達不到均衡負載的要求。 

源位址雜湊法 

根據服務消費者請求客戶端的ip位址,通過雜湊函式計算得到乙個雜湊值,將這個雜湊值和伺服器列表的大小進行取模運算,得到的結果便是要訪問的伺服器位址的序號。採用源位址雜湊法進行負載均衡,相同的ip客戶端,如果伺服器列表不變,將對映到同乙個後台伺服器進行訪問。 

加權輪詢(weight round robin)法 

不同的後台伺服器可能機器的配置和當前系統的負載並不相同,因此它們的抗壓能力也不一樣。跟配置高、負載低的機器分配更高的權重,使其能處理更多的請求,而配置低、負載高的機器,則給其分配較低的權重,降低其系統負載,加權輪詢很好的處理了這一問題,並將請求按照順序且根據權重分配給後端 

最小連線數法 

前面幾種方式都是通過對請求次數的合理分配最大可能提高伺服器的利用率,但是實際上,請求次數的均衡並不能代表負載的均衡。所以,引入了最小連線數法。它正是根據後端伺服器當前的連線情況,動態的選取其中當前積壓連線數最少的一台伺服器來處理當前請求,盡可能的提高後台伺服器利用率,將負載合理的分流到每一台伺服器。 

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