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一個巧妙的負載均衡演算法 :翹動你的大腦

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來源:等你歸去來 ,

www.cnblogs.com/yougewe/p/8036273.html

現在的負載均衡技術,可以說是滿大街都是,但是我們基本都停留在了使用的階段上,並沒有真正深入去瞭解其核心。如果真的出現了問題,可能就很難知道是什麼原因導致了,只能去google,百度了。 因此,瞭解一些核心的東西,還是不錯的。

負載均衡大概流程就是,隨時收集各服務器信息或者各服務器主動上報信息,由配置主心進行儲存,計算出權重,然後根據相應演算法進行服務機器選擇。(當然了,這不是本文的重點,我也說得不一定對)

我要展示的是,一個根據權重進行機器選擇的一個巧妙演算法,如下:

int chooseOneRoute ( LB_SvrInfo * & pSvr )

{

    double dblTotalWeight = 0.0;

    int i = 0;

    time_t curTime = time(NULL);

    //權重的計算方法是Late方法

    if ( curTime – calWeightTime >= CAL_WEIGHT_TIME_INTERVAL )

    {

        calculateWeight();

    }

    //先把各服務器權重加起來

    for ( i = 0; i < MAX_SERVER_NUM; i++ )

    {

        if ( !oServerInfo[i].isOkForRoute() ) continue;

        dblTotalWeight += oServerInfo[i].getWeight();

    }

    dblTotalWeight *= rand() / ( RAND_MAX + 1.0 );

    //做減法

    for ( i = 0; i < MAX_SERVER_NUM; i++ )

    {

        if ( !oServerInfo[i].isOkForRoute() ) continue;

        dblTotalWeight -= oServerInfo[i].getWeight();

    //找到對應服務器

        if ( dblTotalWeight < 0 ) break;

    }

    pSvr = &( oServerInfo[i] );

    return 0;

}

分步解釋就是:

  1. 先計算得到各機器的權重值,儲存起來;

  2. 按順序將各機器權重相加,相加之後就相當於各機器在總權重上占了各相應的一段比例;

  3. 取隨機數,得到一個0~1的隨機值,並乘以總權重,作為選中機器的標誌;

  4. 再按順序減去各機器的權重,當減到選擇機器的權重範圍時,就得到了機器號,從而選定該機器。

演算法示意圖如下:

服務器權重越高,在線段上占的長度越長,被隨機數選中的概率也越大。

剛開始的時候,我以為是哪個數學家搞出來的公式得到的呢,結果原理卻出奇的簡單,所以好的東西不一定是複雜的,或者說看起來牛逼的東西,不一定就很複雜,但是肯定是大多數人意想不到的。

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