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Golang 實現(xiàn)簡單隨機負載均衡

熱門標(biāo)簽:Linux服務(wù)器 地方門戶網(wǎng)站 呼叫中心市場需求 AI電銷 百度競價排名 網(wǎng)站排名優(yōu)化 服務(wù)外包 鐵路電話系統(tǒng)

負載均衡簡介

從設(shè)備角度實現(xiàn)負載均衡:

硬件負載均衡:

由專門的 負載均衡器 服務(wù)提供商,在你的服務(wù)器和外部網(wǎng)絡(luò)之間架設(shè) 服務(wù)商的 負載均衡器。服務(wù)商提供設(shè)備和方案幫你處理流量的均衡,不過因為比較費錢包國內(nèi)沒什么人用

軟件負載均衡:

包括家喻戶曉的Nginx,LVS,Tengine(阿里版Nginx)。優(yōu)點就是成本比較低,但需要運維去配置、維護。會踩坑,但國內(nèi)都在用基本上網(wǎng)找就有解決方案。

隨機負載均衡

無論是Nginx,LVS 均衡負載的核心在于 網(wǎng)絡(luò) io 復(fù)用,負載均衡算法。其中均衡算法又分為 隨機,輪詢,加權(quán)輪詢,哈希,而隨機負載均衡算法就是本文的重點。

隨機負載均衡:意味沒有規(guī)律,隨機在服務(wù)器隊列中獲得一臺服務(wù)器處理請求。其代碼實現(xiàn)如下:

package main

import (
	"fmt"
	"math/rand"
)

// 接口定義
type LoadBalance interface {
	//選擇一個后端Server
	//參數(shù)remove是需要排除選擇的后端Server
	Next(remove []string) *Server
	//更新可用Server列表
	UpdateServers(servers []*Server)
}

// 后端Server定義
type Server struct {
	//主機地址
	Host string
	//主機名
	Name string
	Id int
	//主機是否在線
	Online bool
}

type LoadBalanceRandom struct{
	servers []*Server
}

// 實例化 隨機均衡負載
func NewLoadBalanceRandom(servers []*Server) *LoadBalanceRandom{
	newBalance := LoadBalanceRandom{}
	newBalance.UpdateServers(servers)
	return newBalance
}

//選擇一個后端Server
func (r *LoadBalanceRandom) Next() *Server {
	if len(r.servers) == 0 {
		return nil
	}

	curIndex := rand.Intn(len(r.servers))
	return r.servers[curIndex]
}

func (r *LoadBalanceRandom) Get(key string) (*Server, error) {
	return r.Next(), nil
}

//系統(tǒng)運行過程中,后端可用Server會更新
func (this *LoadBalanceRandom) UpdateServers(servers []*Server) {
	newServers:=make([]*Server,0)
	for _,e:=range servers {
		if e.Online==true {
			newServers=append(newServers,e)
		}
	}
	this.servers=newServers
}

測試 隨機負載均衡

func main() {
	count:=make([]int,4)
	servers:=make([]*Server,0)
	servers=append(servers,Server{Host:"1",Id:0,Online:true})
	servers=append(servers,Server{Host:"2",Id:1,Online:true})
	servers=append(servers,Server{Host:"3",Id:2,Online:true})
	servers=append(servers,Server{Host:"4",Id:3,Online:true})
	lb:=NewLoadBalanceRandom(servers)

	// 創(chuàng)建4個Server,隨機選擇100000次。查看4臺機器 被選中次數(shù)
	for i:=0;i100000;i++{
		c:=lb.Next()
		count[c.Id]++
	}
	fmt.Println(count)
}

輸出

// 4 個服務(wù)器選擇的次數(shù)都是相對平均 [25058 24947 25105 24890]

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