一个巧妙的负载均衡算法-翘动你的大脑

  有一个愿分享的领导还是很棒的。

  现在的负载均衡技术,可以说是满大街都是,但是我们基本都停留在了使用的阶段上,并没有真正深入去了解其核心。如果真的出现了问题,可能就很难知道是什么原因导致了,只能去google,百度了。 因此,了解一些核心的东西,还是不错的。

  负载均衡大概流程就是,随时收集各服务器信息或者各服务器主动上报信息,由配置主心进行保存,计算出权重,然后根据相应算法进行服务机器选择。(当然了,这不是本文的重点,我也说得不一定对)

  我要展示的是,一个根据权重进行机器选择的一个巧妙算法,如下:

int chooseOneRoute ( LB_SvrInfo * & pSvr )
{
    double dblTotalWeight = 0.0;
    int i = 0;
    time_t curTime = time(NULL);
    //权重的计算方法是Late方法
    if ( curTime - calWeightTime >= CAL_WEIGHT_TIME_INTERVAL )
    {
        calculateWeight();
    }
    //先把各服务器权重加起来
    for ( i = 0; i < MAX_SERVER_NUM; i++ )
    {
        if ( !oServerInfo[i].isOkForRoute() ) continue;
        dblTotalWeight += oServerInfo[i].getWeight();
    }
    dblTotalWeight *= rand() / ( RAND_MAX + 1.0 );
    //做减法
    for ( i = 0; i < MAX_SERVER_NUM; i++ )
    {
        if ( !oServerInfo[i].isOkForRoute() ) continue;
        dblTotalWeight -= oServerInfo[i].getWeight();
    //找到对应服务器
        if ( dblTotalWeight < 0 ) break;
    }
    pSvr = &( oServerInfo[i] );
    return 0;
}
  分步解释就是:
    1. 先计算得到各机器的权重值,保存起来;
    2. 按顺序将各机器权重相加,相加之后就相当于各机器在总权重上占了各相应的一段比例;
    3. 取随机数,得到一个0~1的随机值,并乘以总权重,作为选中机器的标志;
    4. 再按顺序减去各机器的权重,当减到选择机器的权重范围时,就得到了机器号,从而选定该机器。
  算法示意图如下:

  

  服务器权重越高,在线段上占的长度越长,被随机数选中的概率也越大。

  刚开始的时候,我以为是哪个数学家搞出来的公式得到的呢,结果原理却出奇的简单,所以好的东西不一定是复杂的,或者说看起来牛逼的东西,不一定就很复杂,但是肯定是大多数人意想不到的。

    涨姿势了!

posted @ 2017-12-14 10:09 等你归去来 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏