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Golang 实现简单随机负载均衡

作者:锐玩道

均衡算法又分为 随机,轮询,加权轮询,哈希,而随机负载均衡算法就是本文的重点,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧

负载均衡简介

从设备角度实现负载均衡:

硬件负载均衡:

由专门的 负载均衡器 服务提供商,在你的服务器和外部网络之间架设 服务商的 负载均衡器。服务商提供设备和方案帮你处理流量的均衡,不过因为比较费钱包国内没什么人用

软件负载均衡:

包括家喻户晓的Nginx,LVS,Tengine(阿里版Nginx)。优点就是成本比较低,但需要运维去配置、维护。会踩坑,但国内都在用基本上网找就有解决方案。

随机负载均衡

无论是Nginx,LVS 均衡负载的核心在于 网络 io 复用,负载均衡算法。其中均衡算法又分为 随机,轮询,加权轮询,哈希,而随机负载均衡算法就是本文的重点。

随机负载均衡:意味没有规律,随机在服务器队列中获得一台服务器处理请求。其代码实现如下:

package main

import (
	"fmt"
	"math/rand"
)

// 接口定义
type LoadBalance interface {
	//选择一个后端Server
	//参数remove是需要排除选择的后端Server
	Next(remove []string) *Server
	//更新可用Server列表
	UpdateServers(servers []*Server)
}

// 后端Server定义
type Server struct {
	//主机地址
	Host string
	//主机名
	Name string
	Id int
	//主机是否在线
	Online bool
}

type LoadBalanceRandom struct{
	servers []*Server
}

// 实例化 随机均衡负载
func NewLoadBalanceRandom(servers []*Server) *LoadBalanceRandom{
	newBalance := &LoadBalanceRandom{}
	newBalance.UpdateServers(servers)
	return newBalance
}

//选择一个后端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
}

//系统运行过程中,后端可用Server会更新
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
}

测试 随机负载均衡

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)

	// 创建4个Server,随机选择100000次。查看4台机器 被选中次数
	for i:=0;i<100000;i++{
		c:=lb.Next()
		count[c.Id]++
	}
	fmt.Println(count)
}

输出

// 4 个服务器选择的次数都是相对平均 [25058 24947 25105 24890]

到此这篇关于Golang 实现简单随机负载均衡 的文章就介绍到这了,更多相关Golang 随机负载均衡内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家!

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