随机算法 实现 负载均衡

本文介绍了一个基于随机算法的简易负载均衡实现,通过Go语言代码演示如何将前端请求随机分配至两个后端服务,利用反向代理和内置的SingleHostReverseProxy函数完成负载均衡功能。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

需求:

实现一个最简单的负载均衡(均衡算法采用随机算法)。

具体实现:前端用户访问localhost:8080,通过反向代理随机分配到localhost:9091lcalhost:9092

1、确保启动这2个(或多个)90919092web服务

实现代码查看:

https://blog.youkuaiyun.com/github_26672553/article/details/99165065

2、前端访问负载均衡服务器 主要代码

func main() {
	_ = http.ListenAndServe(":8080", &ProxyHandler{})
}

3、ProxyHandler类必须实现ServeHTTP方法

//定义代理处理结构体
type ProxyHandler struct {
}

//必须实现的ServeHttp方法
func (*ProxyHandler) ServeHTTP(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	defer func() {
		if err := recover(); err != nil {
			w.WriteHeader(500)
			log.Println(err)
		}
	}()

	//实例化负载均衡
	lb := util.NewLoadBalance()
	//给其添加2个服务
	lb.AddServer(util.NewHttpServer("http://localhost:9091"))
	lb.AddServer(util.NewHttpServer("http://localhost:9092"))
	url,_ := url2.Parse(lb.SelectForRand().Host)
	//go内置的反向代理函数
	proxy := httputil.NewSingleHostReverseProxy(url)
	proxy.ServeHTTP(w, r)

	_, _ = w.Write([]byte("index"))
}

4、下面就是最重要的部分了,创建util目录,创建loadBalance.go文件,代码如下:

package util

import (
	"math/rand"
	"time"
)

//目标server类
type HttpServer struct {
	Host string
}
//初始化HttpServer对象
func NewHttpServer(host string)*HttpServer  {
	return &HttpServer{Host:host}
}

//负载均衡类
type LoadBalance struct {
	Servers []*HttpServer
}

//初始化负载均衡对象
func NewLoadBalance() *LoadBalance {
	return &LoadBalance{Servers: make([]*HttpServer, 0)}
}
//给负载均衡添加服务
func (this *LoadBalance)AddServer(server *HttpServer)  {
	this.Servers = append(this.Servers, server)
}

//随机从负载均衡里选择一个服务
func (this *LoadBalance)SelectForRand() *HttpServer  {
	rand.Seed(time.Now().UnixNano()) //设置随机因子,精确到纳秒
	index := rand.Intn(len(this.Servers))
	return this.Servers[index]
}

5、到这里应该可以看出,我们这里实现“负载均衡”主要是通过反向代理。
我们启动程序,监听负载均衡服务器。

package main

import (
	"loadBalance/util"
	"log"
	"net/http"
	"net/http/httputil"
	url2 "net/url"
)

//定义代理处理结构体
type ProxyHandler struct {
}

//必须实现的ServeHttp方法
func (*ProxyHandler) ServeHTTP(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
	defer func() {
		if err := recover(); err != nil {
			w.WriteHeader(500)
			log.Println(err)
		}
	}()

	//实例化负载均衡
	lb := util.NewLoadBalance()
	//给其添加2个服务
	lb.AddServer(util.NewHttpServer("http://localhost:9091"))
	lb.AddServer(util.NewHttpServer("http://localhost:9092"))
	url,_ := url2.Parse(lb.SelectForRand().Host)
	//go内置的反向代理函数
	proxy := httputil.NewSingleHostReverseProxy(url)
	proxy.ServeHTTP(w, r)

	_, _ = w.Write([]byte("index"))
}

func main() {
	_ = http.ListenAndServe(":8080", &ProxyHandler{})
}

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述 现在我们访问localhost:8080就会被随机分配到locahost:9091localhost:9092

### 变邻域搜索算法实现负载均衡解决方案 变邻域搜索(Variable Neighborhood Search, VNS)作为一种元启发式算法,广泛应用于组合优化问题求解。对于负载均衡这一特定应用场景,VNS提供了一种有效的框架来解决资源分配不均的问题。 #### 1. 基本原理与应用背景 变邻域搜索的核心在于动态改变搜索空间中的邻居定义方式,从而避免陷入局部最优解。该方法特别适合于那些存在多个可行解区域且容易卡在次优位置的问题。在网络通信、云计算等领域内,服务器间的工作量分布往往呈现出高度复杂性和不确定性特征,这使得采用传统静态调度策略难以达到理想的性能指标[^1]。 #### 2. 构建初始解集 为了启动VNS过程,首先需要创建一组合理的起始配置作为候选解。这些初始状态可以通过简单的贪婪算法快速生成,比如按照当前各节点的任务队列长度来进行初步划分;也可以利用其他更复杂的预处理机制,如遗传算法或模拟退火等,以期获得更好的起点质量。 ```python def generate_initial_solutions(num_nodes, tasks): solutions = [] # Greedy allocation based on current load of each node for _ in range(5): # Generate multiple initial solutions loads = [0] * num_nodes for task in sorted(tasks, key=lambda t: -t['weight']): min_load_node = min(range(len(loads)), key=loads.__getitem__) loads[min_load_node] += task['weight'] solutions.append({'node_loads': loads}) return solutions ``` #### 3. 定义邻域结构及其变换规则 接下来要设计一系列不同类型的移动操作构成的邻域集合,每一步迭代时从中选取一个新的领域进行探索。常见的变动形式包括但不限于: - 单点交换:随机挑选两个节点之间的部分任务互换; - 多重转移:一次性调整若干项作业的目标执行地点; - 插入/删除边界的重新规划。 每次转换都应确保新产生的布局仍然保持合法有效,并尽可能引入多样性而不过分偏离已有模式。 ```python import random def apply_neighborhood_change(solution, type='swap'): new_solution = solution.copy() if type == 'swap': i, j = random.sample(range(len(new_solution['node_loads'])), 2) temp = new_solution['node_loads'][i] new_solution['node_loads'][i] = new_solution['node_loads'][j] new_solution['node_loads'][j] = temp elif type == 'multi-shift': pass # Implement multi-task shifting logic here return new_solution ``` #### 4. 设计评估函数与终止条件 随着不断尝试新的排列组合,必须有一套标准衡量每一次改动所带来的影响程度。通常情况下会考虑以下几个方面: - 平衡度指数:反映整体差异性的统计数值,越接近零越好; - 性能代价:涉及迁移成本在内的综合考量因素; - 时间效率:完成全部运算所需耗时长短。 当连续几次更新后未能显著改善现状,则认为已经逼近全局极值附近,此时可停止进一步深入探究。 ```python def evaluate_balance_quality(solutions): scores = [] for sol in solutions: avg_load = sum(sol['node_loads']) / len(sol['node_loads']) variance = sum((x - avg_load)**2 for x in sol['node_loads']) / len(sol['node_loads']) score = { "balance_index": variance, "performance_cost": ..., # Calculate performance cost "time_efficiency": ... # Measure time efficiency } scores.append(score) best_score_idx = min(range(len(scores)), key=lambda idx: scores[idx]['balance_index']) return solutions[best_score_idx], scores[best_score_idx] termination_condition_reached = False while not termination_condition_reached: ... ```
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