负载均衡算法WeightedRoundRobin(加权轮询)简介及实现

最新推荐文章于 2025-08-20 09:48:06 发布

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本文详细介绍了Nginx负载均衡中的加权轮询算法原理及其实现方式，通过具体示例展示了如何通过Java代码实现该算法，确保请求能够更均匀地分配到各个服务器上。

文章转载自https://www.cnblogs.com/markcd/p/8456870.html，只有代码是自己实现的，其他全是转载。

Nginx的负载均衡默认算法是加权轮询算法，本文简单介绍算法的逻辑，并给出算法的Java实现版本。

本文参考了Nginx的负载均衡 - 加权轮询 (Weighted Round Robin) 。

算法简介

有三个节点{a, b, c}，他们的权重分别是{a=5, b=1, c=1}。发送7次请求，a会被分配5次，b会被分配1次，c会被分配1次。

一般的算法可能是：

1、轮训所有节点，找到一个最大权重节点；

2、选中的节点权重-1；

3、直到减到0，恢复该节点原始权重，继续轮询；

这样的算法看起来简单，最终效果是：{a, a, a, a, a, b, c}，即前5次可能选中的都是a，这可能造成权重大的服务器造成过大压力的同时，小权重服务器还很闲。

Nginx的加权轮询算法将保持选择的平滑性，希望达到的效果可能是{a, b, a, a, c, a, a}，即尽可能均匀的分摊节点，节点分配不再是连续的。

Nginx加权轮询算法

1、概念解释，每个节点有三个权重变量，分别是：

(1) weight: 约定权重，即在配置文件或初始化时约定好的每个节点的权重。

(2) effectiveWeight: 有效权重，初始化为weight。

在通讯过程中发现节点异常，则-1；

之后再次选取本节点，调用成功一次则+1，直达恢复到weight；

此变量的作用主要是节点异常，降低其权重。

(3) currentWeight: 节点当前权重，初始化为0。

2、算法逻辑

(1) 轮询所有节点，计算当前状态下所有节点的effectiveWeight之和totalWeight；

(2) currentWeight = currentWeight + effectiveWeight; 选出所有节点中currentWeight中最大的一个节点作为选中节点；

(3) 选中节点的currentWeight = currentWeight - totalWeight；

基于以上算法，我们看一个例子：

这时有三个节点{a, b, c}，权重分别是{a=4, b=2, c=1}，共7次请求，初始currentWeight值为{0, 0, 0}，每次分配后的结果如下：

请求序号	请求前currentWeight值	选中节点	请求后currentWeight值
1	{c=1,b=2,a=4}	a	{c=1,b=2,a=-3}
2	{c=2,b=4,a=1}	b	{c=2,b=-3,a=1}
3	{c=3,b=-1,a=5}	a	{c=3,b=-1,a=-2}
4	{c=4,b=1,a=2}	c	{c=-3,b=1,a=2}
5	{c=-2,b=3,a=6}	a	{c=-2,b=3,a=-1}
6	{c=-1,b=5,a=3}	b	{c=-1,b=-2,a=3}
7	{c=0,b=0,a=7}	a	{c=0,b=0,a=0}

观察到七次调用选中的节点顺序为{a, b, a, c, a, b, a}，a节点选中4次，b节点选中2次，c节点选中1次，算法保持了currentWeight值从初始值{c=0,b=0,a=0}到7次调用后又回到{c=0,b=0,a=0}。

以下是加权轮询代码实现，还增加了监控器：

package com.aliware.tianchi;

import org.apache.dubbo.rpc.Invocation;

import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
import java.util.stream.Collectors;

import static com.aliware.tianchi.WeightLunxun.Servers.servers;

/**
 * @ClassName WeightLunxun 加权轮询
 * @Date
 * @Author
 * @Description TODO
 **/
public class WeightLunxun {

    static int totalWeight = 0;
    static Server maxWeightServer = null;
    static List currentList = new ArrayList();
    static boolean WARM_UP = false;

    public static void main(String args[]) {

        WeightLunxun.Servers.servers.add(new WeightLunxun.Server(20870));
        WeightLunxun.Servers.servers.add(new WeightLunxun.Server(20880));
        WeightLunxun.Servers.servers.add(new WeightLunxun.Server(20890));
        Monitor.wrappers.add(new Monitor.serverWrapper(WeightLunxun.Servers.servers.get(1)));
        Monitor.wrappers.add(new Monitor.serverWrapper(WeightLunxun.Servers.servers.get(2)));
        Monitor.wrappers.add(new Monitor.serverWrapper(WeightLunxun.Servers.servers.get(0)));

        for (int i = 0; i < 7; i++) {
            System.out.println("第" + (i + 1) + "次轮询开始");
            select();
            System.out.println("第" + (i + 1) + "次轮询结束");
            System.out.println("===============================================");
        }
        Monitor.printMonitors();

    }

    public static Integer select() {

        /*        算法逻辑：
         * 1. 对于每个请求，遍历集群中的所有可用后端，对于每个后端peer执行：
         *     peer->current_weight += peer->effecitve_weight。
         *     同时累加所有peer的effective_weight，保存为total。
         * 2. 从集群中选出current_weight最大的peer，作为本次选定的后端。
         * 3. 对于本次选定的后端，执行：peer->current_weight -= total。
         * */
        Integer result = null;

        currentList.clear();
        servers.forEach(server -> currentList.add(server.currentWeight));
        System.out.println("轮询前currentWeight：" + currentList);
        currentList.clear();
        for (int i = 0; i < servers.size(); i++) {
            Server server = servers.get(i);
            server.currentWeight += server.effectiveWeight;
            totalWeight += server.effectiveWeight;
            if (maxWeightServer != null) {
                if (server.currentWeight > maxWeightServer.currentWeight) {
                    maxWeightServer = server;
                }
            } else {
                maxWeightServer = server;
            }
            currentList.add(server.currentWeight);
        }
        System.out.println("轮询后currentWeight：" + currentList);
        System.out.println("选择节点:" + maxWeightServer.port);
        maxWeightServer.currentWeight -= totalWeight;
        totalWeight = 0;
        for (int i = 0; i < servers.size(); i++) {
            if (maxWeightServer.port == servers.get(i).port) {
                result = i;
            }
        }
        Monitor.addMonitor(result);
        return result;
    }

    public static class Servers {
        
        //服务列表
        static List<Server> servers = new ArrayList<>();

    }

    public static class Server {

        public int weight;
        public int port;
        //有效权重（如果该次请求失败，有效权重理应-1，成功+1，直到等于weight。这里并没有实现）
        public int effectiveWeight;
        //当前权重
        public int currentWeight = 0;

        Server(int port) {
            super();
            this.port = port;
            switch (port) {
                case 20870:
                    this.weight = 2;
                    break;
                case 20880:
                    this.weight = 1;
                    break;
                case 20890:
                    this.weight = 4;
                    break;
                default:
                    ;
            }
            this.effectiveWeight = this.weight;
        }

        Server(int port, String name) {
            super();
            this.weight = weight;
            this.effectiveWeight = this.weight;
        }

        public Server() {

        }
    }

}

package com.aliware.tianchi;

import jdk.nashorn.internal.ir.IfNode;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;

/**
 * @ClassName Monitor 监控器
 * @Date
 * @Author
 * @Description TODO
 **/
public class Monitor {


    static List<serverWrapper> wrappers = new ArrayList<>();

    public static void addMonitor(int index) {
        WeightLunxun.Server server = WeightLunxun.Servers.servers.get(index);
        wrappers.forEach(wrapper -> {
            if (server.port == wrapper.port)
                wrapper.index++;
        });
    }

    public static void printMonitors() {
        wrappers.forEach(wrapper -> System.out.print(wrapper.port + ":" + wrapper.index + ","));
        System.out.println();
    }

    //包装服务端
    public static class serverWrapper extends WeightLunxun.Server {

        private int index;

        serverWrapper(int port) {
            super(port);
        }

        serverWrapper(int port, String name) {
            super(port, name);
        }

        serverWrapper(WeightLunxun.Server server) {
            this.port = server.port;
            this.currentWeight = server.currentWeight;
            this.effectiveWeight = server.effectiveWeight;
            this.weight = server.weight;
        }

    }

}

以下是输出结果：

第1次轮询开始
轮询前currentWeight：[0, 0, 0]
轮询后currentWeight：[2, 1, 4]
选择节点:20890
第1次轮询结束
===============================================
第2次轮询开始
轮询前currentWeight：[2, 1, -3]
轮询后currentWeight：[4, 2, 1]
选择节点:20870
第2次轮询结束
===============================================
第3次轮询开始
轮询前currentWeight：[-3, 2, 1]
轮询后currentWeight：[-1, 3, 5]
选择节点:20890
第3次轮询结束
===============================================
第4次轮询开始
轮询前currentWeight：[-1, 3, -2]
轮询后currentWeight：[1, 4, 2]
选择节点:20880
第4次轮询结束
===============================================
第5次轮询开始
轮询前currentWeight：[1, -3, 2]
轮询后currentWeight：[3, -2, 6]
选择节点:20890
第5次轮询结束
===============================================
第6次轮询开始
轮询前currentWeight：[3, -2, -1]
轮询后currentWeight：[5, -1, 3]
选择节点:20870
第6次轮询结束
===============================================
第7次轮询开始
轮询前currentWeight：[-2, -1, 3]
轮询后currentWeight：[0, 0, 7]
选择节点:20890
第7次轮询结束
===============================================
20880:1,20890:4,20870:2,