前言
大家好，我是老马。很高兴遇到你。
我们为 java 开发者实现了 java 版本的 nginx
如果你想知道 servlet 如何处理的，可以参考我的另一个项目：
手写从零实现简易版 tomcat minicat
手写 nginx 系列
如果你对 nginx 原理感兴趣，可以阅读：
从零手写实现 nginx-01-为什么不能有 java 版本的 nginx?
从零手写实现 nginx-03-nginx 基于 Netty 实现
从零手写实现 nginx-04-基于 netty http 出入参优化处理
从零手写实现 nginx-05-MIME类型（Multipurpose Internet Mail Extensions，多用途互联网邮件扩展类型）
从零手写实现 nginx-12-keep-alive 连接复用
从零手写实现 nginx-13-nginx.conf 配置文件介绍
从零手写实现 nginx-14-nginx.conf 和 hocon 格式有关系吗？
从零手写实现 nginx-15-nginx.conf 如何通过 java 解析处理？
从零手写实现 nginx-16-nginx 支持配置多个 server
从零手写实现 nginx-18-nginx 请求头+响应头操作
从零手写实现 nginx-20-nginx 占位符 placeholder
从零手写实现 nginx-21-nginx modules 模块信息概览
从零手写实现 nginx-22-nginx modules 分模块加载优化
从零手写实现 nginx-23-nginx cookie 的操作处理
从零手写实现 nginx-26-nginx rewrite 指令
从零手写实现 nginx-27-nginx return 指令
从零手写实现 nginx-28-nginx error_pages 指令
从零手写实现 nginx-29-nginx try_files 指令
从零手写实现 nginx-30-nginx proxy_pass upstream 指令
从零手写实现 nginx-31-nginx load-balance 负载均衡
从零手写实现 nginx-32-nginx load-balance 算法 java 实现
从零手写实现 nginx-33-nginx http proxy_pass 测试验证
从零手写实现 nginx-34-proxy_pass 配置加载处理
从零手写实现 nginx-35-proxy_pass netty 如何实现？
nginx 支持哪几种负载均衡算法？
Nginx 支持以下几种主要的负载均衡算法：
- 轮询（Round Robin）
- 默认的负载均衡算法，请求依次分配给每个后端服务器。
- 权重轮询（Weighted Round Robin）
- 基于权重进行轮询，权重越高的服务器分配的请求越多。
- 最少连接（Least Connections）
- 新请求分配给当前活动连接数最少的服务器。
- IP 哈希（IP Hash）
- 根据客户端的 IP 地址分配请求，确保相同 IP 地址的请求分配到同一台服务器上。
- 一致性哈希（Hash）
- 根据用户定义的键（如 URL、cookie 等）分配请求，确保相同键的请求分配到同一台服务器上。
示例配置
1. 轮询（Round Robin）
upstream my_backend {
server 192.168.0.1;
server 192.168.0.2;
server 192.168.0.3;
}
server {
listen 80;
server_name www.example.com;
location / {
proxy_pass http://my_backend;
}
}
2. 权重轮询（Weighted Round Robin）
upstream my_backend {
server 192.168.0.1 weight=3;
server 192.168.0.2 weight=2;
server 192.168.0.3 weight=1;
}
server {
listen 80;
server_name www.example.com;
location / {
proxy_pass http://my_backend;
}
}
3. 最少连接（Least Connections）
upstream my_backend {
least_conn;
server 192.168.0.1;
server 192.168.0.2;
server 192.168.0.3;
}
server {
listen 80;
server_name www.example.com;
location / {
proxy_pass http://my_backend;
}
}
4. IP 哈希（IP Hash）
upstream my_backend {
ip_hash;
server 192.168.0.1;
server 192.168.0.2;
server 192.168.0.3;
}
server {
listen 80;
server_name www.example.com;
location / {
proxy_pass http://my_backend;
}
}
5. 一致性哈希（Hash）
upstream my_backend {
hash $request_uri;
server 192.168.0.1;
server 192.168.0.2;
server 192.168.0.3;
}
server {
listen 80;
server_name www.example.com;
location / {
proxy_pass http://my_backend;
}
}
总结
Nginx 支持多种负载均衡算法，包括轮询、权重轮询、最少连接、IP 哈希和一致性哈希。
每种算法适用于不同的场景，可以根据具体需求选择合适的算法来优化负载均衡策略。
对应的配置信息
在 Nginx 中配置负载均衡策略主要通过 upstream 块来实现。
以下是一些常见的负载均衡策略及其相应的配置示例：
- 轮询（round-robin）：
upstream myapp { server backend1.example.com; server backend2.example.com; server backend3.example.com; } - 权重轮询（weighted round-robin）：
upstream myapp { server backend1.example.com weight=3; server backend2.example.com weight=2; server backend3.example.com weight=1; } - 最少连接（least_conn）：
upstream myapp { least_conn; server backend1.example.com; server backend2.example.com; server backend3.example.com; } - 最少请求（least-requests）：
upstream myapp { least-requests; server backend1.example.com; server backend2.example.com; server backend3.example.com; } - 源地址哈希（ip_hash）：
upstream myapp { ip_hash; server backend1.example.com; server backend2.example.com; server backend3.example.com; } - URL哈希（hash）：
upstream myapp { hash $request_uri; server backend1.example.com; server backend2.example.com; server backend3.example.com; } - 第三方模块：
- 使用第三方模块如
chomp或fair可能需要安装额外的模块，并在 Nginx 配置中添加相应的指令。具体配置可能因模块而异，需要参考相应模块的文档。
- 使用第三方模块如
在 upstream 块中，你可以定义一个或多个 server 指令来指定后端服务器的地址和端口。每个 server 指令可以包含额外的参数，如权重或连接限制等。
例如，使用权重轮询的配置文件可能如下所示：
http {
upstream myapp {
server backend1.example.com:8080 weight=3;
server backend2.example.com:8080 weight=2;
server backend3.example.com:8080 weight=1;
}
server {
listen 80;
server_name example.com;
location / {
proxy_pass http://myapp;
}
}
}
在这个配置中，myapp 是一个 upstream 块的名称，它定义了三个后端服务器，每个服务器的权重不同。
proxy_pass 指令将请求转发到 myapp 负载均衡器。
java 实现
轮询算法（Round Robin）
import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
public class RoundRobinLoadBalancer {
private List<String> servers;
private AtomicInteger currentIndex;
public RoundRobinLoadBalancer(List<String> servers) {
this.servers = servers;
this.currentIndex = new AtomicInteger(0);
}
public String getNextServer() {
int index = currentIndex.getAndUpdate(i -> (i + 1) % servers.size());
return servers.get(index);
}
public static void main(String[] args) {
List<String> servers = List.of("192.168.0.1", "192.168.0.2", "192.168.0.3");
RoundRobinLoadBalancer loadBalancer = new RoundRobinLoadBalancer(servers);
// 模拟10次请求
for (int i = 0; i < 10; i++) {
String server = loadBalancer.getNextServer();
System.out.println("Redirecting request to: " + server);
}
}
}
java 如何实现权重轮询算法？
实现权重轮询算法（Weighted Round Robin）可以根据每个服务器的权重来分配请求，权重越高的服务器接收的请求越多。
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
class Server {
String ip;
int weight;
Server(String ip, int weight) {
this.ip = ip;
this.weight = weight;
}
}
public class WeightedRoundRobinLoadBalancer {
private List<Server> servers;
private List<String> weightedServerList;
private int currentIndex;
public WeightedRoundRobinLoadBalancer(List<Server> servers) {
this.servers = servers;
this.weightedServerList = new ArrayList<>();
this.currentIndex = 0;
// 根据服务器的权重初始化加权后的服务器列表
for (Server server : servers) {
for (int i = 0; i < server.weight; i++) {
weightedServerList.add(server.ip);
}
}
}
public String getNextServer() {
if (weightedServerList.isEmpty()) {
throw new IllegalStateException("No servers available");
}
String server = weightedServerList.get(currentIndex);
currentIndex = (currentIndex + 1) % weightedServerList.size();
return server;
}
public static void main(String[] args) {
List<Server> servers = List.of(
new Server("192.168.0.1", 3), // 权重为3
new Server("192.168.0.2", 2), // 权重为2
new Server("192.168.0.3", 1) // 权重为1
);
WeightedRoundRobinLoadBalancer loadBalancer = new WeightedRoundRobinLoadBalancer(servers);
// 模拟10次请求
for (int i = 0; i < 10; i++) {
String server = loadBalancer.getNextServer();
System.out.println("Redirecting request to: " + server);
}
}
}
java 如何实现最少连接算法？具体实现
最少连接算法（Least Connections）是一种负载均衡算法，它将请求分配给当前活动连接数最少的服务器。
在 Java 中实现这个算法，需要跟踪每个服务器的当前连接数，并在每次请求时选择连接数最少的服务器。
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
class Server {
String ip;
AtomicInteger activeConnections;
Server(String ip) {
this.ip = ip;
this.activeConnections = new AtomicInteger(0);
}
}
public class LeastConnectionsLoadBalancer {
private List<Server> servers;
public LeastConnectionsLoadBalancer(List<Server> servers) {
this.servers = servers;
}
public Server getNextServer() {
if (servers.isEmpty()) {
throw new IllegalStateException("No servers available");
}
Server leastConnectedServer = servers.get(0);
for (Server server : servers) {
if (server.activeConnections.get() < leastConnectedServer.activeConnections.get()) {
leastConnectedServer = server;
}
}
leastConnectedServer.activeConnections.incrementAndGet();
return leastConnectedServer;
}
public void releaseConnection(Server server) {
server.activeConnections.decrementAndGet();
}
public static void main(String[] args) {
List<Server> servers = List.of(
new Server("192.168.0.1"),
new Server("192.168.0.2"),
new Server("192.168.0.3")
);
LeastConnectionsLoadBalancer loadBalancer = new LeastConnectionsLoadBalancer(servers);
// 模拟10次请求
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Server server = loadBalancer.getNextServer();
System.out.println("Redirecting request to: " + server.ip);
// 模拟处理完成后释放连接
loadBalancer.releaseConnection(server);
}
}
}
java 如何实现 IP 哈希算法？具体实现
IP 哈希算法（IP Hash）是一种负载均衡算法，它根据客户端的 IP 地址分配请求，确保同一 IP 地址的请求始终分配到同一台服务器。
这样可以实现会话保持（session persistence）。
import java.util.List;
import java.util.Objects;
class Server {
String ip;
Server(String ip) {
this.ip = ip;
}
}
public class IPHashLoadBalancer {
private List<Server> servers;
public IPHashLoadBalancer(List<Server> servers) {
this.servers = servers;
}
public Server getServer(String clientIP) {
if (servers.isEmpty()) {
throw new IllegalStateException("No servers available");
}
int hash = Math.abs(Objects.hash(clientIP));
int serverIndex = hash % servers.size();
return servers.get(serverIndex);
}
public static void main(String[] args) {
List<Server> servers = List.of(
new Server("192.168.0.1"),
new Server("192.168.0.2"),
new Server("192.168.0.3")
);
IPHashLoadBalancer loadBalancer = new IPHashLoadBalancer(servers);
// 模拟请求
String[] clientIPs = {
"192.168.1.10", "192.168.1.20", "192.168.1.30",
"192.168.1.40", "192.168.1.50", "192.168.1.60"
};
for (String clientIP : clientIPs) {
Server server = loadBalancer.getServer(clientIP);
System.out.println("Client IP: " + clientIP + " is routed to server: " + server.ip);
}
}
}
java 如何实现一致性哈希算法
一致性哈希算法是一种常见的负载均衡算法，可以实现请求在服务器间的均匀分布，并且在增加或减少服务器时只影响少量请求的映射。
下面是一个基于 Java 的一致性哈希算法的实现。
import java.util.SortedMap;
import java.util.TreeMap;
class Server {
String ip;
Server(String ip) {
this.ip = ip;
}
@Override
public String toString() {
return ip;
}
}
public class ConsistentHashingLoadBalancer {
private final SortedMap<Integer, Server> circle = new TreeMap<>();
private final int numberOfReplicas;
public ConsistentHashingLoadBalancer(List<Server> servers, int numberOfReplicas) {
this.numberOfReplicas = numberOfReplicas;
for (Server server : servers) {
add(server);
}
}
private void add(Server server) {
for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++) {
int hash = hash(server.ip + i);
circle.put(hash, server);
}
}
public void remove(Server server) {
for (int i = 0; i < numberOfReplicas; i++) {
int hash = hash(server.ip + i);
circle.remove(hash);
}
}
public Server getServer(String key) {
if (circle.isEmpty()) {
return null;
}
int hash = hash(key);
if (!circle.containsKey(hash)) {
SortedMap<Integer, Server> tailMap = circle.tailMap(hash);
hash = tailMap.isEmpty() ? circle.firstKey() : tailMap.firstKey();
}
return circle.get(hash);
}
private int hash(String key) {
return key.hashCode() & 0x7fffffff; // 保证正数
}
public static void main(String[] args) {
List<Server> servers = List.of(
new Server("192.168.0.1"),
new Server("192.168.0.2"),
new Server("192.168.0.3")
);
ConsistentHashingLoadBalancer loadBalancer = new ConsistentHashingLoadBalancer(servers, 3);
// 模拟请求
String[] clientKeys = {
"client1", "client2", "client3",
"client4", "client5", "client6"
};
for (String key : clientKeys) {
Server server = loadBalancer.getServer(key);
System.out.println("Client key: " + key + " is routed to server: " + server);
}
// 增加一个服务器
System.out.println("\nAdding a new server 192.168.0.4\n");
loadBalancer.add(new Server("192.168.0.4"));
for (String key : clientKeys) {
Server server = loadBalancer.getServer(key);
System.out.println("Client key: " + key + " is routed to server: " + server);
}
// 移除一个服务器
System.out.println("\nRemoving a server 192.168.0.2\n");
loadBalancer.remove(new Server("192.168.0.2"));
for (String key : clientKeys) {
Server server = loadBalancer.getServer(key);
System.out.println("Client key: " + key + " is routed to server: " + server);
}
}
}
参考资料
更多学习
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