从零手写实现 nginx-32-load balance 负载均衡算法 java 实现

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

https://github.com/houbb/nginx4j

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-02-nginx 的核心能力

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-06-文件夹自动索引

从零手写实现 nginx-07-大文件下载

从零手写实现 nginx-08-范围查询

从零手写实现 nginx-09-文件压缩

从零手写实现 nginx-10-sendfile 零拷贝

从零手写实现 nginx-11-file+range 合并

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-17-nginx 默认配置优化

从零手写实现 nginx-18-nginx 请求头+响应头操作

从零手写实现 nginx-19-nginx cors

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-24-nginx IF 指令

从零手写实现 nginx-25-nginx map 指令

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：

1. 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。
2. 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。
3. 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。
4. 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。
5. 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）

  [conf]

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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）

  [conf]

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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）

  [conf]

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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）

  [conf]

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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）

  [conf]

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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：

1. 轮询（round-robin）：
     [conf]

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   upstream myapp {
       server backend1.example.com;
       server backend2.example.com;
       server backend3.example.com;
   }
   

2. 权重轮询（weighted round-robin）：
     [conf]

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   upstream myapp {
       server backend1.example.com weight=3;
       server backend2.example.com weight=2;
       server backend3.example.com weight=1;
   }
   

3. 最少连接（least_conn）：
     [conf]

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   upstream myapp {
       least_conn;
       server backend1.example.com;
       server backend2.example.com;
       server backend3.example.com;
   }
   

4. 最少请求（least-requests）：
     [conf]

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   upstream myapp {
       least-requests;
       server backend1.example.com;
       server backend2.example.com;
       server backend3.example.com;
   }
   

5. 源地址哈希（ip_hash）：
     [conf]

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   upstream myapp {
       ip_hash;
       server backend1.example.com;
       server backend2.example.com;
       server backend3.example.com;
   }
   

6. URL哈希（hash）：
     [conf]

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   upstream myapp {
       hash $request_uri;
       server backend1.example.com;
       server backend2.example.com;
       server backend3.example.com;
   }
   

7. 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。

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：

  [conf]

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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）

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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。

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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。

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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）。

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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。

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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

• 前言
  • 手写 nginx 系列
• nginx 支持哪几种负载均衡算法？
  • 示例配置
    • 1. 轮询（Round Robin）
    • 2. 权重轮询（Weighted Round Robin）
    • 3. 最少连接（Least Connections）
    • 4. IP 哈希（IP Hash）
    • 5. 一致性哈希（Hash）
  • 总结
• 对应的配置信息
• java 实现
  • 轮询算法（Round Robin）
  • java 如何实现权重轮询算法？
  • java 如何实现最少连接算法？具体实现
  • java 如何实现 IP 哈希算法？具体实现
  • java 如何实现一致性哈希算法
• 参考资料