背景：隨着互聯網的快速發展和演進，當系統達到一定規模，應用之間相互交互、互相調用便不可避免，爲了防止重疊業務的重複實現，此時將相對核心的業務抽取出來，作爲單獨的系統對外提供服務，達到業務之間相互複用，系統也因此演變成爲分佈式應用架構體系。分佈式系統所要面臨的首要問題，便是如何實現應用之間的遠程調用（RPC），以及當服務越來越多時，如何實現服務的負載均衡？
對於負載較高的服務來說，往往對應着由多臺服務器組成的集羣。在請求到來時，爲了將請求均衡地分配到後端服務器，負載均衡程序將從服務對應的地址列表中，通過相應的負載均衡算法和規則，選取一臺服務器進行訪問，這個過程稱爲服務的負載均衡，如下圖：
當服務的規模較小時，可以採用硬編碼的方式將服務地址和配置寫在代碼中，通過編碼的方式來解決服務的路由和負載均衡，也可通過傳統的硬件負載均衡設備如F5等，而當服務越來越多，規模越來越大時，對應的機器數量也越來越龐大，單靠人工來管理和維護服務及地址的配置信息，已經越來越困難，此時，需要一個能夠動態註冊和獲取服務信息的地方，來統一管理服務名稱和其對應的服務器列表信息，稱之服務配置中心，服務配置中心的核心，則是負載均衡算法。
負載均衡的算法種類很多，常見的負載均衡算法包括輪詢法、隨機法、源地址哈希法、加權輪詢法、加權隨機法、最小連接法等，應根據具體使用場景選取對應的算法。
1. 輪詢法（Round Robin）
輪詢法很容易理解，將請求按順序輪流地分配到後端服務器上，它均衡的對待後端每一臺服務器，而不關心服務器實際的連接數和當前的系統負載。
這裏通過初始化一個serverWeightMap的變量來表示服務器地址和權重的映射，以此來模擬各負載均衡算法的實現：
/**
* 負載均衡算法
* @author yejianwen
*
*/
public class LoadBalancingAlgorithm
{
public static HashMap<String, Integer> serverWeightMap = null;
private static Integer pos = 0;
static {
serverWeightMap = new HashMap<String, Integer>();
serverWeightMap.put("192.168.1.100", 1);
serverWeightMap.put("192.168.1.101", 1);
serverWeightMap.put("192.168.1.102", 2);
serverWeightMap.put("192.168.1.103", 1);
serverWeightMap.put("192.168.1.104", 4);
serverWeightMap.put("192.168.1.105", 3);
serverWeightMap.put("192.168.1.106", 2);
serverWeightMap.put("192.168.1.107", 1);
}
/**
* 負載均衡--輪詢算法
* @return
*/
public static String roundRobin() {
//重新創建一個Map，避免出現由於服務器上線和下線導致的併發問題
Map<String, Integer> serverMap = new HashMap<String, Integer>();
serverMap.putAll(serverWeightMap);
//獲得IP地址list
Set<String> keySet = serverMap.keySet();
ArrayList<String> keyList = new ArrayList<String>();
keyList.addAll(keySet);
String server = null;
synchronized (pos) {
if(pos >= keySet.size()) {
pos = 0;
}
server = keyList.get(pos);
pos ++;
}
return server;
}
}其中IP地址192.168.1.102的權重爲2，192.168.1.105的權重爲3.
由於serverWeightMap中的地址列表是動態的，隨時可能有機器上線、下線或者宕機，因此，爲了避免可能出現的併發問題，通過新建方法內的局部變量serverMap，先將域變量複製到線程本地，以避免被多個線程修改。這樣可能會引入新的問題，複製以後serverWeightMap的修改將無法反映給serverMap，也就是說，在這一輪選擇服務器的過程中，新增或者下線服務器，負載均衡算法中將無法獲得，新增比較好處理，而當服務器下線或者宕機時，服務消費者將有可能訪問到不存在的地址。因此，在服務消費者的實現端需要考慮該問題，並且進行相應的容錯處理，比如重新發起一次調用。
對於當前輪詢的位置變量pos，爲了保證服務器選擇的順序性，需要在操縱時對其加上synchronized鎖，使得在同一時刻只有一個線程能夠修改pos的值，否則當pos變量被併發修改，則無法保證服務選擇的順序性，甚至可能導致keyList數組越界。
使用輪詢側綠的目的在於，希望做到請求轉移的絕對均衡，但付出的性能代價也是相當大的。爲了保證pos變量修改的互斥性，需要引入重量級悲觀鎖synchronized，將會導致該段輪詢代碼的併發吞吐量明顯的下降。
2. 隨機法（Random）
通過系統隨機函數，根據後端服務器列表的大小值來隨機選取其中一臺進行訪問。由概率統計理論可以的得知，隨着調用量的增大，其實效果越來越接近於平均分配流量到每一臺服務器，也就是輪詢的效果。隨機算法的部分關鍵代碼如下：
/**
* 負載均衡--隨機法
* @return
*/
public static String random() {
//重新創建一個Map，避免出現由於服務器上線和下線導致的併發問題
Map<String, Integer> serverMap = new HashMap<String, Integer>();
serverMap.putAll(serverWeightMap);
//獲得IP地址list
Set<String> keySet = serverMap.keySet();
ArrayList<String> keyList = new ArrayList<String>();
keyList.addAll(keySet);
Random random = new Random();
int randomPos = random.nextInt(keyList.size());
String server = keyList.get(randomPos);
return server;
}當前，跟前面類似，爲了避免可能出現的併發問題，需要將serverWeightMap複製到serverMap中。通過Random的nextInt方法，取到在0~keyList.size()區間的一個隨機整數，從而從服務器列表中隨機獲取到一臺服務器地址，進行返回。基於概率論知識，吞吐量越大，隨機算法的效果越接近輪詢算法的效果，因此，你還會考慮一定要使用需要付出一定性能代價的輪詢算法嗎？
3. 源地址哈希法（hash）
源地址哈希的思想是獲取客戶端的IP地址值，通過哈希函數計算得到一個數值，用該數值對服務器列表的大小進行取模運算，得到的結果便是要訪問的服務器序號。採用哈希法進行負載均衡，同一個IP地址的客戶端，當後端服務器列表不變時，它每次都會被映射到同一臺後端服務器進行房訪問。
/**
* 負載均衡--源地址哈希算法
* @return
*/
public static String comsumerHash(String remoteip) {
//重新創建一個Map，避免出現由於服務器上線和下線導致的併發問題
Map<String, Integer> serverMap = new HashMap<String, Integer>();
serverMap.putAll(serverWeightMap);
//獲得IP地址list
Set<String> keySet = serverMap.keySet();
ArrayList<String> keyList = new ArrayList<String>();
keyList.addAll(keySet);
int hashCode = remoteip.hashCode();
int serverListSize = keyList.size();
int serverPos = hashCode % serverListSize;
return keyList.get(serverPos);
}4. 加權輪詢法（Weight Round Robin）
不同的後端服務器可能機器的配置和當前系統的負載並不相同，因此他們的抗壓能力也不盡相同，給配置高、負載低的機器配置更高的權重，讓其處理更多的需求，而低配置、高負載的機器，則給其分配較低的權重，降低其系統負載。
/**
* 負載均衡--加權輪詢算法
* @return
*/
public static String weightRoundRobin() {
//重新創建一個Map，避免出現由於服務器上線和下線導致的併發問題
Map<String, Integer> serverMap = new HashMap<String, Integer>();
serverMap.putAll(serverWeightMap);
//獲得IP地址list
Set<String> keySet = serverMap.keySet();
Iterator<String> it = keySet.iterator();
ArrayList<String> serverList = new ArrayList<String>();
while(it.hasNext()) {
String server = it.next();
Integer weight = serverMap.get(server);
for(int i = 0; i < weight; i++) {
serverList.add(server);
}
}
String server = null;
synchronized (pos) {
if(pos >= keySet.size()) {
pos = 0;
}
server = serverList.get(pos);
pos ++;
}
return server;
}與輪詢算法類似，只是在獲取服務器地址之前增加了一段權重計算的代碼，根據權重的大小，將地址重複的增加到服務器地址列表中，權重越大，該服務器每輪所獲得的請求數量越大。
5. 加權隨機法（Weight Random）
與加權輪詢法類似，加權隨機法也根據後端服務器不同的配置和負載情況，配置不同的權重。不同的是，它是按權重來隨機選取服務器的，而非順序。
/**
* 負載均衡--加權隨機法
* @return
*/
public static String weightRandom() {
//重新創建一個Map，避免出現由於服務器上線和下線導致的併發問題
Map<String, Integer> serverMap = new HashMap<String, Integer>();
serverMap.putAll(serverWeightMap);
//獲得IP地址list
Set<String> keySet = serverMap.keySet();
Iterator<String> it = keySet.iterator();
ArrayList<String> serverList = new ArrayList<String>();
while(it.hasNext()) {
String server = it.next();
Integer weight = serverMap.get(server);
for(int i = 0; i < weight; i++) {
serverList.add(server);
}
}
Random random = new Random();
int randomPos = random.nextInt(serverList.size());
String server = serverList.get(randomPos);
return server;
}
6. 最小連接數法（Least Connections）
最小連接數法算法比較靈活和智能，由於後端服務器的配置不盡相同，對於請求的處理有快有慢，它正是根據後端服務器當前連接數情況，動態的選取其中當前積壓連接數最少的一臺服務器來處理當前請求，儘可能地提高後端服務器的利用效率，將負載合理地分流到每一臺機器。由於最小連接數涉及服務器連接數彙總和感知，設計與實現較爲繁瑣，此處，不做細說。
負載均衡的算法介紹到此。
參考文獻：阿里總架構師 陳康賢 所著《大型分佈式網站架構設計與實踐》