【Java】微服务负载均衡算法实现

前言

本篇实现一下分布式中负载均衡的实现策略，以及负载均衡算法是如何实现的。

什么是负载均衡？

Java负载均衡是指在多台服务器之间分配负载，以提高服务器的性能和可用性。它通过将请求分发到多台服务器来减少单个服务器的压力，从而提高系统的性能和可用性。

算法实现

举个例子：在hcr-user服务中，存在三条集群实例。

每次请求都要请求不同的服务，那么就需要有一个全局的计数器来进行计数。

AtomicInteger是concurrent包下的一个原子类。

public class MyTest {private AtomicInteger count = new AtomicInteger(0);@Testpublic void test() {List<String> list = new LinkedList<>();list.add("服务A");list.add("服务B");list.add("服务C");//让原子计数器+1并 % 当前服务集合长度 = 当前请求执行集群的实例//返回实例下标int index = count.incrementAndGet() % list.size();//根据集合下标找到当前集群的实例String service = list.get(index);System.err.println(service);}
}

代码实现

1轮询

@Component
public class RoundLoadBalance implements LoadBalance {@Resourceprivate DiscoveryClient client;//创建一个原子类的计数器private AtomicInteger atomicCount = new AtomicInteger(0);/*** 使用轮询的方式完成负载均衡算法实现** @param serviceId 服务id* @return {@link ServiceInstance}*/public ServiceInstance getInstances(String serviceId) {//获取到服务的集合（集群）List<ServiceInstance> list = client.getInstances(serviceId);if (list != null && list.size() > 0) {//将当前原子计数器 + 1（incrementAndGet方法相当于i++）% 服务集合的长度 = 本次调用服务int index = atomicCount.incrementAndGet() % list.size();return list.get(index);}return null;}
}

2随机

@Component
public class RandomLoadBalance implements LoadBalance {@Resourceprivate DiscoveryClient client;/*** 实现随机算法完成负载均衡** @param serviceId 服务id* @return {@link ServiceInstance}*/public ServiceInstance getInstances(String serviceId) {List<ServiceInstance> list = client.getInstances(serviceId);if (list != null && list.size() > 0) {Random random = new Random();//随机数值范围：0-集合长度，例如集合为3，那么值的范围就是 0 1 2int index = random.nextInt(list.size());return list.get(index);}return null;}
}

3权重

@Component
public class WeightLoadBalance implements LoadBalance {@Resourceprivate DiscoveryClient client;private AtomicInteger atomicCount = new AtomicInteger(0);/*** 使用权重算法实现负载均衡** @param serviceId 服务id* @return {@link ServiceInstance}*/public ServiceInstance getInstances(String serviceId) {//通过服务名称获取到服务集群实例List<ServiceInstance> list = client.getInstances(serviceId);if (list != null && list.size() > 0) {List<ServiceInstance> total = new LinkedList<ServiceInstance>();for (ServiceInstance instance : list) {//获取到nacos中服务配置的权重Double weight = Double.parseDouble(instance.getMetadata().get("nacos.weight"));for (int i = 0; i < weight; i++) {//对权重的大小进行循环比对,将服务实例添加到新的集合中。//权重越小，循环越少，集合中该服务就越少//权重越大，循环越多，集合中该服务就越多total.add(instance);}}//将新的集合与计数器进行计算，获取到服务下标int index = atomicCount.incrementAndGet() % total.size();return total.get(index);}return null;}
}

总结

这篇只是了解一下负载均衡的算法是如何实现的，在平常使用的话，feign里已经实现了负载均衡策略，所以不需要我们手动去撸代码实现。