负载均衡的基本算法

负载均衡的基本算法，主要有以下几种（参考F5产品）：

• 随机：负载均衡方法随机的把负载分配到各个可用的服务器上，通过随机数生成算法选取一个服务器，然后把连接发送给它。虽然许多均衡产品都支持该算法，但是它的有效性一直受到质疑，除非把服务器的可运行时间看的很重。
• 轮询：轮询算法按顺序把每个新的连接请求分配给下一个服务器，最终把所有请求平分给所有的服务器。轮询算法在大多数情况下都工作的不错，但是如果负载均衡的设备在处理速度、连接速度和内存等方面不是完全均等，那么效果会更好。
• 加权轮询：该算法中，每个机器接受的连接数量是按权重比例分配的。这是对普通轮询算法的改进，比如你可以设定：第三台机器的处理能力是第一台机器的两倍，那么负载均衡器会把两倍的连接数量分配给第3台机器。
• 动态轮询：类似于加权轮询，但是，权重值基于对各个服务器的持续监控，并且不断更新。这是一个动态负载均衡算法，基于服务器的实时性能分析分配连接，比如每个节点的当前连接数或者节点的最快响应时间等。
• 最快算法：最快算法基于所有服务器中的最快响应时间分配连接。该算法在服务器跨不同网络的环境**别有用。
• 最少连接：系统把新连接分配给当前连接数目最少的服务器。该算法在各个服务器运算能力基本相似的环境中非常有效。
• 观察算法：该算法同时利用最小连接算法和最快算法来实施负载均衡。服务器根据当前的连接数和响应时间得到一个分数，分数较高代表性能较好，会得到更多的连接。
• 预判算法：该算法使用观察算法来计算分数，但是预判算**分析分数的变化趋势来判断某台服务器的性能正在改善还是降低。具有改善趋势的服务器会得到更多的连接。该算法适用于大多数环境。

性能调优社区dynatrace在其博客中分享了客户案例，电商网站在假日客流峰值期间数次崩溃，经过SQL优化和调整负载均衡算法解决了相关问题.首先要分析执行最慢的数据库语句，并做性能优化，比如增加索引等。同时也优化了连接池大小来满足高峰时刻的需求。然后，企业把负载均衡器的算法从Round-Robin改为了Least-Busy。

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using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Runtime.CompilerServices;using System.Text;namespace LoadBalancer{  public class LoadBalance  {    /// <summary>    /// 锁对象    /// </summary>    private static readonly object locker = new object();    /// <summary>    /// 服务器权重列表    /// </summary>    private static List<int> weightList = new List<int>();    /// <summary>    /// 当前索引    /// </summary>    private static int currentIndex;    /// <summary>    /// 当前权重    /// </summary>    private static int currentWeight;    private static int maxWeight;    /// <summary>    /// 最大公约数    /// </summary>    private static int gcd;    static LoadBalance()    {      currentIndex = -1;      currentWeight = 0;      //获取服务器权重列表,从配置文件      weightList = GetWeightList();      maxWeight = GetMaxWeight(weightList);      gcd = GetMaxGCD(weightList);    }    private static List<int> GetWeightList()    {      List<int> list = new List<int>();      list.Add(3);      list.Add(1);      list.Add(1);      list.Add(4);      list.Add(1);      list.Add(7);      return list;    }    [MethodImpl(MethodImplOptions.Synchronized)]    public static int Start()    {      lock (locker)      {        int? iWeight = RoundRobin();        if (iWeight != null)        {          return (int)iWeight;        }        return weightList[0];      }    }    /// <summary>    /// 获取最大公约数    /// </summary>    /// <param name="list">要查找的int集合</param>    /// <returns>返回集合中所有数的最大公约数</returns>    private static int GetMaxGCD(List<int> list)    {      list.Sort(new WeightCompare());      int iMinWeight = weightList[0];      int gcd = 1;      for (int i = 1; i < iMinWeight; i++)      {        bool isFound = true;        foreach (int iWeight in list)        {          if (iWeight % i != 0)          {            isFound = false;            break;          }        }        if (isFound) gcd = i;      }      return gcd;    }    /// <summary>    /// 获取服务器权重集合中的最大权重    /// </summary>    /// <param name="list"></param>    /// <returns></returns>    private static int GetMaxWeight(List<int> list)    {      int iMaxWeight = 0;      foreach (int i in list)      {        if (iMaxWeight < i) iMaxWeight = i;      }      return iMaxWeight;    }    private static int? RoundRobin()    {      while (true)      {        currentIndex = (currentIndex + 1) % weightList.Count;        if (0 == currentIndex)        {          currentWeight = currentWeight - gcd;          if (0 >= currentWeight)          {            currentWeight = maxWeight;            if (currentWeight == 0) return null;          }        }        if (weightList[currentIndex] >= currentWeight)        {          return weightList[currentIndex];        }      }    }  }  public class WeightCompare : IComparer<int>  {    public int Compare(int x, int y)    {      return x - y;    }  }}转自：http://www.cnblogs.com/shanyou/archive/2012/11/09/2763272.html

        
 
        
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原标题：负载均衡的基本算法
        
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