一個巧妙的負載均衡演演算法 ：翹動你的大腦

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來源：等你歸去來 ，

www.cnblogs.com/yougewe/p/8036273.html

現在的負載均衡技術，可以說是滿大街都是，但是我們基本都停留在了使用的階段上，並沒有真正深入去瞭解其核心。如果真的出現了問題，可能就很難知道是什麼原因導致了，只能去google，百度了。 因此，瞭解一些核心的東西，還是不錯的。

負載均衡大概流程就是，隨時收集各伺服器資訊或者各伺服器主動上報資訊，由配置主心進行儲存，計算出權重，然後根據相應演演算法進行服務機器選擇。（當然了，這不是本文的重點，我也說得不一定對）

我要展示的是，一個根據權重進行機器選擇的一個巧妙演演算法，如下：

int chooseOneRoute ( LB_SvrInfo * & pSvr )

{

    double dblTotalWeight = 0.0;

    int i = 0;

    time_t curTime = time(NULL);

    //權重的計算方法是Late方法

    if ( curTime – calWeightTime >= CAL_WEIGHT_TIME_INTERVAL )

    {

        calculateWeight();

    }

    //先把各伺服器權重加起來

    for ( i = 0; i < MAX_SERVER_NUM; i++ )

    {

        if ( !oServerInfo[i].isOkForRoute() ) continue;

        dblTotalWeight += oServerInfo[i].getWeight();

    }

    dblTotalWeight *= rand() / ( RAND_MAX + 1.0 );

    //做減法

    for ( i = 0; i < MAX_SERVER_NUM; i++ )

    {

        if ( !oServerInfo[i].isOkForRoute() ) continue;

        dblTotalWeight -= oServerInfo[i].getWeight();

    //找到對應伺服器

        if ( dblTotalWeight < 0 ) break;

    }

    pSvr = &( oServerInfo[i] );

    return 0;

}

分步解釋就是：

1. 先計算得到各機器的權重值，儲存起來；

2. 按順序將各機器權重相加，相加之後就相當於各機器在總權重上佔了各相應的一段比例；

3. 取隨機數，得到一個0~1的隨機值，並乘以總權重，作為選中機器的標誌；

4. 再按順序減去各機器的權重，當減到選擇機器的權重範圍時，就得到了機器號，從而選定該機器。

演演算法示意圖如下：

伺服器權重越高，線上段上佔的長度越長，被隨機數選中的機率也越大。

剛開始的時候，我以為是哪個數學家搞出來的公式得到的呢，結果原理卻出奇的簡單，所以好的東西不一定是複雜的，或者說看起來牛逼的東西，不一定就很複雜，但是肯定是大多數人意想不到的。

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