Golang实践录:使用gin框架实现转发功能:一些负载均衡算法的实现
Posted 李迟
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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了Golang实践录:使用gin框架实现转发功能:一些负载均衡算法的实现相关的知识,希望对你有一定的参考价值。
近段时间需要实现一个转发 post 请求到指定后端服务的小工具,由于一直想学习 gin 框架,所以就使用这个框架进行尝试,预计会产生几篇文章。本文研究一些负载均衡算法的实现。
概述
本文实现的负载均衡纯粹是为了笔者的一个念想,并不具有实际指导意义。
本文假定有一个后端服务 URL 的数组,因此,在实现上,仅是输出数组的索引值。权重数组每个索引值对应一个后端服务。比如"1 3 3",表示有3台服务器,第1台权重为1,第2、3台权重均为3。
算法实现及测试结果
负载均衡有很多类型,如:随机、加权随机;简单轮询、加权轮询、平滑加权轮询,等。本文仅实现几种轮询算法,并且按请求次序递增,不使用随机数。
简单轮询算法
算法描述:
按请求先后轮询服务器。接收到第一次请求,转发到第1台服务器,第二次请求,转发到第2台服务器,依次类推,如果轮询到最后一台服务器,再转发第一台。
代码:
var lb_index int = 0
// 简单轮询
func getOneServerUrlForLB_RR(exTime string) (url string) {
url = ""
count := conf.TotalPort //len(conf.BackInfo)
if lb_index >= count {
lb_index = 0
}
fmt.Println("indx: ", lb_index, count)
url = fmt.Sprintf("http://127.0.0.1:%d", conf.BackPorts[lb_index])
fmt.Println("got url: ", url)
lb_index += 1
return
}
加权轮询算法
一个权重的示意:
3台机器(分别为A、B、C),权重分别为5,3,2。排列(注:按设置的权重先后列出):
5 3 2
1 5 8 10
| ----- | --- | -- |
A B C
某一区间大,表示该服务器的权重大。
设一数,其值在1~10之间,即范围在权重总和之内,依次与5、3、2对比,如小则在该区间,如大,则减去前一数,再比对。看落到哪个区域。
举例:
设该数为3,与5对比,小,则落到第1区间,即选择服务器 A。
设该数为7,与5对比,大,取下一区间,即减去5,得2,与3对比,小,则落到第2区间,即选择服务器 B。
设该数为9,与5对比,大,减去5得4,与3对比,大,减去3得1,与2对比,小,第3区间,即选择服务器 C。
注意,我们关注的是某个区间出现的次数,并不关注是哪一个索引。以轮询 10 次为例,只要保证A、B、C服务器分别访问了5、3、2次即可。最简单的算法,就是将这次 10 次按权重依次分配到A、B、C服务器。
代码:
/*
测试用,假定有3组IP,每组分配好权重,根据请求顺序,按权重分配
可以认为,IP总数为权重总值,只是部分重复了,所以请求循环的次数就是权重总值
*/
// 因为测试,所以直接赋值,测试的总数不超过 conf.TotalPort
// conf.Weights 示例:[3]int{2, 5, 3}, 数组索引0表示第1个后端,1表示第2个后端
func getIndex_WRR(offset int, totalWeight int) (index int) {
// 如果不指定,使用随机
if offset == -1 {
rand.Seed(time.Now().UnixNano())
offset = rand.Int() % totalWeight
}
// fmt.Println("total: ", totalWeight, offset)
// 注:这里关注的是某个索引值的次数,与顺序无关
for index, w := range conf.Weights {
if offset < w {
return index
}
offset -= w
}
return
}
func getOneServerUrlForLB_WRR(exTime string) (url string) {
url = ""
count := conf.TotalPort
totalWeight := 0
for _, w := range conf.Weights {
totalWeight += w
}
count = totalWeight // 注:按权重总数轮询
if lb_index >= count {
lb_index = 0
}
new_lb_index := getIndex_WRR(lb_index, totalWeight)
if lb_index == 100 {
fmt.Println("indx: ", lb_index, new_lb_index, count)
}
fmt.Printf("%d ", new_lb_index)
url = fmt.Sprintf("http://127.0.0.1:%d", conf.BackPorts[new_lb_index])
fmt.Println("got url: ", url)
lb_index += 1
return
}
实验结果:
./httpforward.exe -w "5 3 2"
0 0 0 0 0 1 1 1 2 2 0 0 0 0 0 1 1 1 2 2
./httpforward.exe -w "1 3 3"
0 1 1 1 2 2 2 0 1 1 1 2 2 2
./httpforward.exe -w "5 3 1"
0 0 0 0 0 1 1 1 2 0 0 0 0 0 1 1 1 2
为了数据可靠,轮询了2遍,下同。
平滑加权轮询算法
上述算法并不考虑服务器处理的效率,比如前面5次均在A服务器,其它服务器均为空闲状态,由此引出平滑加权轮询算法。笔者暂未参透该算法的证明过程,因此本文不涉及。
算法:
设置如下变量:
总权重值:totalWeight,其值固定,即所有权重值之和。
固定权重数组:Weights,其值固定,一般由用户指定。
当前权重数组 CurrentWeights,其值可变。
当前权重数组最大值 maxWeight,CurrentWeights数组的最大值。
0、某次请求到来。
1、判断当前权重数组(对应下表当前权重1)值是否全为0,如是,则用固定权重初始化之。
2、在当前权重数组中查找最大值,其对应的索引,即为需要返回的服务器。
3、将第2步的索引对应的值,减去权重总和,其它索引的值保持不变。该值可以为负数。(对应下表当前权重2)
4、 将第3步得到的当前权重数组的每个值,加上对应的固定权重值。
5、回到第1步,重复。
假定有3台服务器A、B、C,其权重依次为 5、1、1,权重总和为7。演算过程如下:
初始时,当前权重为[0,0,0],则用固定权重[5,1,1]初始化之。
此时,最大值为5,索引为0,返回服务器A。
将[5,1,1]的索引0值减去权重总和7,得到[-2,1,1]。
将[-2,1,1]加上[5,1,1],得到新的当前权重[3,2,2]。
此时,最大值为3,索引为0,返回服务器A。
将[3,2,2]的索引0值减去权重总和7,得到[-4,2,2]。
将[-4,2,2]加上[5,1,1],得到新的当前权重[1,3,3]。
(下略)
总体过程如下表:
请求次数 | 当前权重1 | 返回服务器 | 当前权重2 |
---|---|---|---|
0 | [0, 0,0] | -- | 初始化为[5, 1, 1] |
1 | [5, 1, 1] | A | [-2, 1, 1] |
2 | [3, 2, 2] | A | [-4, 2, 2] |
3 | [1, 3, 3] | B | [1, -4, 3] |
4 | [6, -3, 4] | A | [-1, -3, 4] |
5 | [4, -2, 5] | C | [4, -2, -2] |
6 | [9, -1, -1] | A | [2, -1, -1] |
7 | [7, 0, 0] | A | [0, 0, 0] |
8 | [5, 1, 1] | A | [-2, 1, 1] |
代码:
// 平滑加权
func getIndex_SWRR(offset int, totalWeight int) (index int) {
initflag := 0
// 0.判断是否全为0
for _, w := range conf.CurrentWeights {
if w == 0 {
initflag++
}
}
// 全为0,则需要初始化
if initflag == len(conf.CurrentWeights) {
for idx, w := range conf.Weights {
conf.CurrentWeights[idx] = w
}
}
// 1. 查询当前权重表最大者,并取该索引,即为所需结果
maxWeight := 0
for idx, w := range conf.CurrentWeights {
if w > maxWeight {
maxWeight = w
index = idx
}
}
// 2. 最大的那个权重,其值减去总权重
conf.CurrentWeights[index] = maxWeight - totalWeight
// fmt.Println("current222: ", conf.CurrentWeights)
// 3. 新的当前权重,所对应的值加上初始权重
// 为下次循环计算打下基础
for idx, w := range conf.Weights {
conf.CurrentWeights[idx] += w
}
return
}
func getOneServerUrlForLB_SWRR(exTime string) (url string) {
url = ""
totalWeight := 0
for _, w := range conf.Weights {
totalWeight += w
}
// 注:按权重总数轮询
if lb_index >= totalWeight {
lb_index = 0
}
new_lb_index := getIndex_SWRR(lb_index, totalWeight)
if lb_index == 100 {
fmt.Println("indx1: ", lb_index, new_lb_index, totalWeight)
}
fmt.Printf("%d ", new_lb_index)
url = fmt.Sprintf("http://127.0.0.1:%d", conf.BackPorts[new_lb_index])
//fmt.Println("got url: ", url)
lb_index += 1
return
}
实验结果:
./httpforward.exe -w "5 1 1"
0 0 1 0 2 0 0 0 0 1 0 2 0 0
./httpforward.exe -w "1 3 3"
1 2 0 1 2 1 2 1 2 0 1 2 1 2
./httpforward.exe -w "5 3 1"
0 1 0 2 0 1 0 1 0 0 1 0 2 0 1 0 1 0
./httpforward.exe -w "2 5 3"
1 2 0 1 1 2 1 0 2 1 1 2 0 1 1 2 1 0 2 1
从结果上看,权重保持着比例,但响应的服务器分布较平衡。
小结
本文主要根据网络的相关资料整理并用 golang 代码实现负载均衡部分算法。
参考
https://www.cnblogs.com/wsw-seu/p/11336634.html
https://juejin.cn/post/6844903793012768781
李迟 2021.9.22 晚
以上是关于Golang实践录:使用gin框架实现转发功能:一些负载均衡算法的实现的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
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