负载均衡算法

常见的负载均衡思路

1. 按顺序挑选：例如第一次选第一台，第二次选第二台，到末尾后再讲索引指向数组开头
2. 加权轮询：给每个节点一个权重，从而使得每个节点被访问到的概率不同
3. 随机挑选：每次都随机挑选，x=rand.Int(i)%n
4. 哈希类算法：保证同一个客户端的请求始终访问同一个服务器节点

   洗牌算法的负载均衡

   设计一个和节点数目相同大小的数组，每次来请求时都对索引数组重新洗牌，然后取第一个元素作为服务节点，若请求失败则选择下一个节点重试。

   Fisher-Yates洗牌算法

   思路：每次随机挑选一个值，放在数组末尾，然后在n-1个元素中最随机挑选一个值，放在数组末尾。

   func shuffle(index []int){
    for i:=len(index);i>0;i--{
        lastIdx=i-1
        idx:=rand.Int(i)  // 生成0-i的随机数
        index[i],index[lastIdx]=index[lastIdx],index[i]
    }
   }
   // 该函数在go中已内置
   func shuffle(n int){
    b:=rand.Perm(n)  // 返回[0,n)的伪随机序列
    return b
   }