负载均衡加权随机算法

如果服务器的处理性能有高低的话，这时候就需要加权随机算法。加权随机算法也很简单，主要有两种形式：
一种很简单的形式是按照服务器的权重，增大服务器列表中的个数。比如服务器A的权重是7，服务器B的权重是3，那么服务器列表中就添加7个A服务器，添加3个B服务器。这时候进行随机算法的话，就会有加权的效果了。

public class ServerIps {
    public static final Map<String, Integer> WEIGHT_LIST = new LinkedHashMap<>();
    static {
        // 权重（优先级）机器性能好的处理更多请求
        // 权重之和是50
        WEIGHT_LIST.put("192.168.0.1", 1);
        WEIGHT_LIST.put("192.168.0.2", 8);
        WEIGHT_LIST.put("192.168.0.3", 3);
        WEIGHT_LIST.put("192.168.0.4", 6);
        WEIGHT_LIST.put("192.168.0.5", 5);
        WEIGHT_LIST.put("192.168.0.6", 5);
        WEIGHT_LIST.put("192.168.0.7", 4);
        WEIGHT_LIST.put("192.168.0.8", 7);
        WEIGHT_LIST.put("192.168.0.9", 2);
        WEIGHT_LIST.put("192.168.0.10", 9);
    }
}

public class WeightRandom {
    public static String getServer(){
        // 获取不重复的服务器ip地址
        Set<String> serverSet = ServerIps.WEIGHT_LIST.keySet();
        Iterator<String> iterator = serverSet.iterator();
        // 将ip放进list
        ArrayList<String> serverList = new ArrayList<>();
        // 根据权重大小往新的权重服务器列表里重复添加对应的服务器
        while(iterator.hasNext()){
            String server = iterator.next();
            Integer weight = ServerIps.WEIGHT_LIST.get(server);
            for (int i = 0; i < weight; i++) {
                serverList.add(server);
            }
        }
        java.util.Random random = new java.util.Random();
        return serverList.get(random.nextInt(serverList.size()));
    }
    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            System.out.println(getServer());
        }
    }
}

但是，这边也会出现一个问题，就是如果权重值很大的时候，权重服务器列表就会过大。
另一种形式是将所有权重值进行相加，然后根据这个总权重值为随机数上界，进行随机抽取服务器。比如A服务器的权重是2，B服务器的权重是3，C服务器的权重是5。总的权重值是10。在10当中取随机数。如果随机数0到2之间的话，选择A服务器，随机数在3到5之间的话，选择B服务器，随机数在5到10之间的话，选择C服务器。
这个算法，服务器地址最好是有序list，否则就会出现跳过权重小的服务器。

public class ServerIps {
    public static final Map<String, Integer> WEIGHT_LIST2 = new LinkedHashMap<>();
    static {
        // 权重（优先级）机器性能好的处理更多请求 有序
        // 权重之和是50
        WEIGHT_LIST2.put("192.168.0.1", 1);
        WEIGHT_LIST2.put("192.168.0.9", 2);
        WEIGHT_LIST2.put("192.168.0.3", 3);
        WEIGHT_LIST2.put("192.168.0.7", 4);
        WEIGHT_LIST2.put("192.168.0.5", 5);
        WEIGHT_LIST2.put("192.168.0.6", 5);
        WEIGHT_LIST2.put("192.168.0.4", 6);
        WEIGHT_LIST2.put("192.168.0.8", 7);
        WEIGHT_LIST2.put("192.168.0.2", 8);
        WEIGHT_LIST2.put("192.168.0.10", 9);
    }
}

/**
 * <p>
 *     负载均衡加权随机算法
 * </p>
 *
 * @author lisonglin
 * @version 1.0
 * @since 2022/5/25 13:55
 */
public class WeightRandomV2 {
    public static String getServer(){
        // 获取不重复的服务器ip地址
        // 总权重
        int totalWeight = 0;
        // 计算总权重
        for (int weight : ServerIps.WEIGHT_LIST2.values()) {
            totalWeight += weight;
        }
        java.util.Random random = new java.util.Random();
        // 服务器列表下标
        int randomWeight = random.nextInt(totalWeight);
        // 原理：随机权重在服务器的权重间，其实就是刚好小于这个权重值
        for (String ip : ServerIps.WEIGHT_LIST2.keySet()) {
            Integer weight = ServerIps.WEIGHT_LIST2.get(ip);
            if (randomWeight <= weight) {
                return ip;
            }
            randomWeight = randomWeight - weight;
        }
        return "";
    }
    public static void main(String[] args) {
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            System.out.println(getServer());
        }
    }
}