常见的负载均衡算法有：1、轮询法Round Robin，将请求按顺序轮流分配到后台服务器上，从而均衡的对待每一台服务器；2、随机法，通过系统随机函数，根据后台服务器列表的大小值来随机选取其中一台进行访问；3、源地址哈希法，主要是根据服务消费者请求客户端的IP地址实现；4、加权轮询法，将请求按照顺序且根据权重分配给后端；5、加权随机法，根据后台服务器不同的配置和负载情况，配置不同的权重；6、最小连接法，根据最小连接数的服务器来实现负载均衡。
负载均衡算法
在分布式系统中，多台服务器同时提供一个服务，并统一到服务配置中心进行管理，如下图所示。
消费者通过查询服务配置中心，获取到服务到地址列表，需要选取其中一台来发起RPC远程调用。如何选择，则取决于具体的负载均衡算法，对应于不同的场景，选择的负载均衡算法也不尽相同。负载均衡算法的种类有很多种，常见的负载均衡算法包括轮询法、随机法、源地址哈希法、加权轮询法、加权随机法、最小连接法等，应根据具体的使用场景选取对应的算法。
1、轮询（Round Robin）法
轮询很容易实现，将请求按顺序轮流分配到后台服务器上，均衡的对待每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。
这里通过实例化一个serviceWeightMap的Map变量来服务器地址和权重的映射，以此来模拟轮询算法的实现，其中设置的权重值在以后的加权算法中会使用到，这里先不做过多介绍，该变量初始化如下：
private static Map<String, Integer> serviceWeightMap = new HashMap<String, Integer>();static {
serviceWeightMap.put("192.168.1.100", 1);
serviceWeightMap.put("192.168.1.101", 1);<br> //权重为4
serviceWeightMap.put("192.168.1.102", 4);
serviceWeightMap.put("192.168.1.103", 1);
serviceWeightMap.put("192.168.1.104", 1);<br> //权重为3
serviceWeightMap.put("192.168.1.105", 3);
serviceWeightMap.put("192.168.1.106", 1);<br> //权重为2
serviceWeightMap.put("192.168.1.107", 2);
serviceWeightMap.put("192.168.1.108", 1);
serviceWeightMap.put("192.168.1.109", 1);
serviceWeightMap.put("192.168.1.110", 1);
}
通过该地址列表，实现的轮询算法的部分关键代码如下
private static Integer pos = 0;
public static String testRoundRobin() {
// 重新创建一个map，避免出现由于服务器上线和下线导致的并发问题
Map<String, Integer> serverMap = new HashMap<String, Integer>();
serverMap.putAll(serviceWeightMap);
//取得IP地址list
Set<String> keySet = serverMap.keySet();
ArrayList<String> keyList = new ArrayList<String>();
keyList.addAll(keySet);
String server = null;
synchronized (pos) {
if (pos > keySet.size()) {
pos = 0;
}
server = keyList.get(pos);
pos++;
}
return server;
}
由于serviceWeightMap中的地址列表是动态的，随时可能由机器上线、下线或者宕机，因此，为了避免可能出现的并发问题，比如数组越界，通过在方法内新建局部变量serverMap，先将域变量拷贝到线程本地，避免被其他线程修改。这样可能会引入新的问题，当被拷贝之后，serviceWeightMap的修改将无法被serverMap感知，也就是说，在这一轮的选择服务器中，新增服务器或者下线服务器，负载均衡算法中将无法获知。新增比较好处理，而当服务器下线或者宕机时，服务消费者将有可能访问不到不存在的地址。因此，在服务消费者服务端需要考虑该问题，并且进行相应的容错处理，比如重新发起一次调用。
对于当前轮询的位置变量pos，为了保证服务器选择的顺序性，需要对其在操作时加上synchronized锁，使得同一时刻只有一个线程能够修改pos的值，否则当pos变量被并发修改，将无法保证服务器选择的顺序性，甚至有可能导致keyList数组越界。
使用轮询策略的目的是，希望做到请求转移的绝对均衡，但付出的代价性能也是相当大的。为了保证pos变量的并发互斥，引入了重量级悲观锁synchronized，将会导致该轮询代码的并发吞吐量明显下降。
2、随机法
通过系统随机函数，根据后台服务器列表的大小值来随机选取其中一台进行访问。由概率概率统计理论可以得知，随着调用量的增大，其实际效果越来越接近于平均分配流量到后台的每一台服务器，也就是轮询法的效果。
随机算法的部分关键代码如下：
public static String testRandom() {
// 重新创建一个map，避免出现由于服务器上线和下线导致的并发问题
Map<String, Integer> serverMap = new HashMap<String, Integer>();
serverMap.putAll(serviceWeightMap);
//取得IP地址list
Set<String> keySet = serverMap.keySet();
ArrayList<String> keyList = new ArrayList<String>();
keyList.addAll(keySet);
Random random = new Random();
int randomPos = random.nextInt(keyList.size());
String server = keyList.get(randomPos);
return server;
}
跟前面类似，为了避免并发的问题，需要将serviceWeightMap拷贝到serverMap中。通过Random的nextInt函数，取到0～keyList.size之间的随机值， 从而从服务器列表中随机取到一台服务器的地址，进行返回。根据概率统计理论，吞吐量越大，随机算法的效果越接近于轮询算法的效果。
3、源地址哈希法
源地址哈希法的思想是根据服务消费者请求客户端的IP地址，通过哈希函数计算得到一个哈希值，将此哈希值和服务器列表的大小进行取模运算，得到的结果便是要访问的服务器地址的序号。采用源地址哈希法进行负载均衡，相同的IP客户端，如果服务器列表不变，将映射到同一个后台服务器进行访问。
源地址哈希法部分关键代码如下：
public static String testConsumerHash(String remoteIp) {
// 重新创建一个map，避免出现由于服务器上线和下线导致的并发问题
Map<String, Integer> serverMap = new HashMap<String, Integer>();
serverMap.putAll(serviceWeightMap);
//取得IP地址list
Set<String> keySet = serverMap.keySet();
ArrayList<String> keyList = new ArrayList<String>();
keyList.addAll(keySet);
int hashCode = remoteIp.hashCode();
int pos = hashCode % keyList.size();
return keyList.get(pos);
}
4、加权轮询（Weight Round Robin）法
不同的后台服务器可能机器的配置和当前系统的负载并不相同，因此它们的抗压能力也不一样。跟配置高、负载低的机器分配更高的权重，使其能处理更多的请求，而配置低、负载高的机器，则给其分配较低的权重，降低其系统负载，加权轮询很好的处理了这一问题，并将请求按照顺序且根据权重分配给后端。
加权轮询法部分关键代码如下：
public static String testWeightRoundRobin() {
// 重新创建一个map，避免出现由于服务器上线和下线导致的并发问题
Map<String, Integer> serverMap = new HashMap<String, Integer>();
serverMap.putAll(serviceWeightMap);
//取得IP地址list
Set<String> keySet = serverMap.keySet();
Iterator<String> it = keySet.iterator();
List<String> serverList = new ArrayList<String>();
while (it.hasNext()) {
String server = it.next();
Integer weight = serverMap.get(server);
for (int i=0; i<weight; i++) {
serverList.add(server);
}
}
String server = null;
synchronized (pos) {
if (pos > serverList.size()) {
pos = 0;
}
server = serverList.get(pos);
pos++;
}
return server;
}
与轮询算法类似，只是在获取服务器地址之前增加了一段权重计算代码，根据权重的大小，将地址重复增加到服务器地址列表中，权重越大，该服务器每轮所获得的请求数量越多。
5、加权随机（Weight Random）法
加权随机法跟加权轮询法类似，根据后台服务器不同的配置和负载情况，配置不同的权重。不同的是，它是按照权重来随机选取服务器的，而非顺序。
部分关键代码如下：
public static String testWeightRandom() { // 重新创建一个map，避免出现由于服务器上线和下线导致的并发问题
Map<String, Integer> serverMap = new HashMap<String, Integer>();
serverMap.putAll(serviceWeightMap);
//取得IP地址list
Set<String> keySet = serverMap.keySet();
List<String> serverList = new ArrayList<String>();
Iterator<String> it = keySet.iterator();
while (it.hasNext()) {
String server = it.next();
Integer weight = serverMap.get(server);
for (int i=0; i<weight; i++) {
serverList.add(server);
}
}
Random random = new Random();
int randomPos = random.nextInt(serverList.size());
String server = serverList.get(randomPos);
return server;
}
6、最小连接数法
前面我们费尽心思来实现服务消费者请求次数分配的均衡，我们知道这样做是没错的，可以为后端的多台服务器平均分配工作量，最大程度地提高服务器的利用率，但是，实际上，请求次数的均衡并不代表负载的均衡。因此我们需要介绍最小连接数法，最小连接数法比较灵活和智能，由于后台服务器的配置不尽相同，对请求的处理有快有慢，它正是根据后端服务器当前的连接情况，动态的选取其中当前积压连接数最少的一台服务器来处理当前请求，尽可能的提高后台服务器利用率，将负载合理的分流到每一台服务器。
