负载均衡算法

1.轮询法（Roud Robin）
按照请求顺序轮流分配到部署的服务器上。轮询的关键代码如下：

class RoudRobin{
private int pos=0;
private List<String> serverList;
/*
serverList.put("192.168.1.1")
serverList.put("192.168.1.2")
.......
serverList.put("192.168.1.8")

*/

piblic static String getServer(){
ArrayList <String> ipList=new ArrayList<String>();
ipList.addAll(serverList);
String ipServer=null;
    Synchronized(pos){
            if(pos>=ipList.size()){
            pos=0;
            }
     server = ipList.get(pos);   
    pos++

    }

return ipServer;
}

}

在我们的生产中，serverList中的地址是随时有可能变化的，因为服务器可能根据需求增加、减少，或者因为故障导致服务器宕机，为防止出现数组越界等并发情况出现，将服务器地址复制一份到ipList。但是当从局部变量中感知服务器地址的时，也会有缺陷，在本轮服务器选择中，无法感知到新增或者删除的服务器，当面对宕机或者下线的服务器，不能及时感知，为此需要重新发起一次路由。
轮询的目的在于绝对公平，完全不考虑每台服务的性能。

2.URL_HASH
按照访问地址的hash结果分配请求。源地址哈希算法的关键代码如下：

class URL_HASH{
private int pos=0;
private List<String> serverList;
/*
serverList.put("192.168.1.1")
serverList.put("192.168.1.2")
.......
serverList.put("192.168.1.8")

*/
public static getServer(String remoteIP){
List<String> ipList = new ArrayList <String>();
ipList.addAll(serverList);
int hashCode = remoteIP.hashCode();
int size = ipList.size();
int serverPos = hashCode % size;
return ipList.get(serverPos);


}

从代码中可以看出相同客户端的IP地址将会访问到同一服务器地址（hash码相同）直至服务器列表发生变化。相当于HTTP变得有状态。

3.加权轮询（Weight Roud Robin）
生产上的多台服务器间配置和负载不一定完全相同，每台服务器的处理数据的能力也不一样。负载时理想的状态是 配置高、负载低的服务器处理尽量多的请求，配置低、负载高的则相反。加权负载就是为了应对这种需求。

 public class WeightRoudRobin{
   private Map<String,Integer> serverWeightMap；//配置文件获取值
   /* 值假设为
     serverWeightMap.put("192.168.1.1",2);
     serverWeightMap.put("192.168.1.2",1);
     serverWeightMap.put("192.168.1.3",5);
     .........
     serverWeightMap.put("192.168.1.`0",3);
   */
   
   public static String getServer(){
   Map<String , Integer> serverMap = new HashMap<String,Integer>();
   serverMap.putAll(serverWeightMap);
   
   set<String> keySet=serverMap.keySet();
   IteRator < String >it =keySet.iteRator();
   
   List <String> serverList = new ArrayList <String> () ;
   
   //生成加权的IP地址列表
   while ( it.hasNext() ){
   String server = it.netx();
   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;
   }
   
   }

4. 加权随机 （Weight Random）
和加权轮询法类似，加权随机法也是根据服务器的性能不同给予不同权重，不同之处在于是随机选取，而不是顺序。

public class WeightRandom{
   private Map<String,Integer> serverWeightMap；//配置文件获取值
   /* 值假设为
     serverWeightMap.put("192.168.1.1",2);
     serverWeightMap.put("192.168.1.2",1);
     serverWeightMap.put("192.168.1.3",5);
     .........
     serverWeightMap.put("192.168.1.`0",3);
   */
   
   public static String getServer(){
   Map<String , Integer> serverMap = new HashMap<String,Integer>();
   serverMap.putAll(serverWeightMap);
   
   set<String> keySet=serverMap.keySet();
   IteRator < String >it =keySet.iteRator();
   
   List <String> serverList = new ArrayList <String> () ;
   
   //生成加权的IP地址列表
   while ( it.hasNext() ){
   String server = it.netx();
   Integer weight = serverMap.get(server);
   for ( int i=0; i<weight; i++){
   serverList.add ( server);
   }
   }
   String server=null;
   
  Ramdom random =new Random () ;
  int randomPos = random.nextInt (serverList.size () );
  String server = serverList.get(randomPos);
  return server;
  
   }
   
   }