若只是單純的使用random進行隨機的話，可以實現，但是如果伺服器的負載能力大小不一樣，
就會造成配置高的伺服器處於空閒或者負載量小，而配置低的伺服器任務繁重。因此為每台伺服器
設定乙個權重來表明負載的能力大小。這是如何選取就有兩個方式，乙個是根據權重大小，向服務
器list集合中新增多少個，這樣做的缺點就在於當伺服器過多，或者權重值過大，那這個list集合就
會很大，並且每更改一次就要重新維護一次，不適合動態。這是可以採用命中機制
》假如現在有乙個map，裡面的weight集合為【10,5,10】
》這時的請求數量為6
》6<10~~~~~~~~~~~>返回當前權重為10的ip
》若請求數為11；
》11>10,進行相減得1，再判斷1<5命中，返回權重為5的ip位址
實現**如下：
public
class
randomsolution
int requestsize =
newrandom()
.nextint
(totalweight)
; system.out.
println
(requestsize)
;for
(string ip : serverips.weight_ipmap.
keyset()
) requestsize = requestsize - weight;
}return null;
}
》若請求的id為5；此時伺服器的權重列表為【5，3，1】；
》計算出伺服器的權重的總和為9
》5%9=5（這一步是為了保證id過大的時候，始終能夠命中）
》和上面的隨機的命中演算法是一樣的
》如果id從0開始，則最終的結果會是a伺服器五次，b伺服器三次，c伺服器一次，按照此規律進行迴圈
實現**如下：
public
class
roundrobin
int requestid = requestid.
getrequestid()
;int iid=requestid % totalweight;
system.out.
println
(requestid)
;for
(string ip : serverips.weight_ipmap.
keyset()
) iid = iid - weight;
}return null;
}public
static
void
main
(string[
] args)
}
》採用map>的資料結構，weight物件用來記載當前ip的實時權重值
》若初始的權重為【5，3，1】，每次迴圈初始化到weight物件中並封裝到map集合中（即當前的currentweight+初始的權重值，作為當前的權重值）
》找出當前weight物件中maxcurrentweight，即當前權重最大的點
》進行減操作maxcurrentweight-totalweight，將結果賦給currentweight，返回當前權重值的ip；
具體**如下：
public
class
smoothroundrobin
return totalweight;
}public
static
void
initweightmap()
gettotalweight()
;}public
static string getserver()
/*為currentweight賦值,每次的重新計算當前權重*/
for(weight w:weightmap.
values()
) system.out.
println
(weightmap)
;/*找出weightmap中最大的currentweight*/
weight maxcurrentweight = null;
for(weight weight:weightmap.
values()
)}/*對maxweight進行-sumweight處理*/
maxcurrentweight.
setcurrentweight
(maxcurrentweight.
getcurrentweight()
-totalweight)
;return maxcurrentweight.
getip()
;}public
static
void
main
(string[
] args)
}}
又稱為hash環法，根據請求者的ip計算出其hashcode，去查詢由伺服器ip的hashcode所構成的乙個環，這個環上面有很多虛節點，虛節點的多少可以有權重而定，
找出比當前iphash值大的第乙個點作為返回。
注意：一定要保證hash環是乙個有序的環（採用treemap實現）
具體**如下：
public
class
consistenhash
} system.out.
println
(hashcirle);}
/*根據請求的ip的hash值，找到比這個值大的一顆子樹（同樣有序的），取出子樹中的最小節點，返回此節點的ip值，如沒有這樣一課子樹，則返回整棵樹最小節點的ip值
* 依次向下排取，但是這種方法的問題又出來了，可以將活躍節點用乙個有序表來進行對映，這時候取對應的點*/
public
static string getserver
(string clientip)
else
}public
static
intgehash
(string str)
if(hash<0)
return hash;
}public
static
void
main
(string[
] args)
}}
四種負載均衡演算法
輪詢演算法 基於雜湊環的一致性雜湊演算法 最小活躍數演算法 軟體 nginx haproxy 硬體 f5伺服器 第一台服務 權重3 第二台服務 權重2 第三台服務 權重1 那麼就維護乙個list 放入3個第一台服務 2個第二台服務 1個第一台服務，然後根據list的大小生成隨機數取出伺服器位址訪問，...
dubbo 四種均衡負載
1.consistenthashloadbalance 運用hash演算法 consistenthashselector 雜湊演算法類，在呼叫的時候，他會根據invokers生產對應乙個hashkey，這個hashkey對應著儲存著consistenthashselector consistenth...
Nginx負載均衡四種分配策略
1 輪詢 預設 每個請求按時間順序逐一分配到不同的後端伺服器，如果後端伺服器宕機，能自動剔除掉。2 weight weight代表權重，預設為1，權重越高被分配的客戶端越多。指定輪詢機率，weight和訪問比率成正比，使用者後端伺服器效能不均的情況。例如 upstream myserver3 ip ...