欢迎来到扫码阅读
手机扫码阅读
什么？不知道负载均衡，一文探秘常见的负载均衡算法
107 2024-07-17
我们非常重视原创文章，为尊重知识产权并避免潜在的版权问题，我们在此提供文章的摘要供您初步了解。如果您想要查阅更为详尽的内容，访问作者的公众号页面获取完整文章。
查看原文：
文章来源：
springboot葵花宝典
扫码关注公众号
今日目标
了解常见负载均衡算法
负载均衡算法介绍
负载均衡是分布式系统的关键技术，用于合理分配请求到后端服务器，提高资源利用率、系统性能和可靠性。本文将探讨几种常用负载均衡算法，提供它们的Java伪代码实现和适用场景，助力选择合适的负载均衡策略。常见的负载均衡算法包括随机算法、加权随机算法、轮询算法、加权轮询算法、最小活跃数算法、源地址哈希算法和一致性哈希算法。
随机算法（Random）
随机算法通过随机选择后端服务器处理请求。其Java伪代码实现涉及从服务器列表中随机选择一台服务器。适用场景为所有后端服务器性能相似且需要平衡流量时。
加权随机算法（Weighted Random）
加权随机算法依据服务器权重随机选择服务器，权重较高的服务器选中几率较大。其Java伪代码实现包括将服务器权重转换成连续区间值并在其中随机选择。适用于服务器性能不均时。
其他算法如轮询、加权轮询、最小活跃数、源地址哈希和一致性哈希算法也是常用的负载均衡策略，各自有不同的适用场景和实现逻辑。
想要了解更多内容？
文章来源：
springboot葵花宝典
扫码关注公众号
相关推荐
对于处于产品已经上市，需要同时承载新特性开发和用户反馈处理的团队如何采用精益敏捷方法来应对？本文或许有你想要的答案。
springboot葵花宝典的其他文章
Stream 详解
Stream 详解
Redis 的持久化有哪几种方式？不同的持久化机制都有什么优缺点?
Redis持久化
SpringBoot-19-Mybatis的xml配置方式
SpringBoot-19-Mybatis的xml配置方式实现mybatis的增删改查
解密Long型数据传递：Spring Boot后台如何避免精度丢失问题
在现代Web应用中，前端和后端之间的数据传递至关重要。然而，当涉及到Long类型数据时，可能会出现精度丢失问题，这会影响数据的准确性。本文将为你介绍两种解决方案，帮助你确保Long类型数据在前端和后端之间的精确传递。
踩坑之路，为啥 1024 == 1024 是 false？
踩坑之路，为啥 1024 == 1024 是 false？
加入社区微信群
与行业大咖零距离交流学习
软件研发质量管理体系建设
白皮书上线
-
联系我们
电话：4006 8899 23 邮箱：beining@chandao.com -
融实践库
关于我们 加入我们立即学习
微信号：xdwjack
-
微信公众号
-
微信视频号
-
社区微信群
