Golang实践录：使用gin框架实现转发功能：一些负载均衡算法的实现
近段时间需要实现一个转发 post 请求到指定后端服务的小工具，由于一直想学习 gin 框架，所以就使用这个框架进行尝试，预计会产生几篇文章。本文研究一些负载均衡算法的实现。
概述
本文实现的负载均衡纯粹是为了笔者的一个念想，并不具有实际指导意义。
本文假定有一个后端服务 URL 的数组，因此，在实现上，仅是输出数组的索引值。权重数组每个索引值对应一个后端服务。比如"1 3 3"，表示有3台服务器，第1台权重为1，第2、3台权重均为3。
算法实现及测试结果
负载均衡有很多类型，如：随机、加权随机；简单轮询、加权轮询、平滑加权轮询，等。本文仅实现几种轮询算法，并且按请求次序递增，不使用随机数。
简单轮询算法
算法描述：
按请求先后轮询服务器。接收到第一次请求，转发到第1台服务器，第二次请求，转发到第2台服务器，依次类推，如果轮询到最后一台服务器，再转发第一台。
代码：
var lb_index int = 0
// 简单轮询
func getOneServerUrlForLB_RR(exTime string) (url string) {
url = ""
count := conf.TotalPort //len(conf.BackInfo)
if lb_index >= count {
lb_index = 0
}
fmt.Println("indx: ", lb_index, count)
url = fmt.Sprintf("http://127.0.0.1:%d", conf.BackPorts[lb_index])
fmt.Println("got url: ", url)
lb_index += 1
return
}复制代码加权轮询算法
一个权重的示意：
3台机器（分别为A、B、C），权重分别为5，3，2。排列（注：按设置的权重先后列出）：
5 3 2 1 5 8 10 | ----- | --- | -- | A B C复制代码
某一区间大，表示该服务器的权重大。 设一数，其值在1~10之间，即范围在权重总和之内，依次与5、3、2对比，如小则在该区间，如大，则减去前一数，再比对。看落到哪个区域。 举例： 设该数为3，与5对比，小，则落到第1区间，即选择服务器 A。 设该数为7，与5对比，大，取下一区间，即减去5，得2，与3对比，小，则落到第2区间，即选择服务器 B。 设该数为9，与5对比，大，减去5得4，与3对比，大，减去3得1，与2对比，小，第3区间，即选择服务器 C。
注意，我们关注的是某个区间出现的次数，并不关注是哪一个索引。以轮询 10 次为例，只要保证A、B、C服务器分别访问了5、3、2次即可。最简单的算法，就是将这次 10 次依次分配到A、B、C服务器。
代码：
/*
测试用，假定有3组IP，每组分配好权重，根据请求顺序，按权重分配
可以认为，IP总数为权重总值，只是部分重复了，所以请求循环的次数就是权重总值
*/
// 因为测试，所以直接赋值，测试的总数不超过 conf.TotalPort
// conf.Weights 示例：[3]int{2, 5, 3}， 数组索引0表示第1个后端，1表示第2个后端
func getIndex_WRR(offset int, totalWeight int) (index int) {
// 如果不指定，使用随机
if offset == -1 {
rand.Seed(time.Now().UnixNano())
offset = rand.Int() % totalWeight
}
// fmt.Println("total: ", totalWeight, offset)
// 注：这里关注的是某个索引值的次数，与顺序无关
for index, w := range conf.Weights {
if offset < w {
return index
}
offset -= w
}
return
}
func getOneServerUrlForLB_WRR(exTime string) (url string) {
url = ""
count := conf.TotalPort
totalWeight := 0
for _, w := range conf.Weights {
totalWeight += w
}
count = totalWeight // 注：按权重总数轮询
if lb_index >= count {
lb_index = 0
}
new_lb_index := getIndex_WRR(lb_index, totalWeight)
if lb_index == 100 {
fmt.Println("indx: ", lb_index, new_lb_index, count)
}
fmt.Printf("%d ", new_lb_index)
url = fmt.Sprintf("http://127.0.0.1:%d", conf.BackPorts[new_lb_index])
fmt.Println("got url: ", url)
lb_index += 1
return
}复制代码实验结果：
./httpforward.exe -w "5 3 2" 0 0 0 0 0 1 1 1 2 2 0 0 0 0 0 1 1 1 2 2 ./httpforward.exe -w "1 3 3" 0 1 1 1 2 2 2 0 1 1 1 2 2 2 ./httpforward.exe -w "5 3 1" 0 0 0 0 0 1 1 1 2 0 0 0 0 0 1 1 1 2复制代码
为了数据可靠，轮询了2遍，下同。
平滑加权轮询算法
上述算法并不考虑服务器处理在效率，比如前面5次均在A服务器，其它服务器均为空闲状态，由此引出平滑加权轮询算法。笔者暂未参透该算法的证明过程，因此本文不涉及。
设置如下变量： 总权重值：totalWeight，其值固定。 固定权重数组：Weights，其值固定。 当前权重数组 CurrentWeights，其值可变。 当前权重数组最大值 maxWeight，CurrentWeights数组的最大值。
算法步骤： 0、某次请求到来。 1、判断当前权重数组（对应下表当前权重1）值是否全为0，如是，则用固定权重初始化之。 2、查获当前权重数组，获取最大值，对应的索引，即为需要返回的服务器。 3、将第2步的索引对应的值，减去权重总和，其它索引的值保持不变。（对应下表当前权重2） 4、 将第3步得到的当前权重数组的每个值，加上对应的固定权重值。 5、回到第1步，重复。
假定有3台服务器A、B、C，其权重依次为 5、1、1，权重总和为7。演算过程如下：
初始时，当前权重为[0,0,0]，则用固定权重[5,1,1]初始化之。 此时，最大值为5，索引为0，返回服务器A。 将[5,1,1]的索引0值减去权重总和7，得到[-2,1,1]。 将[-2,1,1]加上[5,1,1]，得到新的当前权重[3,2,2]。 此时，最大值为3，索引为0，返回服务器A。 将[3,2,2]的索引0值减去权重总和7，得到[-4,2,2]。 将[-4,2,2]加上[5,1,1]，得到新的当前权重[1,3,3]。 （下略）
总体过程如下表：
| 请求次数 | 当前权重1 | 返回服务器 | 当前权重2 |
|---|---|---|---|
| 0 | [0, 0,0] | －－ | 初始化为[5, 1, 1] |
| 1 | [5, 1, 1] | A | [-2, 1, 1] |
| 2 | [3, 2, 2] | A | [-4, 2, 2] |
| 3 | [1, 3, 3] | B | [1, -4, 3] |
| 4 | [6, -3, 4] | A | [-1, -3, 4] |
| 5 | [4, -2, 5] | C | [4, -2, -2] |
| 6 | [9, -1, -1] | A | [2, -1, -1] |
| 7 | [7, 0, 0] | A | [0, 0, 0] |
| 8 | [5, 1, 1] | A | [-2, 1, 1] |
代码：
// 平滑加权
func getIndex_SWRR(offset int, totalWeight int) (index int) {
initflag := 0
// 0.判断是否全为0
for _, w := range conf.CurrentWeights {
if w == 0 {
initflag++
}
}
// 全为0，则需要初始化
if initflag == len(conf.CurrentWeights) {
for idx, w := range conf.Weights {
conf.CurrentWeights[idx] = w
}
}
// 1. 查询当前权重表最大者，并取该索引，即为所需结果
maxWeight := 0
for idx, w := range conf.CurrentWeights {
if w > maxWeight {
maxWeight = w
index = idx
}
}
// 2. 最大的那个权重，其值减去总权重
conf.CurrentWeights[index] = maxWeight - totalWeight
// fmt.Println("current222: ", conf.CurrentWeights)
// 3. 新的当前权重，所对应的值加上初始权重
// 为下次循环计算打下基础
for idx, w := range conf.Weights {
conf.CurrentWeights[idx] += w
}
return
}
func getOneServerUrlForLB_SWRR(exTime string) (url string) {
url = ""
totalWeight := 0
for _, w := range conf.Weights {
totalWeight += w
}
// 注：按权重总数轮询
if lb_index >= totalWeight {
lb_index = 0
}
new_lb_index := getIndex_SWRR(lb_index, totalWeight)
if lb_index == 100 {
fmt.Println("indx1: ", lb_index, new_lb_index, totalWeight)
}
fmt.Printf("%d ", new_lb_index)
url = fmt.Sprintf("http://127.0.0.1:%d", conf.BackPorts[new_lb_index])
//fmt.Println("got url: ", url)
lb_index += 1
return
}复制代码实验结果：
./httpforward.exe -w "5 1 1" 0 0 1 0 2 0 0 0 0 1 0 2 0 0 ./httpforward.exe -w "1 3 3" 1 2 0 1 2 1 2 1 2 0 1 2 1 2 ./httpforward.exe -w "5 3 1" 0 1 0 2 0 1 0 1 0 0 1 0 2 0 1 0 1 0 ./httpforward.exe -w "2 5 3" 1 2 0 1 1 2 1 0 2 1 1 2 0 1 1 2 1 0 2 1复制代码
从结果上看，权重保持着比例，但响应的服务器分布较平衡，即不会出现权重大的服务器集中处理请求的情况。某次测试 nginx 的负载均衡，似乎默认便是此种方法，但算法实现不同，测试发现，在保持权重比例情况下，不同的服务器出现的顺序不同，未深究原因。
小结
本文主要根据网络的相关资料整理并用 golang 代码实现负载均衡部分算法。
作者：李迟
链接：https://juejin.cn/post/7031331091029950472