一个巧妙的负载均衡算法-翘动你的大脑

　　有一个愿分享的领导还是很棒的。

　　现在的负载均衡技术，可以说是满大街都是，但是我们基本都停留在了使用的阶段上，并没有真正深入去了解其核心。如果真的出现了问题，可能就很难知道是什么原因导致了，只能去google，百度了。 因此，了解一些核心的东西，还是不错的。

　　负载均衡大概流程就是，随时收集各服务器信息或者各服务器主动上报信息，由配置主心进行保存，计算出权重，然后根据相应算法进行服务机器选择。（当然了，这不是本文的重点，我也说得不一定对）

　　我要展示的是，一个根据权重进行机器选择的一个巧妙算法，如下：

int chooseOneRoute ( LB_SvrInfo * & pSvr )
{
    double dblTotalWeight = 0.0;
    int i = 0;
    time_t curTime = time(NULL);
    //权重的计算方法是Late方法
    if ( curTime - calWeightTime >= CAL_WEIGHT_TIME_INTERVAL )
    {
        calculateWeight();
    }
    //先把各服务器权重加起来
    for ( i = 0; i < MAX_SERVER_NUM; i++ )
    {
        if ( !oServerInfo[i].isOkForRoute() ) continue;
        dblTotalWeight += oServerInfo[i].getWeight();
    }
    dblTotalWeight *= rand() / ( RAND_MAX + 1.0 );
    //做减法
    for ( i = 0; i < MAX_SERVER_NUM; i++ )
    {
        if ( !oServerInfo[i].isOkForRoute() ) continue;
        dblTotalWeight -= oServerInfo[i].getWeight();
    //找到对应服务器
        if ( dblTotalWeight < 0 ) break;
    }
    pSvr = &( oServerInfo[i] );
    return 0;
}

　　分步解释就是：
　　　　1. 先计算得到各机器的权重值，保存起来；
　　　　2. 按顺序将各机器权重相加，相加之后就相当于各机器在总权重上占了各相应的一段比例；
　　　　3. 取随机数，得到一个0~1的随机值，并乘以总权重，作为选中机器的标志；
　　　　4. 再按顺序减去各机器的权重，当减到选择机器的权重范围时，就得到了机器号，从而选定该机器。
　　算法示意图如下：

　　

　　服务器权重越高，在线段上占的长度越长，被随机数选中的概率也越大。

　　刚开始的时候，我以为是哪个数学家搞出来的公式得到的呢，结果原理却出奇的简单，所以好的东西不一定是复杂的，或者说看起来牛逼的东西，不一定就很复杂，但是肯定是大多数人意想不到的。

　   涨姿势了！