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腾讯面试：说说6大Nginx负载均衡？手写一下权重轮询策略?
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尼恩说在前面
在40岁老架构师 尼恩的读者交流群(50+)中，最近有小伙伴拿到了一线互联网企业如得物、阿里、滴滴、极兔、有赞、希音、百度、网易、美团的面试资格，遇到很多很重要的面试题：
1.讲一下什么是负载均衡，什么是轮询策略、随机策略、哈希策略
2.讲一下什么是 基于权重的负载均衡 策略？
3 手写一个 基于权重的负载均衡 策略？
最近有小伙伴在面试 腾讯，又遇到了相关的面试题。小伙伴懵了，因为没有遇到过，所以支支吾吾的说了几句，面试官不满意，面试挂了。
所以，尼恩给大家做一下系统化、体系化的梳理，使得大家内力猛增，可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”，然后实现”offer直提”。
当然，这道面试题，以及参考答案，也会收入咱们的 《尼恩Java面试宝典PDF》V171版本，供后面的小伙伴参考，提升大家的 3高 架构、设计、开发水平。
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1. 为什么需要负载均衡
负载均衡 解决访问统一入口的请求分发/请求路由的问题，我们可以在集群前面增加负载均衡设备，实现流量分发。
当系统面临大量用户访问，负载过高的时候，通常会使用增加服务器数量来进行横向扩展，使用集群和负载均衡提高整个系统的处理能力。
从单机网站到分布式网站，很重要的区别是业务拆分和分布式部署，将应用拆分后，部署到不同的机器上，实现大规模分布式系统。
分布式和业务拆分解决了，从集中到分布的问题，但是每个部署的独立业务还存在单点的问题和访问统一入口问题，为解决单点故障，我们可以采取冗余的方式，将相同的应用部署到多台机器上。
在服务器集群中，Nginx起到一个代理服务器的角色（即反向代理），
负载均衡 的作用： 为了避免单独一个服务器压力过大，将来自用户的请求转发给不同的服务器。
2. Nginx的5大负载均衡策略策略
负载均衡用于从“upstream”模块定义的后端服务器列表中选取一台服务器接受用户的请求。
一个最基本的upstream模块是这样的，模块内的server是服务器列表：
#动态服务器组
upstream backend_group{
server localhost:8080; #backend 1
server localhost:8081; #backend 2
server localhost:8082; #backend 3
server localhost:8083; #backend 4
}
- 192.168.1.1:80：指定后端真实服务器可以是域名或ip，默认是80端口
- weight：指定每个后端主机的调度的权重，默认为1
- max_conns：指定后端主机最大并发连接数
- max_fails：指定后端主机健康检查多少次失败后才将主机标记为不可用（默认1次，0为不做健康检测）
- fail_timeout：指定后端主机健康检测超时多少时间为一次失败（默认10秒）
- backup：指定sorry_server，当所有后端主机健康检测失败时，会显示此服务器的页面
- down：将当前主机标记为不可用（维护时使用）
在upstream模块配置完成后，要让指定的访问反向代理到服务器列表：
#其他页面反向代理到backend 容器
location ~ .*${
index index.jsp index.html;
proxy_pass http://backend_group;
}
这就是最基本的负载均衡实例，但这不足以满足实际需求；目前Nginx服务器的upstream模块支持6种方式的分配：
负载均衡策略
| 轮循 | 默认方式 |
|---|---|
| Weight | 权重方式 |
| Ip_hash | 依据ip分配方式 |
| Lease_conn | 最少连接方式 |
| Fair（第三方） | 响应时间方式 |
| Url_hash（第三方） | 依据url分配方式 |
在这里，只详细说明Nginx自带的负载均衡策略，第三方不多描述。
2.1. roundrobin 轮询 策略
尼恩提示大家，nginx 缺省配置就是roundrobin 轮询策略。
roundrobin 最基本的配置方法，上面的例子就是轮询的方式，它是upstream模块默认的负载均衡默认策略。
roundrobin 策略中，每个请求会按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器。
roundrobin 有如下参数：
| fail_timeout | 与max fails结合使用 |
|---|---|
| max_fails | 设置在fail timeout参数设置的时间内最大失败次数，如果在这个时间内，所有针对该服务器的请求都失败了，那么认为该服务器会被认为是停机了 |
| fail_time | 服务器会被认为停机的时间长度,默认为10s。 |
| backup | 标记该服务器为备用服务器。当主服务器停止时，请求会被发送到它这里。 |
| down | 标记服务器永久停机了。 |
注意：
- 在轮询中，如果服务器down掉了，会自动剔除该服务器。
- 此策略适合服务器配置相当，无状态且短平快的服务使用。
轮询很容易实现，将请求按顺序轮流分配到后台服务器上，均衡的对待每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。
适合场景：适合于应用服务器硬件都相同的情况。
2.2. 加权 轮循 weighted roundrobin
权重方式，在轮询策略的基础上指定轮询的几率。
在轮询的基础上根据硬件配置不同，按权重分发到不同的服务器。
weighted roundrobin 加权 轮循 是：能者多劳的思想。
weighted roundrobin 加权 轮循 的策略是：
- 给高性能的机器分配更高的权重，使其能处理更多的请求，
- 而性能低、负载高的机器，配置较低的权重，让其处理较少的请求。
加权 轮循 weighted roundrobin 例子如下：
#动态服务器组
upstream backend_group{
server localhost:8080 weight=2; #backend 1
server localhost:8081; #backend 2
server localhost:8082; #backend 3
server localhost:8083; #backend 4
}
在该例子中，weight参数用于指定轮询几率，weight的默认值为1；
weight的数值与访问比率成正比，比如 backend 1的weight的数值为2，其 被访问的几率为其他服务器的两倍。
注意：
- 权重越高分配到需要处理的请求越多。
- 此策略可以与least_conn和ip_hash结合使用。
- 此策略比较适合服务器的硬件配置差别比较大的情况。
2.3. ip_hash
根据服务消费者请求客户端的IP地址，通过哈希函数计算得到一个哈希值，将此哈希值和服务器列表的大小进行取模运算，得到的结果便是要访问的服务器地址的序号。
ip_hash 指定负载均衡器按照基于客户端IP的分配方式，这个方法确保了相同的客户端的请求一直发送到相同的服务器，以保证session会话。
这样每个访客都固定访问一个后端服务器，可以解决session不能跨服务器的问题。
#动态服务器组
upstream backend_group{
ip_hash; #保证每个访客固定访问一个后端服务器
server localhost:8080 ; #backend 1
server localhost:8081; #backend 2
server localhost:8082; #backend 3
server localhost:8083 ; #backend 4
}
注意：
- 在nginx版本1.3.1之前，不能在ip_hash中使用权重（weight）。
- ip_hash不能与backup同时使用。
- 此策略适合有状态服务，比如session。
- 当有服务器需要剔除，必须手动down掉。
ip_hash 适合场景：根据请求的来源IP进行hash计算，同一IP地址的客户端，当后端服务器列表不变时，它每次都会映射到同一台后端服务器进行访问。
2.4. least_conn
roundrobin 轮询算法是把请求平均的转发给各个后端，使它们的负载大致相同；但是，有些请求占用的时间很长，会导致其所在的后端负载较高。
least_conn 把请求转发给连接数较少的后端服务器。
least_conn 记录每个服务器正在处理的请求数，把新的请求分发到最少连接的服务器上。
这种情况下，least_conn这种方式就可以达到更好的负载均衡效果。
#动态服务器组
upstream backend_group{
least_conn; #把请求转发给连接数较少的后端服务器
server localhost:8080 ; #backend 1
server localhost:8081; #backend 2
server localhost:8082; #backend 3
server localhost:8083 ; #backend 4
}
注意：
- 此负载均衡策略适合请求处理时间长短不一造成服务器过载的情况。
2.5. 第三方策略：fair
第三方的负载均衡策略的实现需要安装第三方插件。
fair 策略是 按照服务器端的响应时间来分配请求，响应时间短的优先分配。
#动态服务器组
upstream backend_group{
server localhost:8080; #backend 7.0
server localhost:8081; #backend 8.0
server localhost:8082; #backend 8.5
server localhost:8083; #backend 9.0
fair; #实现响应时间短的优先分配
}
2.6. 第三方策略：url_hash
按访问url的hash结果来分配请求，使每个url定向到同一个后端服务器，要配合缓存命中来使用。
同一个资源多次请求，可能会到达不同的服务器上，导致不必要的多次下载，缓存命中率不高，以及一些资源时间的浪费。
而使用url_hash，可以使得同一个url（也就是同一个资源请求）会到达同一台服务器，一旦缓存住了资源，再此收到请求，就可以从缓存中读取。
#动态服务器组
upstream backend_group{
hash $request_uri; #实现每个url定向到同一个后端服务器
server localhost:8080; #backend 7.0
server localhost:8081; #backend 8.0
server localhost:8082; #backend 8.5
server localhost:8083; #backend 9.0
}
以上便是6种负载均衡策略的实现方式，其中除了轮询和轮询权重外，都是Nginx根据不同的算法实现的。
在实际运用中，需要根据不同的场景选择性运用，大都是多种策略结合使用以达到实际需求。
3. 手写一个 基于权重的负载均衡Weighted Round Robin算法
设计一个类似于 Nginx 基于权重的负载均衡算法，需要考虑以下几个核心要素：
-
服务器的权重、
-
负载均衡策略、
-
状态维护机制等。
手写一个 基于权重的负载均衡Weighted Round Robin算法，以下是具体的设计步骤：
3.1. 服务器列表与权重设定
每个服务器都有一个权重，权重值越大，表示服务器的处理能力越强，收到的请求应该越多。
服务器列表可以用一个数组或链表来表示，包含服务器的 IP、当前负载状态、最大处理能力等。
servers = [
{"ip": "192.168.1.1", "weight": 5, "current_weight": 0},
{"ip": "192.168.1.2", "weight": 3, "current_weight": 0},
{"ip": "192.168.1.3", "weight": 2, "current_weight": 0}
]
3.2. 加权轮询算法
加权轮询是一种简单但有效的负载均衡算法。
每次将请求发送到当前权重最高的服务器上，并对该服务器的当前权重进行调整。
具体步骤：
- 初始化总权重：计算所有服务器权重的总和。
- 选择服务器：遍历服务器列表，选出
current_weight最大的服务器。 - 调整权重
- 对选择的服务器，将其
current_weight减去总权重； - 对所有服务器，将
current_weight加上各自的权重。
- 对选择的服务器，将其
- 发送请求：将请求分发给选中的服务器。
3.3. 伪代码 实现一个Weighted Round Robin算法：
def weighted_round_robin(servers):
total_weight = sum(server['weight'] for server in servers)
selected = None
for server in servers:
# 更新 current_weight
server['current_weight'] += server['weight']
# 选择 current_weight 最大的服务器
if selected_server==null or server['current_weight'] > selected['current_weight']:
selected_server = server
# 将选择的服务器的 current_weight 减去总权重
selected_server['current_weight'] -= total_weight
return selected_server
3.4. 基于权重的负载均衡Weighted Round Robin算法示例：
假设有三台服务器，权重分别为 5、3、2。
初始状态下所有服务器的current_weight都为 0，负载均衡算法的分配过程如下：
| 请求 | 服务器1权重 | 服务器2权重 | 服务器3权重 | 选择的服务器 |
|---|---|---|---|---|
| 1 | 5 | 3 | 2 | 服务器1 |
| 2 | 0 | 6 | 4 | 服务器2 |
| 3 | 5 | 3 | 6 | 服务器3 |
| 4 | 10 | 6 | 4 | 服务器1 |
通过这种方式，较高权重的服务器会优先获得更多请求，但每台服务器的负载会相对均衡。
4. 手写Java 版本的 Weighted Round Robin算法
可以在 Java 中实现一个加权轮询（Weighted Round Robin）的负载均衡器。
Weighted Round Robin算法将按照服务器的权重分配请求，确保高权重的服务器接收到更多请求。
4.1. 服务器类设计
首先，需要设计一个服务器类 Server，包括服务器的 IP、权重、当前权重和当前负载等属性。
package com.crazymakercircle.loadbalance;
import lombok.Data;
@Data
public class Server {
private int usedCount; //使用次数
private String ip; //ip
private int weight; //权重
private int currentWeight; //当前权重
public Server(String ip, int weight) {
this.ip = ip;
this.weight = weight;
this.currentWeight = 0;
this.usedCount = 0;
}
public void usedOne() {
System.out.println("选中之后： ip = " + ip + " currentWeight = " + currentWeight + " weight = " + weight);
usedCount++;
}
}
4.2. 加权轮询负载均衡算法
设计一个 WeightedRoundRobinBalancer 类来实现加权轮询算法，管理多个 Server 实例的请求分发。
package com.crazymakercircle.loadbalance;
import java.util.List;
public class WeightedRoundRobinBalancer {
private List<Server> servers; //服务列表
private int totalWeight; //总权重
public WeightedRoundRobinBalancer(List<Server> servers) {
this.servers = servers;
// 初始化总权重
this.totalWeight = servers.stream().mapToInt(Server::getWeight).sum();
System.out.println("totalWeight = " + totalWeight);
}
// 获取当前轮询中要选择的服务器
public Server doSelect() {
Server selectedServer = null;
for (Server server : servers) {
// 增加当前权重
server.setCurrentWeight(server.getCurrentWeight() + server.getWeight());
// 选择 currentWeight 最大的服务器
if (selectedServer == null || server.getCurrentWeight() > selectedServer.getCurrentWeight()) {
selectedServer = server;
}
}
// 将选择的服务器 currentWeight 减去总权重
if (selectedServer != null) {
selectedServer.setCurrentWeight(selectedServer.getCurrentWeight() - totalWeight);
}
selectedServer.usedOne();
return selectedServer;
}
}
4.3. 测试代码
接下来，我们可以创建一些服务器并测试负载均衡器的效果：
import java.util.Arrays;
public class LoadBalancerTest {
public static void main(String[] args) {
// 创建服务器列表，服务器的权重分别为 5, 3, 2
Server server1 = new Server("192.168.1.1", 5);
Server server2 = new Server("192.168.1.2", 3);
Server server3 = new Server("192.168.1.3", 2);
WeightedRoundRobinBalancer balancer = new WeightedRoundRobinBalancer(
Arrays.asList(server1, server2, server3)
);
// 模拟 10 次请求，观察每次请求分配到的服务器
for (int i = 0; i < 10; i++) {
Server selectedServer = balancer.getServer();
System.out.println("Request " + (i + 1) + " is handled by server: " + selectedServer.getIp());
}
}
}
4.4. 结果输出
根据不同服务器的权重，负载均衡器会以加权轮询的方式分配请求：
totalWeight = 10
选中之后： ip = 192.168.1.1 currentWeight = -5 weight = 5
>>>>>>> 请求 1 路由到: 192.168.1.1
选中之后： ip = 192.168.1.2 currentWeight = -4 weight = 3
>>>>>>> 请求 2 路由到: 192.168.1.2
选中之后： ip = 192.168.1.3 currentWeight = -4 weight = 2
>>>>>>> 请求 3 路由到: 192.168.1.3
选中之后： ip = 192.168.1.1 currentWeight = 0 weight = 5
>>>>>>> 请求 4 路由到: 192.168.1.1
选中之后： ip = 192.168.1.1 currentWeight = -5 weight = 5
>>>>>>> 请求 5 路由到: 192.168.1.1
选中之后： ip = 192.168.1.2 currentWeight = -2 weight = 3
>>>>>>> 请求 6 路由到: 192.168.1.2
选中之后： ip = 192.168.1.1 currentWeight = -5 weight = 5
>>>>>>> 请求 7 路由到: 192.168.1.1
选中之后： ip = 192.168.1.3 currentWeight = -4 weight = 2
>>>>>>> 请求 8 路由到: 192.168.1.3
选中之后： ip = 192.168.1.2 currentWeight = -3 weight = 3
>>>>>>> 请求 9 路由到: 192.168.1.2
选中之后： ip = 192.168.1.1 currentWeight = 0 weight = 5
>>>>>>> 请求 10 路由到: 192.168.1.1
选中之后： ip = 192.168.1.1 currentWeight = -5 weight = 5
>>>>>>> 请求 11 路由到: 192.168.1.1
选中之后： ip = 192.168.1.2 currentWeight = -4 weight = 3
>>>>>>> 请求 12 路由到: 192.168.1.2
选中之后： ip = 192.168.1.3 currentWeight = -4 weight = 2
>>>>>>> 请求 13 路由到: 192.168.1.3
选中之后： ip = 192.168.1.1 currentWeight = 0 weight = 5
>>>>>>> 请求 14 路由到: 192.168.1.1
选中之后： ip = 192.168.1.1 currentWeight = -5 weight = 5
>>>>>>> 请求 15 路由到: 192.168.1.1
选中之后： ip = 192.168.1.2 currentWeight = -2 weight = 3
>>>>>>> 请求 16 路由到: 192.168.1.2
选中之后： ip = 192.168.1.1 currentWeight = -5 weight = 5
>>>>>>> 请求 17 路由到: 192.168.1.1
选中之后： ip = 192.168.1.3 currentWeight = -4 weight = 2
>>>>>>> 请求 18 路由到: 192.168.1.3
选中之后： ip = 192.168.1.2 currentWeight = -3 weight = 3
>>>>>>> 请求 19 路由到: 192.168.1.2
选中之后： ip = 192.168.1.1 currentWeight = 0 weight = 5
>>>>>>> 请求 20 路由到: 192.168.1.1
=======》打印 总次数分布
192.168.1.1:10
192.168.1.2:6
192.168.1.3:4
4.5. 动态调整与状态维护
这个实现只是最基本的加权轮询。为了提升实际使用的性能，还可以做一些优化：
- 动态权重调整：根据服务器的实时负载，动态调整权重。比如，监控 CPU 或内存使用率，负载高的服务器权重减少，负载低的权重增加。
- 健康检查：定期检查服务器状态，将不可用的服务器从列表中移除，以防止请求被发送到已经不可用的服务器。
public void healthCheck() {
// 遍历所有服务器，检查其健康状态
servers.removeIf(server -> !isHealthy(server));
}
private boolean isHealthy(Server server) {
// 实现对服务器的健康检查，返回 true 表示健康
return true; // 简单示例，实际可以发送请求或 ping 检查服务器状态
}
4.6. 优化与扩展
- 最小连接数优先：在加权轮询的基础上，还可以结合最小连接数策略，优先将请求分配给当前连接数最少的服务器。
- 一致性哈希：为提高稳定性，避免请求在服务器上下线时大量转移，可以结合一致性哈希算法，使得请求尽可能落在相同的服务器上。
这种基于加权轮询的负载均衡算法简单、高效，特别适合处理不同性能的服务器集群。结合健康检查、动态权重调整等机制，可以进一步优化负载均衡的效果。
总结
通过 Java 实现的基于权重的负载均衡算法，能够根据服务器的不同权重来智能地分发请求，确保高权重的服务器承载更多的流量。
同时，结合动态权重调整和健康检查机制，可以进一步优化该负载均衡算法的性能和稳定性。
说在最后：有问题找老架构取经
关于讲一下什么是 基于权重的负载均衡 策略？尼恩给大家梳理的满分答案，已经彻底出来了。
通过这个问题的深度回答，可以充分展示一下大家雄厚的 “技术肌肉”，让面试官爱到 “不能自已、口水直流”，然后实现”offer直提”。
在面试之前，建议大家系统化的刷一波 5000页《尼恩Java面试宝典PDF》，里边有大量的大厂真题、面试难题、架构难题。
很多小伙伴刷完后， 吊打面试官， 大厂横着走。
在刷题过程中，如果有啥问题，大家可以来 找 40岁老架构师尼恩交流。
另外，如果没有面试机会，可以找尼恩来改简历、做帮扶。
遇到职业难题，找老架构取经， 可以省去太多的折腾，省去太多的弯路。
尼恩指导了大量的小伙伴上岸，前段时间，刚指导一个40岁+被裁小伙伴，拿到了一个年薪100W的offer。
狠狠卷，实现 “offer自由” 很容易的， 前段时间一个武汉的跟着尼恩卷了2年的小伙伴， 在极度严寒/痛苦被裁的环境下， offer拿到手软， 实现真正的 “offer自由” 。
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