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本篇内容介绍了“.NET中负载均衡怎么使用”的有关知识，在实际案例的操作过程中，不少人都会遇到这样的困境，接下来就让小编带领大家学习一下如何处理这些情况吧！希望大家仔细阅读，能够学有所成！
负载均衡（Load Balance），简称 LB，就是将并发的用户请求通过规则后平衡、分摊到多台服务器上进行执行，以此达到压力分摊、数据并行的效果。常见的算法也有许多随机、轮询、加权等，今天我们就使用 C# 来实现这几种算法，并讲解在实际项目中的使用。
负载均衡算法在开发层面，使用场景其实并不多。通常在项目重构、转型、上线大版本新功能等，为了避免上线出现 Bug 应用功能 100% 的挂掉。可以在程序中使用负载均衡，将部分 HTTP 流量，打入项目中新的功能模块，然后进行监控，出现问题可以及时进行调整。
这样 AB 测试的场景，也可以在运维或者网关等其他层面实现流量分配。但现实是大多数公司项目因为一些原因没有这样的支持，这时开发就可以在项目中使用代码进行实现。
有这样一个需求，电商系统中，有一个预估运费的微服务（ShippingCharge ）。此时上面领导来了需求，预估运费要改版，开发预估了一下改动不小。经过两周的奋斗 ShippingCharge 需求终于开发测试好了，此时要上线，但是掐指一算，万一有问题不就死翘翘了，而且还和钱相关。
此时负载均衡算法就派上用场了，我们可以让 10% 的流量打入这次的改动，可以先进行监控，可以再全部切过来。实际项目中，使用的肯定是权重的，后面随机、轮询也简单进行介绍一下其实现。
假设在改动 ShippingCharge 时，没有修改旧的功能，是在 controller 下面，对 call business 层换成了这次需求的，这样我们就可以使用负载均衡，让 10% 的流量打入新的 business，其余的依然走老的 business。
这里不会说的太精细，会将核心实现代码做介绍，实际项目中使用需要自己进行一下结合，举一反三哈
下面定义了一个 ServiceCenterModel 主要用作承载需要负载均衡的对象信息，可以是 call 下游的 url，也可以是程序内的某一算法标
随机算法的先对来讲，较为简单一些，主要根据 Random 与 ServiceList 的数量结合实现。
如下：
/// <summary>
/// 随机
/// </summary>
public class RandomAlgorithm
{
/// <summary>
/// Random Function
/// </summary>
private static readonly Random random = new Random();
/// <summary>
/// serviceList
/// </summary>
/// <param name="serviceList">service url set</param>
/// <returns></returns>
public static string Get(List<ServiceCenterModel> serviceList)
{
if (serviceList == null)
return null;
if (serviceList.Count == 1)
return serviceList[0].Service;
// 返回一个小于所指定最大值的非负随机数
int index = random.Next(serviceList.Count);
string url = serviceList[index].Service;
return url;
}
}模拟 10 次 http request，可以看到对OldBusiness、NewBusiness进行了随机的返回
public static void Main(string[] args)
{
// 模拟从配置中心读取 Service
var serviceList = new List<ServiceCenterModel>()
{
new ServiceCenterModel { Service ="OldBusiness"},
new ServiceCenterModel { Service ="NewBusiness"},
};
// 模拟 Http 请求次数
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
Console.WriteLine(RandomAlgorithm.Get(serviceList));
}
}
轮询的实现思路，将每次读取 ServiceList 的 Index 放到静态全局变量中，当到 ServiceList 最后一个时从0开始读取。
如下：
/// <summary>
/// 轮询
/// </summary>
public class PollingAlgorithm
{
private static Dictionary<string, int> _serviceDic = new Dictionary<string, int>();
private static SpinLock _spinLock = new SpinLock();
/// <summary>
/// Get URL From Service List
/// </summary>
/// <param name="serviceList">Service URL Set</param>
/// <param name="serviceName">Service Name</param>
/// <returns></returns>
public static string Get(List<ServiceCenterModel> serviceList, string serviceName)
{
if (serviceList == null || string.IsNullOrEmpty(serviceName))
return null;
if (serviceList.Count == 1)
return serviceList[0].Service;
bool locked = false;
_spinLock.Enter(ref locked);//获取锁
int index = -1;
if (!_serviceDic.ContainsKey(serviceName)) // Not Exist
_serviceDic.TryAdd(serviceName, index);
else
_serviceDic.TryGetValue(serviceName, out index);
string url = string.Empty;
++index;
if (index > serviceList.Count - 1) //当前索引 > 最新服务最大索引
{
index = 0;
url = serviceList[0].Service;
}
else
{
url = serviceList[index].Service;
}
_serviceDic[serviceName] = index;
if (locked) //释放锁
_spinLock.Exit();
return url;
}
}模拟 10 次 http request，可以看到对OldBusiness、NewBusiness进行了轮询返回
public static void Main(string[] args)
{
// 模拟从配置中心读取 Service
var serviceList = new List<ServiceCenterModel>()
{
new ServiceCenterModel { Service ="OldBusiness"},
new ServiceCenterModel { Service ="NewBusiness"},
};
// 模拟 Http 请求次数
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
Console.WriteLine(PollingAlgorithm.Get(serviceList, "ShippingChargeBusiness"));
}
}
权重的实现思路，将配置权重的 Service 按照数量放置在一个集合中，然后按照轮询的方式进行读取，需要注意的是这的 weight 只能配置大于 0 的整数。
如下：
/// <summary>
/// 权重
/// </summary>
public class WeightAlgorithm
{
private static ConcurrentDictionary<string, WeightAlgorithmItem> _serviceDic = new ConcurrentDictionary<string, WeightAlgorithmItem>();
private static SpinLock _spinLock = new SpinLock();
public static string Get(List<ServiceCenterModel> serviceList, string serviceName)
{
if (serviceList == null)
return null;
if (serviceList.Count == 1)
return serviceList[0].Service;
bool locked = false;
_spinLock.Enter(ref locked);//获取锁
WeightAlgorithmItem weightAlgorithmItem = null;
if (!_serviceDic.ContainsKey(serviceName))
{
weightAlgorithmItem = new WeightAlgorithmItem()
{
Index = -1,
Urls = new List<string>()
};
BuildWeightAlgorithmItem(weightAlgorithmItem, serviceList);
_serviceDic.TryAdd(serviceName, weightAlgorithmItem);
}
else
{
_serviceDic.TryGetValue(serviceName, out weightAlgorithmItem);
weightAlgorithmItem.Urls.Clear();
BuildWeightAlgorithmItem(weightAlgorithmItem, serviceList);
}
string url = string.Empty;
++weightAlgorithmItem.Index;
if (weightAlgorithmItem.Index > weightAlgorithmItem.Urls.Count - 1) //当前索引 > 最新服务最大索引
{
weightAlgorithmItem.Index = 0;
url = serviceList[0].Service;
}
else
{
url = weightAlgorithmItem.Urls[weightAlgorithmItem.Index];
}
_serviceDic[serviceName] = weightAlgorithmItem;
if (locked) //释放锁
_spinLock.Exit();
return url;
}
private static void BuildWeightAlgorithmItem(WeightAlgorithmItem weightAlgorithmItem, List<ServiceCenterModel> serviceList)
{
serviceList.ForEach(service => //有几个权重就加几个实例
{
for (int i = 0; i < service.Weight; i++)
{
weightAlgorithmItem.Urls.Add(service.Service);
}
});
}
}
public class WeightAlgorithmItem
{
public List<string> Urls { get; set; }
public int Index { get; set; }
}模拟 10 次 http request，可以看到对 OldBusiness 返回了 9 次，NewBusiness 返回了一次
public static void Main(string[] args)
{
// 模拟从配置中心读取 Service
var serviceList = new List<ServiceCenterModel>()
{
new ServiceCenterModel { Service ="OldBusiness",Weight = 9 },
new ServiceCenterModel { Service ="NewBusiness",Weight = 1 },
};
// 模拟 Http 请求次数
for (int i = 0; i < 10; i++)
{
Console.WriteLine(WeightAlgorithm.Get(serviceList, "ShippingChargeBusiness"));
}
}
“.NET中负载均衡怎么使用”的内容就介绍到这里了，感谢大家的阅读。如果想了解更多行业相关的知识可以关注亿速云网站，小编将为大家输出更多高质量的实用文章！
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