负载均衡-轮询-两种简易实现

1、描述

下游可用的服务器目前有5个（node），设计一个方法，方法没有任何参数，采用轮询的方式返回其中一个node；

2、使用环形链表

每次取下一个node即可。注意：需要保证线程安全！

// 节点定义
@Data
class Node {
 
    Node next;
 
    String name;
 
    String ip;
 
}

// 环形状node集合
class LoadBalanceCycle {
 
    private Node head;
 
    private Node nextNode;
 
    /**
     * 添加节点
     */
    public synchronized void addNode(String name, String ip) {
        Node newNode = new Node();
        newNode.name = name;
        newNode.ip = ip;
 
        if (head == null) {
            head = newNode;
            head.next = head;
        } else {
            Node temp = head;
            while (temp.next != head) {
                temp = temp.next;
            }
            temp.next = newNode;
            newNode.next = head;
        }
    }
 
    /**
     * 获取下一个节点
     */
    public synchronized Node getNextNode() {
        if (nextNode == null) {
            nextNode = head;
        } else {
            nextNode = nextNode.next;
        }
        return nextNode;
    }
 
}

// 测试验证
public static void main(String[] args) {
 
        LoadBalanceCycle loadBalanceCycle = new LoadBalanceCycle();
 
        // 初始化三个节点的
        loadBalanceCycle.addNode("node1", "192.168.0.1");
        loadBalanceCycle.addNode("node2", "192.168.0.2");
        loadBalanceCycle.addNode("node3", "192.168.0.3");
 
        AtomicInteger n1Count = new AtomicInteger();
        AtomicInteger n2Count = new AtomicInteger();
        AtomicInteger n3Count = new AtomicInteger();
 
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(30);
 
        // 多线程，返回负载均衡中的节点
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            new Thread(() -> {
                int j = 10;
                while (j > 0) {
                    try {
                        String name = loadBalanceCycle.getNextNode().getName();
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + name);
                        if ("node1".equals(name)) {
                            n1Count.incrementAndGet();
                        }
                        if ("node2".equals(name)) {
                            n2Count.incrementAndGet();
                        }
                        if ("node3".equals(name)) {
                            n3Count.incrementAndGet();
                        }
                        j--;
                    } finally {
                        latch.countDown();
                    }
                }
 
            }).start();
 
        }
 
        try {
            latch.await();
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
 
        System.out.println("==============================负载均衡调用结果===================================");
 
        System.out.println("node1 被调用的次数: " + n1Count.get());
        System.out.println("node2 被调用的次数: " + n2Count.get());
        System.out.println("node3 被调用的次数: " + n3Count.get());
 
    }
 
}

3、使用AtomicLong

long 类型的最大值？

这个值是 2^63 - 1，即 9223372036854775807，是 long 类型能表示的最大正数值。

是多少亿？

Long.MAX_VALUE 大约是 92233.72 亿。（如果你的请求次数即【负载均衡调用次数】会超过这个值，那么或许下面的例子会存在问题）

@Data
class Node2 {
 
    String name;
 
    String ip;
 
    public Node2(String node1, String s) {
        this.name = node1;
        this.ip = s;
    }
}

 
/**
 * 基于AtomicLong实现的一个结构
 */
class LoadBalanceByAtomic {
 
    final List<Node2> nodeList = new ArrayList<>();
 
    AtomicLong mark = new AtomicLong(0);
 
    public void add(Node2 node) {
        synchronized (nodeList) {
            nodeList.add(node);
        }
    }
 
    public Node2 getNext() {
        long andIncrement = mark.getAndIncrement();
        return nodeList.get((int) (andIncrement % nodeList.size()));
    }
 
}

测试代码

public static void main(String[] args) {
 
        LoadBalanceByAtomic loadBalanceByAtomic = new LoadBalanceByAtomic();
 
        // 初始化三个节点的
        loadBalanceByAtomic.add(new Node2("node1", "192.168.0.1"));
        loadBalanceByAtomic.add(new Node2("node2", "192.168.0.2"));
        loadBalanceByAtomic.add(new Node2("node3", "192.168.0.3"));
 
        AtomicInteger n1Count = new AtomicInteger();
        AtomicInteger n2Count = new AtomicInteger();
        AtomicInteger n3Count = new AtomicInteger();
 
        CountDownLatch latch = new CountDownLatch(30);
 
        // 多线程，返回负载均衡中的节点
        for (int i = 0; i < 3; i++) {
            new Thread(() -> {
                int j = 10;
                while (j > 0) {
                    try {
                        String name = loadBalanceByAtomic.getNext().getName();
                        System.out.println(Thread.currentThread().getName() + " " + name);
                        if ("node1".equals(name)) {
                            n1Count.incrementAndGet();
                        }
                        if ("node2".equals(name)) {
                            n2Count.incrementAndGet();
                        }
                        if ("node3".equals(name)) {
                            n3Count.incrementAndGet();
                        }
                        j--;
                    } finally {
                        latch.countDown();
                    }
                }
 
            }).start();
 
        }
 
        try {
            latch.await();
        } catch (InterruptedException e) {
            throw new RuntimeException(e);
        }
 
        System.out.println("==============================负载均衡调用结果===================================");
 
        System.out.println("node1 被调用的次数: " + n1Count.get());
        System.out.println("node2 被调用的次数: " + n2Count.get());
        System.out.println("node3 被调用的次数: " + n3Count.get());
 
    }

结果：

问题

在大并发下使用 AtomicInteger ，相比于使用锁，Atomic会不断自旋重试，在线程比较多的场景下会造成cpu资源消耗高么？

在大并发场景下，使用 AtomicInteger 相比使用显式的锁（如 synchronized）确实有一些区别和考虑因素。

1. 自旋和CPU消耗：

   • AtomicInteger 使用了一些技术（如 CAS，即比较并交换），它会尝试更新值直到成功。如果更新失败，它会自旋（重试）。在低并发情况下，自旋几乎没有额外开销，因为更新通常很快成功。
   • 在高并发情况下，自旋可能会导致一定的CPU资源消耗。如果有大量线程竞争同一个 AtomicInteger，并且更新操作不断失败，导致频繁自旋，会增加CPU负载。

2. 性能比较：

   • AtomicInteger 在低到中等并发情况下通常比显式锁（如 synchronized）效率更高，因为它利用了硬件级别的原子操作，避免了线程阻塞和切换的开销。
   • 在非常高的并发情况下，性能可能会受到影响，因为自旋操作可能会消耗大量CPU资源，而且不能保证性能和可扩展性的优势。

3. 选择合适的工具：

   • 在选择 AtomicInteger 还是显式锁时，需要考虑具体的应用场景和并发需求。通常情况下，AtomicInteger 更适合用于简单的计数或者状态标记等，而显式锁更适合于需要复杂的条件同步和数据操作的场景。

综上所述，虽然 AtomicInteger 在大多数情况下性能优于显式锁，但在极端高并发情况下，它可能会因为自旋而增加CPU消耗。因此，在高并发场景下，需要进行性能测试和基准测试，以便选择最适合的并发控制方法。

二者比较

锁跟Atomic-CAS在大并发场景下的效率比较-CSDN博客