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字节 - 2025/7/16

📝 题解：

要实现按权重分发的负载均衡算法，核心是根据服务器权重分配请求流量，权重高的服务器获得更多请求。以下是两种常见实现方式及代码示例：

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1. 随机权重算法（无状态）

原理：根据权重生成虚拟区间，随机数落入哪个区间则选择对应服务器。
特点：无状态、简单高效，适合短连接场景。

import random

class WeightedRandomLB:
    def __init__(self, servers):
        """
        servers: 服务器列表，格式 [("server1", weight1), ("server2", weight2), ...]
        """
        self.servers = servers
        self.total_weight = sum(weight for _, weight in servers)
        # 构建权重累积区间 [0, w1), [w1, w1+w2), ...
        self.accumulated = []
        accum = 0
        for _, weight in servers:
            accum += weight
            self.accumulated.append(accum)

    def get_server(self):
        rand_val = random.uniform(0, self.total_weight)
        for idx, acc in enumerate(self.accumulated):
            if rand_val <= acc:
                return self.servers[idx][0]

使用示例：

servers = [("A", 3), ("B", 1), ("C", 2)]  # 总权重6
lb = WeightedRandomLB(servers)
print(lb.get_server())  # 输出：约50%概率返回A，16.7%概率B，33.3%概率C

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2. 平滑加权轮询算法（有状态）

原理：动态调整当前权重，避免低权重服务器长时间饥饿。
特点：请求分布更平滑，适合长连接场景。

class SmoothWeightedRoundRobin:
    def __init__(self, servers):
        self.servers = servers
        self.current_weights = {}  # 当前权重动态值
        self.effective_weights = {}  # 有效权重（初始=固定权重）
        for server, weight in servers:
            self.current_weights[server] = 0
            self.effective_weights[server] = weight
        self.total_weight = sum(weight for _, weight in servers)

    def get_server(self):
        # 1. 当前权重 += 有效权重
        for server, _ in self.servers:
            self.current_weights[server] += self.effective_weights[server]
        
        # 2. 选出当前权重最大的服务器
        best_server = max(self.current_weights, key=self.current_weights.get)
        
        # 3. 被选中的服务器减去总权重
        self.current_weights[best_server] -= self.total_weight
        return best_server

使用示例：

servers = [("A", 3), ("B", 1), ("C", 2)]  # 总权重6
lb = SmoothWeightedRoundRobin(servers)

# 连续调用6次，输出序列如：A, A, C, A, C, B
for _ in range(6):
    print(lb.get_server())

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关键点说明

1. 权重分配：

   • 随机算法：每次独立选择，概率=权重/总权重。
   • 平滑轮询：每轮请求分布严格按权重比例（如上例中3:1:2）。

2. 动态权重调整：

   • 平滑轮询算法通过当前权重 -= 总权重避免权重累积溢出。
   • 可扩展：若服务器故障，可将其有效权重设为0临时剔除。

3. 适用场景：

   • 随机权重：适用于无状态短请求（如HTTP API）。
   • 平滑轮询：适用于需要均匀分配的场景（如TCP长连接）。

4. 进阶优化：

   • 增加健康检查机制，自动跳过故障节点。
   • 结合响应时间动态调整权重（自适应负载均衡）。

两种算法均能实现权重分发，选择取决于具体场景。平滑轮询算法虽稍复杂，但能避免低权重服务器“饥饿”，是生产环境推荐方案。