本文實例講述了PHP實現(xiàn)負(fù)載均衡的加權(quán)輪詢方法。分享給大家供大家參考，具體如下：

1. 負(fù)載均衡算法有哪些？

• 輪詢法：將請求按順序輪流地分配到后端服務(wù)器上，它均衡地對待后端的每一臺服務(wù)器，而不關(guān)心服務(wù)器實際的連接數(shù)和當(dāng)前的系統(tǒng)負(fù)載。
• 隨機法：通過系統(tǒng)的隨機算法，根據(jù)后端服務(wù)器的列表大小值來隨機選取其中的一臺服務(wù)器進行訪問。
• 源地址哈希法：根據(jù)獲取客戶端的IP地址，通過哈希函數(shù)計算得到一個數(shù)值，用該數(shù)值對服務(wù)器列表的大小進行取模運算，得到的結(jié)果便是客服端要訪問服務(wù)器的序號。采用源地址哈希法進行負(fù)載均衡，同一IP地址的客戶端，當(dāng)后端服務(wù)器列表不變時，它每次都會映射到同一臺后端服務(wù)器進行訪問。
• 加權(quán)輪詢法：不同的后端服務(wù)器可能機器的配置和當(dāng)前系統(tǒng)的負(fù)載并不相同，因此它們的抗壓能力也不相同。給配置高、負(fù)載低的機器配置更高的權(quán)重，讓其處理更多的請；而配置低、負(fù)載高的機器，給其分配較低的權(quán)重，降低其系統(tǒng)負(fù)載，加權(quán)輪詢能很好地處理這一問題，并將請求順序且按照權(quán)重分配到后端。
• 加權(quán)隨機法：與加權(quán)輪詢法一樣，加權(quán)隨機法也根據(jù)后端機器的配置，系統(tǒng)的負(fù)載分配不同的權(quán)重。不同的是，它是按照權(quán)重隨機請求后端服務(wù)器，而非順序。
• 最小連接數(shù)法：由于后端服務(wù)器的配置不盡相同，對于請求的處理有快有慢，最小連接數(shù)法根據(jù)后端服務(wù)器當(dāng)前的連接情況，動態(tài)地選取其中當(dāng)前積壓連接數(shù)最少的一臺服務(wù)器來處理當(dāng)前的請求，盡可能地提高后端服務(wù)的利用效率，將負(fù)責(zé)合理地分流到每一臺服務(wù)器。

2.如何用PHP實現(xiàn)加權(quán)輪詢？

實現(xiàn)思路：

通過傳入不同的用戶id，然后給他們分配不同的主機。

首先，需要一個接收用戶id的數(shù)組。

其次，需要一個存主機的數(shù)組，這些主機有不同的權(quán)重。這里的權(quán)重可以這么考慮：

假設(shè)有abc三臺主機，權(quán)重分別為3，1，1，那么a的占比為0.6，b和c的占比各為0.2。

直接遍歷主機的數(shù)組，假如用戶來了100個人，到a的時候，a的占比是0.6，就從用戶數(shù)組里隨機取60個人分給a；輪到b時，b的占比是0.2，就從用戶數(shù)組里隨機取20人；同理，c20人，這樣就完成了100個請求的轉(zhuǎn)發(fā)。

可是真實場景不是固定一批用戶，而是持續(xù)不斷的用戶請求，由于轉(zhuǎn)發(fā)非?？?，當(dāng)來的新用戶非常少時，每次從用戶隊列中取完、轉(zhuǎn)發(fā)后立馬去用戶隊列中取，很有可能每次只取2條，造成請求全部給了a，b和c一直沒有的情況。這時候可以考慮按照不同策略從用戶隊列中取數(shù)據(jù)。假設(shè)以前5ms就處理完一次轉(zhuǎn)發(fā)，則現(xiàn)在定義兩種策略，如果用戶隊列中有100個用戶時，就取出來，按著主機占比進行轉(zhuǎn)發(fā)，如果用戶隊列中不足100人，但是當(dāng)前時間和上一次取值時間相差10ms，就取出來進行轉(zhuǎn)發(fā)，這樣就可以累積5ms，而這5ms里隊列中又會多一些用戶請求，這樣就不會把所有請求都分給一臺機器了。

代碼：

?php
// php實現(xiàn)負(fù)載均衡的加權(quán)輪詢（WRR）
class WRR {
  // 每次取100人
  const num = 100;
  // 上次取值時間，秒級時間戳
  public $last_time;
  // 權(quán)重 machine=>weight
  public $machines = array(
    'a' => 3, // 0.6
    'b' => 1, // 0.2
    'c' => 1 // 0.2
  );
  // 占比
  public $proportion = array();
  // 用戶隊列
  public static $user_ids = array();
  public function __construct() {
    // 各機器的占比
    $total = 0;
    foreach ($this->machines as $machine => $weight) {
      $total += $weight;
    }
    $this->proportion['a'] = $this->machines['a'] / $total;
    $this->proportion['b'] = $this->machines['b'] / $total;
    $this->proportion['c'] = $this->machines['c'] / $total;
  }
  public function getUsers() {
    // 用戶人數(shù)
    $cnt = count(self::$user_ids);
    $a_num = 0;
    $b_num = 0;
    $c_num = 0;
    if ($cnt >= self::num) { // 隊列超過100人
      $a_num = round(self::num * $this->proportion['a']);
      $b_num = round(self::num * $this->proportion['b']);
      $c_num = $cnt - $a_num - $b_num;
    } else { // 隊列不足100人
      $last_time = $this->last_time; // 上次訪問時間
      while (true) {
        $current_time = $this->getMillisecond();
        if (($current_time - $last_time) >= 10) { // 當(dāng)前時間和上一次取值時間超過10ms
          $a_num = round($cnt * $this->proportion['a']);
          $b_num = round($cnt * $this->proportion['b']);
          $c_num = $cnt - $a_num - $b_num;
          $this->last_time = self::getMillisecond();  // 更新訪問時間
          break;
        }
      }
    }
    $a = array_splice(self::$user_ids, 0, $a_num);
    $b = array_splice(self::$user_ids, 0, $b_num);
    $c = array_splice(self::$user_ids, 0, $c_num);
    return array(
      'a' => $a,
      'b' => $b,
      'c' => $c
    );
  }
  // 獲取毫秒級時間戳
  public function getMillisecond() {
    list($t1, $t2) = explode(" ", microtime());
    return (float)sprintf('%.0f', (floatval($t1) + floatval($t2)) * 1000);
  }
}
// 測試
$wrr = new WRR();
for ($i = 0; $i  3; $i++) {// 模擬持續(xù)不斷的用戶請求
  $random = rand(10, 120);
  $user_ids = range(1, $random);
  WRR::$user_ids = $user_ids;
  $users = $wrr->getUsers();
  print_r($users);
}

真實的算法比這個復(fù)雜多了，它需要考慮一點，就是來過的用戶要保持原來分配的機器，除非原來的機器掛了。這樣做的原因是緩存。很多基于內(nèi)存的緩存，都是基于用戶級別的，所以相同的用戶保持同一臺機器，有助于提升性能。

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希望本文所述對大家PHP程序設(shè)計有所幫助。