本文實(shí)例講述了PHP實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡的加權(quán)輪詢(xún)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(xún)法：將請(qǐng)求按順序輪流地分配到后端服務(wù)器上，它均衡地對(duì)待后端的每一臺(tái)服務(wù)器，而不關(guān)心服務(wù)器實(shí)際的連接數(shù)和當(dāng)前的系統(tǒng)負(fù)載。
• 隨機(jī)法：通過(guò)系統(tǒng)的隨機(jī)算法，根據(jù)后端服務(wù)器的列表大小值來(lái)隨機(jī)選取其中的一臺(tái)服務(wù)器進(jìn)行訪問(wèn)。
• 源地址哈希法：根據(jù)獲取客戶(hù)端的IP地址，通過(guò)哈希函數(shù)計(jì)算得到一個(gè)數(shù)值，用該數(shù)值對(duì)服務(wù)器列表的大小進(jìn)行取模運(yùn)算，得到的結(jié)果便是客服端要訪問(wèn)服務(wù)器的序號(hào)。采用源地址哈希法進(jìn)行負(fù)載均衡，同一IP地址的客戶(hù)端，當(dāng)后端服務(wù)器列表不變時(shí)，它每次都會(huì)映射到同一臺(tái)后端服務(wù)器進(jìn)行訪問(wèn)。
• 加權(quán)輪詢(xún)法：不同的后端服務(wù)器可能機(jī)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(jī)器配置更高的權(quán)重，讓其處理更多的請(qǐng)；而配置低、負(fù)載高的機(jī)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(xún)能很好地處理這一問(wèn)題，并將請(qǐng)求順序且按照權(quán)重分配到后端。
• 加權(quán)隨機(jī)法：與加權(quán)輪詢(xún)法一樣，加權(quán)隨機(jī)法也根據(jù)后端機(jī)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(jī)請(qǐng)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(duì)于請(qǐng)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(dòng)態(tài)地選取其中當(dāng)前積壓連接數(shù)最少的一臺(tái)服務(wù)器來(lái)處理當(dāng)前的請(qǐng)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(tái)服務(wù)器。

2.如何用PHP實(shí)現(xiàn)加權(quán)輪詢(xún)？

實(shí)現(xiàn)思路：

通過(guò)傳入不同的用戶(hù)id，然后給他們分配不同的主機(jī)。

首先，需要一個(gè)接收用戶(hù)id的數(shù)組。

其次，需要一個(gè)存主機(jī)的數(shù)組，這些主機(jī)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(tái)主機(jī)，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(jī)的數(shù)組，假如用戶(hù)來(lái)了100個(gè)人，到a的時(shí)候，a的占比是0.6，就從用戶(hù)數(shù)組里隨機(jī)取60個(gè)人分給a；輪到b時(shí)，b的占比是0.2，就從用戶(hù)數(shù)組里隨機(jī)取20人；同理，c20人，這樣就完成了100個(gè)請(qǐng)求的轉(zhuǎn)發(fā)。

可是真實(shí)場(chǎng)景不是固定一批用戶(hù)，而是持續(xù)不斷的用戶(hù)請(qǐng)求，由于轉(zhuǎn)發(fā)非?？?，當(dāng)來(lái)的新用戶(hù)非常少時(shí)，每次從用戶(hù)隊(duì)列中取完、轉(zhuǎn)發(fā)后立馬去用戶(hù)隊(duì)列中取，很有可能每次只取2條，造成請(qǐng)求全部給了a，b和c一直沒(méi)有的情況。這時(shí)候可以考慮按照不同策略從用戶(hù)隊(duì)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(hù)隊(duì)列中有100個(gè)用戶(hù)時(shí)，就取出來(lái)，按著主機(jī)占比進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，如果用戶(hù)隊(duì)列中不足100人，但是當(dāng)前時(shí)間和上一次取值時(shí)間相差10ms，就取出來(lái)進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)，這樣就可以累積5ms，而這5ms里隊(duì)列中又會(huì)多一些用戶(hù)請(qǐng)求，這樣就不會(huì)把所有請(qǐng)求都分給一臺(tái)機(jī)器了。

代碼：

?php
// php實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡的加權(quán)輪詢(xún)（WRR）
class WRR {
  // 每次取100人
  const num = 100;
  // 上次取值時(shí)間，秒級(jí)時(shí)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(hù)隊(duì)列
  public static $user_ids = array();
  public function __construct() {
    // 各機(jī)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(hù)人數(shù)
    $cnt = count(self::$user_ids);
    $a_num = 0;
    $b_num = 0;
    $c_num = 0;
    if ($cnt >= self::num) { // 隊(duì)列超過(guò)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(duì)列不足100人
      $last_time = $this->last_time; // 上次訪問(wèn)時(shí)間
      while (true) {
        $current_time = $this->getMillisecond();
        if (($current_time - $last_time) >= 10) { // 當(dāng)前時(shí)間和上一次取值時(shí)間超過(guò)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(wèn)時(shí)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' => $c
    );
  }
  // 獲取毫秒級(jí)時(shí)間戳
  public function getMillisecond() {
    list($t1, $t2) = explode(" ", microtime());
    return (float)sprintf('%.0f', (floatval($t1) + floatval($t2)) * 1000);
  }
}
// 測(cè)試
$wrr = new WRR();
for ($i = 0; $i  3; $i++) {// 模擬持續(xù)不斷的用戶(hù)請(qǐng)求
  $random = rand(10, 120);
  $user_ids = range(1, $random);
  WRR::$user_ids = $user_ids;
  $users = $wrr->getUsers();
  print_r($users);
}

真實(shí)的算法比這個(gè)復(fù)雜多了，它需要考慮一點(diǎn)，就是來(lái)過(guò)的用戶(hù)要保持原來(lái)分配的機(jī)器，除非原來(lái)的機(jī)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(hù)級(jí)別的，所以相同的用戶(hù)保持同一臺(tái)機(jī)器，有助于提升性能。

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希望本文所述對(duì)大家PHP程序設(shè)計(jì)有所幫助。