服务发现与负载均衡通过注册中心和算法实现动态寻址与流量分发。服务启动时向注册中心（如Etcd）注册并定期发送心跳，消费者查询健康实例列表；负载均衡采用轮询、随机、最少连接或加权轮询等策略选择节点，确保请求合理分发。示例中使用Etcd存储服务信息，结合心跳TTL判断存活，客户端获取实例后通过RoundRobin等算法选取目标进行调用。关键在于保持注册实时性与策略适配业务需求。
服务发现与负载均衡是现代分布式系统中的核心组件，尤其在微服务架构中尤为重要。它们确保服务之间可以动态找到彼此，并将请求合理地分发到可用的服务实例上。下面通过一个简单示例说明其基本实现思路。
服务注册与发现机制
服务发现的核心是让服务提供者注册自己，服务消费者能够查询到可用的实例列表。
以基于心跳机制的注册中心为例：
- 服务启动时向注册中心（如Consul、Etcd或自研）发送注册请求，包含IP、端口、服务名等信息
- 注册中心维护一个服务实例列表，定期接收各实例的心跳来判断存活状态
- 服务消费者请求注册中心获取某服务的所有健康实例
- 若某实例连续多次未发送心跳，则被标记为下线并从列表中移除
示例伪代码：
class ServiceRegistry:
def register(service_name, ip, port):
key = f"services/{service_name}/{ip}:{port}"
etcd.put(key, "alive", ttl=10) // 设置TTL自动过期
def heartbeat(service_name, ip, port):
key = f"services/{service_name}/{ip}:{port}"
etcd.refresh_ttl(key, ttl=10)
def get_instances(service_name):
return etcd.get_prefix(f"services/{service_name}") // 返回所有健康实例常见负载均衡算法实现
获取到服务实例列表后，客户端或网关需选择一个节点进行调用。以下是几种常用算法的实现方式。
1. 轮询（Round Robin）
按顺序轮流选择实例，适合实例性能相近的场景。
class RoundRobinBalancer:
def __init__(self, instances):
self.instances = instances
self.index = 0
def next(self):
if not self.instances: return None
instance = self.instances[self.index]
self.index = (self.index + 1) % len(self.instances)
return instance2. 随机（Random）
随机选择一个实例，实现简单且分布较均匀。
import random
class RandomBalancer:
def __init__(self, instances):
self.instances = instances
def select(self):
if not self.instances: return None
return random.choice(self.instances)3. 最少连接数（Least Connections）
选择当前连接数最少的实例，适用于长连接或处理时间差异大的场景。
class LeastConnectionsBalancer:
def __init__(self, instances):
self.connections = {instance: 0 for instance in instances}
def select(self):
return min(self.connections, key=self.connections.get)
def incr(instance):
self.connections[instance] += 1
def decr(instance):
self.connections[instance] -= 14. 加权轮询（Weighted Round Robin）
根据实例权重分配请求，高配机器承担更多流量。
class WeightedRoundRobin:
def __init__(self, instance_weights):
# instance_weights = [("192.168.1.1:8080", 3), ("192.168.1.2:8080", 1)]
self.instance_weights = instance_weights
self.current_index = 0
self.gcd = self._gcd(weights) # 可选：优化循环周期
def select(self):
if not self.instance_weights: return None
max_weight = max(w for _, w in self.instance_weights)
while True:
for instance, weight in self.instance_weights:
if weight >= max_weight:
return instance集成使用示例
在实际调用中，通常先从注册中心获取实例，再通过负载均衡器选择目标。
# 模拟一次服务调用
registry = ServiceRegistry()
instances = registry.get_instances("user-service")
if not instances:
raise Exception("No available instances")
balancer = RoundRobinBalancer(instances)
target = balancer.next()
http.get(f"https://www.php.cn/link/c2090502cd75f701449abad130cce798")
基本上就这些。实际系统中可结合健康检查、熔断降级、DNS或多级缓存优化性能。关键是保持注册信息实时准确，负载策略贴合业务特征。不复杂但容易忽略细节，比如心跳间隔设置不合理会导致误判。
