面试题：Ruby分布式系统中的负载均衡实现

负载均衡算法选择及原因

在基于Ruby开发的分布式系统中，选择加权轮询算法较为合适。原因是该算法不仅能像轮询算法一样依次分配请求到各个服务节点，还能根据每个节点的处理能力设置权重，处理能力强的节点被分配到更多请求，从而更合理地利用系统资源。

加权轮询算法Ruby代码实现

class WeightedRoundRobin
  def initialize(nodes)
    @nodes = nodes
    @current_index = 0
    @total_weight = @nodes.sum { |_, weight| weight }
  end

  def get_next_node
    loop do
      node, weight = @nodes[@current_index]
      @current_index = (@current_index + 1) % @nodes.size
      if weight > 0
        @nodes[@current_index] = [node, weight - 1]
        @total_weight -= 1
        return node
      end
      if @total_weight == 0
        @nodes.each_with_index do |(node, _), index|
          @nodes[index] = [node, @nodes[index][1] + 1]
        end
        @total_weight = @nodes.sum { |_, weight| weight }
      end
    end
  end
end

# 使用示例
nodes = [['node1', 3], ['node2', 2], ['node3', 1]]
balancer = WeightedRoundRobin.new(nodes)
10.times do
  puts balancer.get_next_node
end

加权轮询算法优缺点

优点：
- 合理分配资源：能根据节点处理能力分配请求，使性能强的节点承担更多负载，提升整体系统性能。
- 实现相对简单：相比一些复杂算法，加权轮询算法实现难度较低，易于理解和维护。
- 公平性较好：每个节点都有机会被分配到请求，且比例与权重相符，不会出现某个节点长时间闲置的情况。
缺点：
- 权重设置困难：准确评估节点处理能力并设置合适权重较难，若权重设置不合理，可能导致负载不均衡。
- 无法动态适应节点状态变化：如果节点在运行过程中处理能力发生变化，不能实时调整请求分配，除非手动调整权重。

面试题：Ruby分布式系统中的负载均衡实现

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负载均衡算法选择及原因

加权轮询算法Ruby代码实现

加权轮询算法优缺点