面试题：网络编程中异步任务负载均衡策略及应用场景

Question

在一个基于网络的后端应用中，假设存在多个服务器节点用于处理异步任务，阐述几种常见的负载均衡策略（如轮询、加权轮询、最少连接数等）。针对每种策略，说明在什么样的网络编程应用场景下会选择使用它，以及如何通过代码实现（以一种常见编程语言为例）。

Answer 1

轮询（Round Robin）

1. 适用场景：适用于所有服务器节点处理能力大致相同的场景，简单且平均分配任务，保证每个节点都能被使用到。例如，多个服务器节点配置相同，提供基础的文件下载服务，此时轮询策略可均匀分配下载请求。
2. 代码实现（Python 示例）：

server_list = ['server1', 'server2','server3']
index = 0

def round_robin():
    global index
    server = server_list[index]
    index = (index + 1) % len(server_list)
    return server

加权轮询（Weighted Round Robin）

1. 适用场景：当不同服务器节点处理能力不同时使用。处理能力强的节点分配到更多任务，处理能力弱的节点分配较少任务。比如，在一个图片处理的后端应用中，有配置高的服务器和配置低的服务器，配置高的服务器权重可设置高些，以处理更多图片处理任务。
2. 代码实现（Python 示例）：

servers = [
    {'server':'server1', 'weight': 3},
    {'server':'server2', 'weight': 2},
    {'server':'server3', 'weight': 1}
]
current_weights = [server['weight'] for server in servers]
total_weight = sum(server['weight'] for server in servers)
index = 0

def weighted_round_robin():
    global index, current_weights, total_weight
    while True:
        server = servers[index]
        if current_weights[index] >= 1:
            current_weights[index] -= 1
            total_weight -= 1
            if total_weight == 0:
                current_weights = [server['weight'] for server in servers]
                total_weight = sum(server['weight'] for server in servers)
            return server['server']
        index = (index + 1) % len(servers)

最少连接数（Least Connections）

1. 适用场景：适用于任务处理时间长短不一的场景，优先将任务分配给当前连接数最少的服务器节点，确保每个节点的负载相对均衡。例如，在处理视频转码任务的后端应用中，由于视频长度不同，转码时间差异大，使用最少连接数策略可让负载更合理。
2. 代码实现（Python 示例，简化模型，假设用字典模拟服务器连接数）：

servers = {'server1': 0,'server2': 0,'server3': 0}

def least_connections():
    min_connections = min(servers.values())
    for server, connections in servers.items():
        if connections == min_connections:
            servers[server] += 1
            return server