加权轮询负载均衡算法（Weighted Round Robin Load Balancing Algorithm）是一种常见的负载均衡策略，它结合了轮询调度和权重分配的特点，使得请求可以依据服务器的能力不同而被合理地分配。
在加权轮询算法中，每个服务器都有一个与之关联的权重值，这个权重值反映了服务器的处理能力或者重要性。权重较高的服务器会被分配更多的请求，而权重较低的服务器则接收较少的请求。
加权轮询算法的基本工作流程如下：
- 将所有服务器的权重值相加得到总权重。
- 每次请求到来时，按照权重比例随机选择一个服务器。具体做法是先生成一个介于0和总权重之间的随机数，然后从权重最高的服务器开始累加权重，直到累加的权重超过这个随机数，此时选择的服务器即为所求。
- 完成请求处理后，将该服务器的权重值减一，以准备下一次请求的到来。
加权轮询算法的优点在于它既考虑了服务器的实际处理能力，又保持了算法的公平性。它允许管理员根据实际的业务需求调整服务器的权重，从而优化资源的使用效率。
给个例子：
package mainimport ("fmt""math/rand""time"
)type Server struct {Name stringWeight intLoad int // 新增字段，表示服务器的当前负载
}func main() {servers := []Server{{"Server1", 1, 10},{"Server2", 2, 20},{"Server3", 3, 30},}rand.Seed(time.Now().UnixNano())for i := 0; i < 10; i++ {server := getWeightedRoundRobinServer(servers)fmt.Println("Selected server:", server.Name)}
}func getWeightedRoundRobinServer(servers []Server) Server {totalWeight := 0for _, server := range servers {totalWeight += server.Weight}randNum := rand.Intn(totalWeight)for _, server := range servers {randNum -= server.Weightif randNum < 0 {return server}}return servers[0]
}Server结构体添加了一个新的字段Load，用于表示服务器的当前负载
然后在getWeightedRoundRobinServer函数中，我们首先计算所有服务器的总权重，然后生成一个随机数，最后根据服务器的权重和随机数来选择服务器。
加权轮询负载均衡算法的主要优点是它能够根据服务器的权重和负载情况来动态调整请求的分配，从而实现更精细的负载均衡。然而，加权轮询算法也存在一些局限性。例如，它没有考虑到服务器的当前负载情况，可能会导致某些服务器过载。为了解决这个问题，有些实现会在选择服务器时，不仅考虑权重，还会考虑服务器的当前负载情况，这就是所谓的加权最少连接（Weighted Least Connections）算法。
所以在实际应用中，加权轮询算法常常与其他负载均衡策略一起使用。
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