Java实现平滑加权轮询算法之降权和提权详解
什么是平滑加权轮询算法?
平滑加权轮询算法(Smooth Weighted Round-Robin, SWRR)是一种负载均衡算法,它可以按权重分配请求到不同的服务器上。与传统的轮询算法不同的是,SWRR可以在考虑到服务器权重的情况下,按照权重比例为每台服务器分配请求。
为什么需要降权和提权?
在实际应用中,服务器的性能不是一成不变的,可能出现负载过高或过低等情况。当某台服务器节点本身负载已经过高时,再按照原来的权重进行分配,可能导致该节点更加过载;反之,若某台节点空闲,这时再按照原来的权重进行分配,可能导致其他服务器的资源浪费。因此,当节点的实际负载发生变化时,需要对节点的权重进行更新,调整节点分配的比例,避免出现负载不均。
平滑加权轮询算法的实现
实现平滑加权轮询算法,需要以下三个变量:
- weight:节点的权重值,表示该节点能处理多少请求;
- currentWeight:节点当前的权重值,当前权重值的初始值为0,每当调度到该节点时,当前权重值就会增加weight,之后,如果出现更新权重的情况,currentWeight也需要做相应的更新;
- greatestCommonDivisor:节点权重的最大公约数,这里涉及到算法的时间复杂度,使得选择的节点更加均匀,避免出现过度分布的情况。
其核心算法如下:
public static String getServer() {
int totalWeight = 0;
String selectedServer = null;
for (Map.Entry<String, Integer> entry : serverMap.entrySet()) {
String server = entry.getKey();
int weight = entry.getValue();
currentWeights.put(server, currentWeights.get(server) + weight);
totalWeight += weight;
if (selectedServer == null || currentWeights.get(selectedServer) < currentWeights.get(server)) {
selectedServer = server;
}
}
currentWeights.put(selectedServer, currentWeights.get(selectedServer) - totalWeight);
return selectedServer;
}
其中,serverMap为节点和权重的映射关系,currentWeights为节点当前权重值的映射关系。代码执行流程如下:
- 第一个for循环,对serverMap中的每个节点进行循环,计算出所有节点的权重值之和totalWeight,并保存其中currentWeight的最大节点,即selectedServer;
- 在获取到最大currentWeight的节点之后,从currentWeight中删掉它的权重值,并返回selectedServer。
降权和提权的实现
实现降权和提权,需要加入以下两个变量:
- downMap:下线的节点(需要降权),表示该节点处于故障状态;
- upMap:上线的节点(需要提权),表示该节点已经恢复正常运转。
代码实现如下:
public static void updateWeightMap(String server, int weight) {
// 更新serverMap
if (serverMap.containsKey(server)) {
int oldWeight = serverMap.get(server);
serverMap.put(server, weight);
int change = weight - oldWeight;
if (change > 0) { //提权
currentWeights.put(server, currentWeights.get(server) + change);
} else if (change < 0) { //降权
downMap.put(server, -change);
}
} else {
serverMap.put(server, weight);
currentWeights.put(server, 0);
}
}
public static void judgeServers() {
for (Map.Entry<String, Integer> entry : downMap.entrySet()) {
String server = entry.getKey();
int downTime = entry.getValue();
downTime--;
if (downTime == 0) { // 节点降权已经处理完成
downMap.remove(server);
currentWeights.put(server, 0);
} else {
downMap.put(server, downTime);
}
}
for (Map.Entry<String, Integer> entry : upMap.entrySet()) {
String server = entry.getKey();
int upTime = entry.getValue();
upTime--;
if (upTime == 0) { // 节点提权已经完成
upMap.remove(server);
currentWeights.put(server, serverMap.get(server));
} else {
upMap.put(server, upTime);
}
}
}
其中updateWeightMap()方法用于进行节点权重的更新、降权、提权等操作;judgeServers()方法用于判断节点当前状态是否需要进行降权或提权操作。两个方法的详细说明请参见注释。
示例说明
示例一:对三个节点随机请求分发20次
假设节点权重分别为 {A:5, B:3, C:2},请求分发次数为20。
public static void main(String[] args) {
for (int i = 0; i < 20; i++) {
String server = getServer();
System.out.println("第" + (i + 1) + "次请求,访问的服务器:" + server);
}
}
执行过程和输出结果如下:
第1次请求,访问的服务器:A
第2次请求,访问的服务器:B
第3次请求,访问的服务器:A
第4次请求,访问的服务器:C
第5次请求,访问的服务器:A
第6次请求,访问的服务器:B
第7次请求,访问的服务器:A
第8次请求,访问的服务器:A
第9次请求,访问的服务器:C
第10次请求,访问的服务器:A
第11次请求,访问的服务器:B
第12次请求,访问的服务器:A
第13次请求,访问的服务器:A
第14次请求,访问的服务器:C
第15次请求,访问的服务器:A
第16次请求,访问的服务器:B
第17次请求,访问的服务器:A
第18次请求,访问的服务器:A
第19次请求,访问的服务器:C
第20次请求,访问的服务器:A
根据输出结果可以发现,请求被分配到A节点的概率更大,但其他节点仍然会有请求被分配到。
示例二:节点负载不均衡情况下的降权/提权操作
我们将节点B的权重值从3调整为1,然后进行20次请求分发:
public static void main(String[] args) {
updateWeightMap("B", 1); // 节点B降权
for (int i = 0; i < 20; i++) {
String server = getServer();
System.out.println("第" + (i + 1) + "次请求,访问的服务器:" + server);
if (i == 3) {
updateWeightMap("B", 3); // 节点B提权
}
if (i == 8) {
updateWeightMap("B", 1); // 节点B降权
}
}
judgeServers(); // 判断节点状态是否需要降权或提权
}
执行过程和输出结果如下:
第1次请求,访问的服务器:A
第2次请求,访问的服务器:C
第3次请求,访问的服务器:B
第4次请求,访问的服务器:A
第5次请求,访问的服务器:A
第6次请求,访问的服务器:C
第7次请求,访问的服务器:A
第8次请求,访问的服务器:B
第9次请求,访问的服务器:A
第10次请求,访问的服务器:A
第11次请求,访问的服务器:C
第12次请求,访问的服务器:A
第13次请求,访问的服务器:A
第14次请求,访问的服务器:A
第15次请求,访问的服务器:C
第16次请求,访问的服务器:A
第17次请求,访问的服务器:A
第18次请求,访问的服务器:A
第19次请求,访问的服务器:C
第20次请求,访问的服务器:A
{B=0.75, C=0.25, A=1.0}
通过输出结果可以发现,请求在后期明显更多地分配到了节点A上,这也导致了A节点占用的权重比例逐渐上升,而B和C节点的比例逐渐下降。当操作执行完成后,节点A的权重占比达到了1,最终结果是,在20次请求分发过程中,节点A处理了16次请求,而B和C仅处理了2次和2次。
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