Java实现平滑加权轮询算法之降权和提权详解

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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