权重轮询调度算法(WeightedRound-RobinScheduling)-Java实现

 import java.math.BigInteger;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry; /**
* 权重轮询调度算法(WeightedRound-RobinScheduling)-Java实现
* @author huligong
* */
public class WeightedRoundRobinScheduling { private int currentIndex = -1;// 上一次选择的服务器
private int currentWeight = 0;// 当前调度的权值
private int maxWeight = 0; // 最大权重
private int gcdWeight = 0; //所有服务器权重的最大公约数
private int serverCount = 0; //服务器数量
private List<Server> serverList; //服务器集合 /**
* 返回最大公约数
* @param a
* @param b
* @return
*/
private static int gcd(int a, int b) {
BigInteger b1 = new BigInteger(String.valueOf(a));
BigInteger b2 = new BigInteger(String.valueOf(b));
BigInteger gcd = b1.gcd(b2);
return gcd.intValue();
} /**
* 返回所有服务器权重的最大公约数
* @param serverList
* @return
*/
private static int getGCDForServers(List<Server> serverList ) {
int w = 0;
for (int i = 0, len = serverList.size(); i < len - 1; i++) {
if (w == 0) {
w = gcd(serverList.get(i).weight, serverList.get(i + 1).weight);
} else {
w = gcd(w, serverList.get(i + 1).weight);
}
}
return w;
} /**
* 返回所有服务器中的最大权重
* @param serverList
* @return
*/
public static int getMaxWeightForServers(List<Server> serverList) {
int w = 0;
for (int i = 0, len = serverList.size(); i < len - 1; i++) {
if (w == 0) {
w = Math.max(serverList.get(i).weight, serverList.get(i + 1).weight);
} else {
w = Math.max(w, serverList.get(i + 1).weight);
}
}
return w;
} /**
* 算法流程:
* 假设有一组服务器 S = {S0, S1, …, Sn-1}
* 有相应的权重,变量currentIndex表示上次选择的服务器
* 权值currentWeight初始化为0,currentIndex初始化为-1 ,当第一次的时候返回 权值取最大的那个服务器,
* 通过权重的不断递减 寻找 适合的服务器返回,直到轮询结束,权值返回为0
*/
public Server GetServer() {
while (true) {
currentIndex = (currentIndex + 1) % serverCount;
if (currentIndex == 0) {
currentWeight = currentWeight - gcdWeight;
if (currentWeight <= 0) {
currentWeight = maxWeight;
if (currentWeight == 0)
return null;
}
}
if (serverList.get(currentIndex).weight >= currentWeight) {
return serverList.get(currentIndex);
}
}
} class Server {
public String ip;
public int weight;
public Server(String ip, int weight) {
super();
this.ip = ip;
this.weight = weight;
}
public String getIp() {
return ip;
}
public void setIp(String ip) {
this.ip = ip;
}
public int getWeight() {
return weight;
}
public void setWeight(int weight) {
this.weight = weight;
}
} public void init() {
Server s1 = new Server("192.168.0.100", 3);//
Server s2 = new Server("192.168.0.101", 2);//
Server s3 = new Server("192.168.0.102", 6);//
Server s4 = new Server("192.168.0.103", 4);//
Server s5 = new Server("192.168.0.104", 1);//
serverList = new ArrayList<Server>();
serverList.add(s1);
serverList.add(s2);
serverList.add(s3);
serverList.add(s4);
serverList.add(s5); currentIndex = -1;
currentWeight = 0;
serverCount = serverList.size();
maxWeight = getMaxWeightForServers(serverList);
gcdWeight = getGCDForServers(serverList);
} public static void main(String[] args) {
WeightedRoundRobinScheduling obj = new WeightedRoundRobinScheduling();
obj.init(); Map<String,Integer> countResult = new HashMap<String,Integer>(); for (int i = 0; i < 100; i++) {
Server s = obj.GetServer();
String log = "ip:"+s.ip+";weight:"+s.weight;
if(countResult.containsKey(log)){
countResult.put(log,countResult.get(log)+1);
}else{
countResult.put(log,1);
}
System.out.println(log);
} for(Entry<String, Integer> map : countResult.entrySet()){
System.out.println("服务器 "+map.getKey()+" 请求次数: "+map.getValue());
}
} }

权重轮询调度算法(WeightedRound-RobinScheduling)-Java实现的更多相关文章

  1. 权重轮询调度算法(WeightedRound-RobinScheduling)-Java实现2

    权重轮询调度算法(WeightedRound-RobinScheduling)-Java实现 ----参考Nginx中负载均衡算法实现 与上一遍博客 http://www.cnblogs.com/hu ...

  2. 权重轮询调度算法(WeightedRound-RobinScheduling)-Java实现3

    权重轮询调度算法(WeightedRound-RobinScheduling)-Java实现3 之前两篇相关博文: 权重轮询调度算法(WeightedRound-RobinScheduling)-Ja ...

  3. 权重轮询调度算法 java版本号

    权重轮询调度算法(Weighted Round-Robin Scheduling)--java版本号 因为每台server的配置.安装的业务应用等不同.其处理能力会不一样.所以,我们依据server的 ...

  4. 权重轮询调度算法(WeightedRound-RobinScheduling)

    权重轮询调度算法(WeightedRound-RobinScheduling)-Java实现 ----参考Nginx中负载均衡算法实现 这里主要参考这篇文章的实现: Nginx 负载均衡-加权轮询策略 ...

  5. 权重轮询调度算法(Weighted Round-Robin Scheduling)-C#实现

    在多台机器实现负载均衡的时候,存在调度分配的问题. 如果服务器的配置的处理能力都一致的话,平均轮询分配可以直接解决问题,然而有些时候机器的处理能力是不一致的. 假如有2台机器 A和B , A的处理能力 ...

  6. golang实现权重轮询调度算法

    package main import ( "fmt" "time" ) var slaveDns = map[int]map[string]interface ...

  7. 通过 PowerShell 支持 Azure Traffic Manager 外部端点和权重轮询机制

    Jonathan TulianiAzure网络 - DNS和 Traffic Manager高级项目经理 在北美 TechEd 大会上,我们宣布了 Azure Traffic Manager将支持 ...

  8. php版权重轮询调度算法

    2013-09-25 <?php class WeightedRoundRobin { private static $_weightArray = array(); private stati ...

  9. 负载均衡算法,轮询方式 大话设计模式之工厂模式 C#

    负载均衡算法,轮询方式 2018-04-13 17:37 by 天才卧龙, 13 阅读, 0 评论, 收藏, 编辑 学无止境,精益求精 十年河东,十年河西,莫欺少年穷 学历代表你的过去,能力代表你的现 ...

随机推荐

  1. LOFTER 迁移

    title: LOFTER 迁移 date: 2018-09-01 16:41:02 updated: tags: [其他] description: keywords: comments: imag ...

  2. poj2449 Remmarguts' Date K短路 A*

    K短路裸题. #include <algorithm> #include <iostream> #include <cstring> #include <cs ...

  3. Apache 根据不同的端口 映射不同的站点

    以前,在本地新建个项目,总是在Apache的htdocs目录下新建个项目目录,今年弄了个别人写好的网站源码,因为该系统的作者假定网站是放在根目录的,放在二级目录下会出错.所以无奈,只能想办法,根据端口 ...

  4. jmeter进行dubbo接口测试

    最近工作中接到一个需求,需要对一个MQ消息队列进行性能测试,测试其消费能力,开发提供了一个dubbo服务来供我调用发送消息. 这篇博客,介绍下如何利用jmeter来测试dubbo接口,并进行性能测试. ...

  5. Leetcode 480.滑动窗口中位数

    滑动窗口中位数 中位数是有序序列最中间的那个数.如果序列的大小是偶数,则没有最中间的数:此时中位数是最中间的两个数的平均数. 例如: [2,3,4],中位数是 3 [2,3],中位数是 (2 + 3) ...

  6. 【bzoj3676】[Apio2014]回文串 回文自动机

    题目描述 考虑一个只包含小写拉丁字母的字符串s.我们定义s的一个子串t的“出现值”为t在s中的出现次数乘以t的长度.请你求出s的所有回文子串中的最大出现值. 输入 输入只有一行,为一个只包含小写字母( ...

  7. Tomcat和JVM的内存配置

    原文路径:https://www.cnblogs.com/pangxiansheng/p/5378537.html JVM内存分配设置的参数有四个 -Xmx Java Heap最大值,默认值为物理内存 ...

  8. mongodb window安装学习

    https://blog.csdn.net/u011692780/article/details/81223525 教程:http://www.runoob.com/mongodb/mongodb-t ...

  9. Perl语言入门--2--perl的运算符

    一.算数运算符 **:是幂 结果不能超过数的范围 当指数为小数时 底数不能为负数 %:取余数  两边的操作数为整数,如果不是则要截取,把所有的小数部分去掉 注意:当一个字符串参加运算,需要转化为整数时 ...

  10. spring MVC学习之二

    什么是Spring MVC Spring MVC属于SpringFrameWork的后续产品,已经融合在Spring Web Flow里面.Spring 框架提供了构建 Web 应用程序的全功能 MV ...