java权重轮询算法

2024-10-03

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

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)-J

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的处理能力是B的2倍,则A的权重为2,B的权重为1.权值高的服务器先收到的连接,权值高的服务器比权值低的服务器处理更多的连接,相同权值的服务器处理相同数目的连接数. 算法的C#版如下: using System; using System.Collections.Generic; using System.

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/huligong1234/p/3819979.html 中实现方式不同,这里主要参考这篇文章的实现: Nginx 负载均衡-加权轮询策略剖析 http://www.cnblogs.com/dyllove98/archive/2013/07/13/3188450.html,与上一遍中实现比起来,效果比较好

loadbalance轮询算法 java实现

Java实现平滑加权轮询算法--降权和提权

上一篇讲了普通轮询.加权轮询的两种实现方式,重点讲了平滑加权轮询算法,并在文末留下了悬念:节点出现分配失败时降低有效权重值:成功时提高有效权重值(但不能大于weight值). 本文在平滑加权轮询算法的基础上讲,还没弄懂的可以看上一篇文章. 现在来模拟实现:平滑加权轮询算法的降权和提权 1.两个关键点节点宕机时,降低有效权重值: 节点正常时,提高有效权重值(但不能大于weight值): 注意:降低或提高权重都是针对有效权重. 2.代码实现 2.1.服务节点类 package com.yty.lo

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)-Java实现 http://www.cnblogs.com/huligong1234/p/3819979.html 权重轮询调度算法(WeightedRound-RobinScheduling)-Java实现2 http://www.cnblogs.com/huligong1234/p/3862665.

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的不同处理能力,给每一个server分配不同的权值.使其可以接受对应权值数的服务请求. 2个java源文件,例如以下所看到的: public interface IProduceStrategy { public int getPartitionIdForTopic(); } public class

负载均衡算法: 简单轮询算法, 平滑加权轮询, 一致性hash算法, 随机轮询, 加权随机轮询, 最小活跃数算法(基于dubbo) java代码实现

直接上干活 /** * @version 1.0.0 * @@menu <p> * @date 2020/11/17 16:28 */ public class LoadBlance { static Map<String, Integer> serverWeightMap = new HashMap<>(); static { serverWeightMap.put("192.168.1.100", 1); serverWeightMap.put(

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-加权轮询策略剖析 http://www.cnblogs.com/dyllove98/archive/2013/07/13/3188450.html,与上一遍中实现比起来,效果比较好,权重比较低的服务器,也比较容易背获取到,但请求数量比较大的时候,两个实现方式中,每个服务器分担的请求数基本无差别,区别主要是顺序上

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 Azure外部端点.我们非常高兴能够宣布进一步的增强功能,为使用轮询机制负载平衡增加权重的支持.综合使用这些功能可以实现一系列新的方案,包括在内部部署和云之间的混合方案中分配流量. 这些功能现可通过我们的 PowerShell cmdlet进行支持 -它还进行了新的扩展,以支持 Traffic M

SpringCloud-Ribbon负载均衡机制、手写轮询算法

Ribbon 内置的负载均衡规则在 com.netflix.loadbalancer 包下有一个接口 IRule,它可以根据特定的算法从服务列表中选取一个要访问的服务,默认使用的是「轮询机制」 RoundRobinRule:轮询 RandomRule:随机 RetryRule:先按照 RoundRobinRule 的策略获取服务,如果获取服务失败则在指定时间内会进行重试,获取可用的服务 WeightedResponseTimeRule:对 RoundRobinRule 的扩展,响应速度越快的实

c#-轮询算法

这两天做东西,业务上有个特殊的需求,在用户访问页面的时候,针对某一行代码进行控制,按照概率来进行显示,我做的是针对当前页面的曝光进行处理,曝光代码是第三方的,页面上只要有这段代码就算是执行了这段曝光代码,所以才写了这个轮询的一个方法,这个方法可以根据自己的需求修改,下面我把这个方法全部帖出来: CacheSlidingExpirationHour:时间,缓存时间2小时 CountdownCurrentIndexCacheName:缓存名称 log:日志 m_objCountdownCurrent

C# Nginx平滑加权轮询算法

代码很简单,但算法很经典,话不多说,直接上代码. public struct ServerConfig { /// <summary> /// 初始权重 /// </summary> public int Weight { get; set; } /// <summary> /// 当前权重 /// </summary> public int Current { get; set; } /// <summary> /// 服务名称 /// <

golang实现权重轮询调度算法

package main import ( "fmt" "time" ) var slaveDns = map[int]map[string]interface{}{ 0: {"connectstring": "root@tcp(172.16.0.164:3306)/shiqu_tools?charset=utf8", "weight": 2}, 1: {"connectstring":

Java实现负载均衡算法--轮询和加权轮询

1.普通轮询算法轮询(Round Robin,RR)是依次将用户的访问请求,按循环顺序分配到web服务节点上,从1开始到最后一台服务器节点结束,然后再开始新一轮的循环.这种算法简单,但是没有考虑到每台节点服务器的具体性能,请求分发往往不均衡. 代码实现: /** * 普通轮询算法 */public class RoundRobin { private static Integer index = 0; private static List<String> nodes = new Array

负载均衡算法WeightedRoundRobin(加权轮询)简介及算法实现

Nginx的负载均衡默认算法是加权轮询算法,本文简单介绍算法的逻辑,并给出算法的Java实现版本. 本文参考了Nginx的负载均衡 - 加权轮询 (Weighted Round Robin). 算法简介有三个节点{a, b, c},他们的权重分别是{a=5, b=1, c=1}.发送7次请求,a会被分配5次,b会被分配1次,c会被分配1次. 一般的算法可能是: 1.轮训所有节点,找到一个最大权重节点: 2.选中的节点权重-1: 3.直到减到0,恢复该节点原始权重,继续轮询: 这

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,能力代表你的现在,学习代表你的将来首先说下这个算法的背景: 假设公司需要存储的信息量非常非常大而且访问量也是非常非常滴大(例如淘宝,天猫,京东等数据存储量和访问量都很大) 就拿天猫来举例: 马云:小陈啊,最近公司业务发展,数据存储量及访问量灰常灰常大,为减轻服务器的负载,限你们技术部提出一个解决方案? 小陈:马

nginx反向代理实战之轮询、Ip_hash、权重

实验环境 192.168.200.111 web1 centos7 192.168.200.112 web2 centos7 192.168.200.113 wev3 centos7 三台主机环境: 都安装Nginx.以192.168.200.111为主环境实验 web3(192.168.200.113)操作为例 [root@web3 ~]# cd /usr/local/nginx/conf/[root@web3 conf]# vim nginx.conf user nginx nginx; w

Nginx的继续深入（日志轮询切割，重写，负载均衡等）

Nginx的访问日志轮询切割通常什么情况Nginx会把所有的访问日志生成到一个制定的访问日志文件access.log里面,但时间一长,日志个头很大不利于日志的分析和处理. 有必要对Nginx日志进行按天或按小时进行切割,分成不同的文件保存. [root@www logs]#cat /server/script/cut_nginx_log.sh#!/bin/shDataformat = `date +%Y%m%d`Basedir = "/usr/local/nginx"Nginxlog

Nginx的负载均衡 - 加权轮询 (Weighted Round Robin) 下篇

Nginx版本:1.9.1 我的博客:http://blog.csdn.net/zhangskd 上篇blog讲述了加权轮询算法的原理.以及负载均衡模块中使用的数据结构,接着我们来看看加权轮询算法的具体实现. 指令的解析函数如果upstream配置块中没有指定使用哪种负载均衡算法,那么默认使用加权轮询. 也就是说使用加权轮询算法,并不需要特定的指令,因此也不需要实现指令的解析函数. 而实际上,和其它负载均衡算法不同(比如ip_hash),加权轮询算法并不是以模块的方式实现的, 而是作为Ngin

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