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

/** * <html> * <body> * <P> Copyright JasonInternational</p> * <p> All rights reserved.</p> * <p> Created on 2018年5月16日 下午8:33:15</p> * <p> Created by Jason</p> * </body> * </html> */

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(

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

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

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 /// <

今天看到有人分享java实现的聊天室,想起很久以前还在热衷于java的时候也做过一个web聊天室,不拿出来晒晒,可能再也不为人知了,单纯是一个兴趣作品,稳定性不好,也没有考虑连接数和并发的问题,拿出来博大家一笑吧,项目我已改为maven管理;     有一些没有修复的bug,比如SesseionManager 里的sessionCache 会只增不减等等,每一个用户一个Session实例,一个消息buffer(MessageQueue)来缓存未收到的消息,有SessionManager来管理,D

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

前段时间做一个调用外单位WEBSERVICE的项目,项目完成的功能其实很简单,就是我们单位有很多车友会员,我们想对他们提供车辆违章信息告之服务!我们这边交警部门给我们开放了WS的接口,我们就是想通过这个WS,来轮询会员的违章信息!       其中那个Webservice使用JAVA的Xfire开发的,当时想像得很简单,因为WS(Webservice)可以跨平台调用,因此非常适合不同系统之间数据交换!网上也有很多调用的代码!但我在实际使用中还是遇到了一些问题!首先是我们要调用的那个WS数据管理非

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

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.

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

Nginx版本:1.9.1 我的博客:http://blog.csdn.net/zhangskd 算法介绍 来看一个简单的Nginx负载均衡配置. http { upstream cluster { server a weight=5; server b weight=1; server c weight=1; } server { listen 80; location / { proxy_pass http://cluster; } } } 当在upstream配置块中没有指定使用的负载均衡

这里对负载均衡概念和nginx负载均衡实现方式做一个总结: 先说一下负载均衡的概念: Load Balance负载均衡是用于解决一台机器(一个进程)无法解决所有请求而产生的一种算法. 我们知道单台服务器的性能是有上限的,当流量很大时,就需要使用多台服务器来共同提供服务,这就是所谓的集群. 负载均衡服务器,就是用来把经过它的流量,按照某种方法,分配到集群中的各台服务器上. 这样一来不仅可以承担更大的流量.降低服务的延迟,还可以避免单点故障造成服务不可用. 一般的反向代理服务器,都具备负载均衡的功能

本文使用: Timer:这是java自带的java.util.Timer类,这个类允许你调度一个java.util.TimerTask任务.使用这种方式可以让你的程序按照某一个频度执行,但不能在指定时间运行.一般用的较少. 类似于quartz任务调度:demo地址 lsr-core-base模块中 直接上代码: 线程基类: package cn.lsr.core.thread; import org.slf4j.Logger; import org.slf4j.LoggerFactory; im

一.轮询 前端每隔固定时间向后台发送一次请求,询问服务器是否有新数据   缺点: 延迟,需要固定的轮询时间,不一定是实时数据 大量耗费服务器内存和宽带资源,因为不停的请求服务器,很多时候 并没有新的数据更新,因此绝大部分请求都是无效请求   二.长轮询 当服务器收到前端发来的请求后,服务器端不会直接进行响应,而是先将这个请求挂起,然后判断服务器端数据是否有更新.如果有更新,则进行响应,如果一直没有数据,则到达一定的时间限制(服务器端设置)才返回,返回完之后,客户端再次建立连接,周而复始,基于事件

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.

大多数域名注册商都支持对统一主机添加多条A记录,这就是DNS轮询,DNS服务器将解析请求按照A记录的顺序,随机分配到不同的IP上,这样就完成了简单的负载均衡.下图的例子是:有3台联通服务器.3台电信服务器,要实现“联通用户流量分摊到3台联通服务器.其他用户流量分摊到电信服务器”这个效果的设置. DNS由于成本较低,所以一般在小型的网站用的比较多.但是大型的网站一般也会将用它和其他负载均衡的方式结合起来一起使用,DNS轮询方式提供的IP地址,在大型网站中往往是一个集群的地址,可能是均衡交换机也可能

大多数域名注册商都支持对统一主机添加多条A记录,这就是DNS轮询,DNS服务器将解析请求按照A记录的顺序,随机分配到不同的IP上,这样就完成了简单的负载均衡.下图的例子是:有3台联通服务器.3台电信服务器,要实现"联通用户流量分摊到3台联通服务器.其他用户流量分摊到电信服务器"这个效果的设置. DNS由于成本较低,所以一般在小型的网站用的比较多.但是大型的网站一般也会将用它和其他负载均衡的方式结合起来一起使用,DNS轮询方式提供的IP地址,在大型网站中往往是一个集群的地址,可能是均衡交

一.简介 Upstream模块是Nginx中一个核心模块,当客户端访问Nginx服务器的时候,Nginx会从服务器列表中选取压力小的服务器,然后分配给客户端进行访问.这个过程,Nginx通过轮询算法轮询所有的服务器,找到合适的分配给客户端.而这个过程是通过Upstream模块来实现. 所以,可以将Upstream模块理解为实现轮询算法的负载均衡. 二.常用指令 1.ip_hash指令 (1).简介 在负载均衡系统中,如果客户端已经在某台服务器中登陆,如果我们在访问系统,Nginx会给客户端重新分