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自适应网站欣赏网络工程师前景如何

news 2025/10/19 1:55:08

自适应网站欣赏,网络工程师前景如何,管理wordpress,高端品牌灯具在分布式系统、负载均衡器、RPC 框架中，常常需要在多个服务实例之间进行流量分配。如果实例的能力不同，就需要根据“权重”来调度请求。常见的负载算法有： 普通轮询 (Round Robin, RR)：所有实例均匀分配请求；加权随机 …

在分布式系统、负载均衡器、RPC 框架中，常常需要在多个服务实例之间进行流量分配。如果实例的能力不同，就需要根据“权重”来调度请求。常见的负载算法有：

普通轮询 (Round Robin, RR)：所有实例均匀分配请求；
加权随机 (Weighted Random)：按权重比例随机选择实例；
加权轮询 (Weighted Round Robin, WRR)：按照权重比例循环选择实例。

但是，传统的 WRR 有个缺点：容易出现高权重实例连续被选中的情况，短时间内分布不均衡。

为了解决这个问题，Nginx 提出了 平滑加权轮询（Smooth Weighted Round Robin, SWRR） 算法。

1. 为什么需要 SWRR？

举个例子：有三个实例，权重分别是 A=5, B=1, C=1。

传统 WRR 的可能调度序列：

A, A, A, A, A, B, C

A 连续五次，虽然长期比例正确，但短期内不平滑，可能导致抖动。

SWRR 的调度序列：

A, A, B, A, C, A, A

同样保证了比例 5:1:1，但分布更加均匀，用户体验更稳定。

2. SWRR 算法原理

SWRR 的核心思想是：
每个实例维护一个动态权重 currentWeight，每次调用时：

累加：对所有实例执行 currentWeight += weight
选择：选择 currentWeight 最大的实例作为本次结果；
扣减：对选中的实例执行 currentWeight -= totalWeight（totalWeight 是所有权重之和）

这样不断迭代，currentWeight 会在一个“周期”内上下波动，保证：

长期调度比例符合权重；
短期分布尽量均匀；
周期结束时，currentWeight 回到全 0，进入下一轮。

3. 示例推演（A=5, B=1, C=1）

初始状态：(A=0, B=0, C=0)，总权重=7。

调用次序	累加后 (A,B,C)	选中	扣减后 (A,B,C)
1	(5,1,1)	A	(-2,1,1)
2	(3,2,2)	A	(-4,2,2)
3	(1,3,3)	B	(1,-4,3)
4	(6,-3,4)	A	(-1,-3,4)
5	(4,-2,5)	C	(4,-2,-2)
6	(9,-1,-1)	A	(2,-1,-1)
7	(7,0,0)	A	(0,0,0)

可以看到：

7 次调用刚好符合权重比例 (5:1:1)；
结束后状态回到 (0,0,0)，进入下一个周期；
周期性地产生 A, A, B, A, C, A, A 这样平滑的序列。

4. Java 实现

下面给出一个 Java 版的 SWRR 负载均衡器，它能够在多实例（ModelInstance）之间，按照各自权重 长期比例接近、短期分布尽量平滑 地分配请求。

核心处理流程：

每次选择前：对每个实例的 currentWeight += weight。
选出 currentWeight 最大的实例 best。
令 best.currentWeight -= totalWeight（totalWeight = Σ weight）。
下次选择重复 1~3。
这样就能得到“比例接近权重、且不突发”的平滑分布（如 5:1:1 会呈现 A,A,B,A,C,A,A 这种节奏）。

当 所有权重之和 ≤ 0 时，这里退化为 普通轮询（Round Robin）。

import per.mjn.route_rule.domain.entity.ModelInstance;import java.util.*;
import java.util.concurrent.ConcurrentHashMap;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;
import java.util.concurrent.locks.ReentrantLock;/*** 平滑加权轮询（Smooth Weighted Round Robin）* 按模型粒度加锁，线程安全。*/
public class WeightedRoundRobinLoadBalancer {private static class Weighted {int weight;             // 固定权重int currentWeight = 0;  // 动态权重ModelInstance instance;}/** 每个模型的状态 */private final Map<String, List<Weighted>> stateMap = new ConcurrentHashMap<>();/** 每个模型一把锁，避免全局阻塞 */private final Map<String, ReentrantLock> locks = new ConcurrentHashMap<>();/** 当所有权重 <= 0 时，退化为普通轮询 */private final Map<String, AtomicInteger> rrCounters = new ConcurrentHashMap<>();public ModelInstance choose(List<ModelInstance> instances, String modelKey) {if (instances == null || instances.isEmpty()) return null;final String key = String.valueOf(modelKey);ReentrantLock lock = locks.computeIfAbsent(key, k -> new ReentrantLock());lock.lock();try {instances.sort(Comparator.comparing(ModelInstance::getId));// 初始化/刷新状态List<Weighted> state = stateMap.compute(key, (k, old) -> {if (old == null || old.size() != instances.size() || !equalsByWeight(old, instances)) {return build(instances);}return old;});int totalWeight = state.stream().mapToInt(w -> w.weight).sum();if (totalWeight <= 0) {AtomicInteger c = rrCounters.computeIfAbsent(key, k -> new AtomicInteger(0));int idx = Math.floorMod(c.getAndIncrement(), state.size());return state.get(idx).instance;}Weighted best = null;for (Weighted w : state) {w.currentWeight += w.weight;if (best == null || w.currentWeight > best.currentWeight) {best = w;}}best.currentWeight -= totalWeight;return best.instance;} finally {lock.unlock();}}private boolean equalsByWeight(List<Weighted> old, List<ModelInstance> instances) {if (old.size() != instances.size()) return false;for (int i = 0; i < old.size(); i++) {if (!Objects.equals(old.get(i).instance.getId(), instances.get(i).getId())) return false;if (old.get(i).weight != safeWeight(instances.get(i).getWeight())) return false;}return true;}private List<Weighted> build(List<ModelInstance> instances) {List<Weighted> list = new ArrayList<>();for (ModelInstance ins : instances) {Weighted w = new Weighted();w.weight = safeWeight(ins.getWeight());w.instance = ins;list.add(w);}return list;}private int safeWeight(Integer w) {return (w == null || w < 0) ? 1 : w;}
}