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Plusieurs algorithmes pour implémenter l'équilibrage de charge en Java

高洛峰
Libérer: 2017-02-27 16:13:26
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Cet article présente principalement plusieurs codes d'algorithme pour implémenter l'équilibrage de charge en Java. L'éditeur pense qu'il est plutôt bon, je vais donc le partager avec vous maintenant et le donner comme référence. Suivons l'éditeur et jetons un coup d'œil.

Cet article présente principalement plusieurs algorithmes pour Java pour réaliser l'équilibrage de charge, comme suit :

Interrogation :


package class2.zookeeper.loadbalance;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

/**
 * 負載均衡算法,輪詢法
 * @author guoy
 *
 */
public class TestRoundRobin {

  
  static Map<String,Integer> serverWeigthMap = new HashMap<String,Integer>();

   static{
    serverWeigthMap.put("192.168.1.12", 1);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.13", 1);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.14", 2);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.15", 2);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.16", 3);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.17", 3);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.18", 1);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.19", 2);
  }
   Integer pos = 0;
   public String roundRobin()
    {
      //重新建立一個map,避免出現由於服務器上線和下線導致的並發問題
      Map<String,Integer> serverMap = new HashMap<String,Integer>();
      serverMap.putAll(serverWeigthMap);
      //獲取ip列表list
      Set<String> keySet = serverMap.keySet();
      ArrayList<String> keyList = new ArrayList<String>();
      keyList.addAll(keySet);
      
      String server = null;
      
      synchronized (pos) {
        if(pos >=keySet.size()){
          pos = 0;
        }
        server = keyList.get(pos);
        pos ++;
      }
      return server;
    }
    
    public static void main(String[] args) {
      TestRoundRobin robin = new TestRoundRobin();
      for (int i = 0; i < 20; i++) {
        String serverIp = robin.roundRobin();
        System.out.println(serverIp);
      }
    }
}
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Sondage pondéré :


package class2.zookeeper.loadbalance;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Random;
import java.util.Set;

/**
 * 加權隨機载均衡算法
 * @author guoy
 *
 */
public class TestWeightRandom {
  
  static Map<String,Integer> serverWeigthMap = new HashMap<String,Integer>();

   static{
    serverWeigthMap.put("192.168.1.12", 1);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.13", 1);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.14", 2);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.15", 2);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.16", 3);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.17", 3);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.18", 1);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.19", 2);
  }

  public static String weightRandom()
  {
    //重新建立一個map,避免出現由於服務器上線和下線導致的並發問題
    Map<String,Integer> serverMap = new HashMap<String,Integer>();
    serverMap.putAll(serverWeigthMap);
    //獲取ip列表list
    Set<String> keySet = serverMap.keySet();
    Iterator<String> it = keySet.iterator();

    List<String> serverList = new ArrayList<String>();

    while (it.hasNext()) {
      String server = it.next();
      Integer weight = serverMap.get(server);
      for (int i = 0; i < weight; i++) {
        serverList.add(server);
      }
    }    
    Random random = new Random();
    int randomPos = random.nextInt(serverList.size());
    
    String server = serverList.get(randomPos);
    return server;
  }
  
  public static void main(String[] args) {
    String serverIp = weightRandom();
    System.out.println(serverIp);
  }
}
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Aléatoire :


package class2.zookeeper.loadbalance;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Random;
import java.util.Set;

/**
 * 隨機负载均衡算法
 * @author guoy
 *
 */
public class TestRandom {
  
  static Map<String,Integer> serverWeigthMap = new HashMap<String,Integer>();

   static{
    serverWeigthMap.put("192.168.1.12", 1);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.13", 1);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.14", 2);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.15", 2);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.16", 3);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.17", 3);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.18", 1);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.19", 2);
  }

  public static String random()
  {
    //重新建立一個map,避免出現由於服務器上線和下線導致的並發問題
    Map<String,Integer> serverMap = new HashMap<String,Integer>();
    serverMap.putAll(serverWeigthMap);
    //獲取ip列表list
    Set<String> keySet = serverMap.keySet();
    ArrayList<String> keyList = new ArrayList<String>();
    keyList.addAll(keySet);
    
    Random random = new Random();
    int randomPos = random.nextInt(keyList.size());
    
    String server = keyList.get(randomPos);
    return server;
  }
  
  public static void main(String[] args) {
    String serverIp = random();
    System.out.println(serverIp);
  }
}
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Aléatoire pondéré :


package class2.zookeeper.loadbalance;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Random;
import java.util.Set;

/**
 * 加權隨機载均衡算法
 * @author guoy
 *
 */
public class TestWeightRandom {
  
  static Map<String,Integer> serverWeigthMap = new HashMap<String,Integer>();

   static{
    serverWeigthMap.put("192.168.1.12", 1);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.13", 1);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.14", 2);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.15", 2);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.16", 3);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.17", 3);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.18", 1);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.19", 2);
  }

  public static String weightRandom()
  {
    //重新建立一個map,避免出現由於服務器上線和下線導致的並發問題
    Map<String,Integer> serverMap = new HashMap<String,Integer>();
    serverMap.putAll(serverWeigthMap);
    //獲取ip列表list
    Set<String> keySet = serverMap.keySet();
    Iterator<String> it = keySet.iterator();

    List<String> serverList = new ArrayList<String>();

    while (it.hasNext()) {
      String server = it.next();
      Integer weight = serverMap.get(server);
      for (int i = 0; i < weight; i++) {
        serverList.add(server);
      }
    }    
    Random random = new Random();
    int randomPos = random.nextInt(serverList.size());
    
    String server = serverList.get(randomPos);
    return server;
  }
  
  public static void main(String[] args) {
    String serverIp = weightRandom();
    System.out.println(serverIp);
  }
}
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hachage IP :


package class2.zookeeper.loadbalance;

import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.Map;
import java.util.Set;

/**
 * 负载均衡 ip_hash算法
 * @author guoy
 *
 */
public class TestIpHash {

  
  static Map<String,Integer> serverWeigthMap = new HashMap<String,Integer>();

   static{
    serverWeigthMap.put("192.168.1.12", 1);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.13", 1);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.14", 2);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.15", 2);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.16", 3);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.17", 3);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.18", 1);
    serverWeigthMap.put("192.168.1.19", 2);
  }

   /**
   * 获取请求服务器地址
   * @param remoteIp 负载均衡服务器ip
   * @return
   */
  public static String ipHash(String remoteIp)
  {
    //重新建立一個map,避免出現由於服務器上線和下線導致的並發問題
    Map<String,Integer> serverMap = new HashMap<String,Integer>();
    serverMap.putAll(serverWeigthMap);
    //獲取ip列表list
    Set<String> keySet = serverMap.keySet();
    ArrayList<String> keyList = new ArrayList<String>();
    keyList.addAll(keySet);
    
    int hashCode =remoteIp.hashCode();
    int serverListSize = keyList.size();
    int serverPos = hashCode % serverListSize;
    
    return keyList.get(serverPos);
  }
  
  public static void main(String[] args) {
    String serverIp = ipHash("192.168.1.12");
    System.out.println(serverIp);
  }

}
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Ce qui précède représente l'intégralité du contenu de cet article. J'espère qu'il sera utile à l'apprentissage de chacun. J'espère également que tout le monde soutiendra le site Web PHP en chinois.

Pour plus d'articles liés à plusieurs algorithmes d'équilibrage de charge en Java, veuillez faire attention au site Web PHP chinois !


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