if (sameWeight && i > 0 && !weight.equals(weights[i - 1])) {
sameWeight = false;
}
}
Integer sequenceNum = Sequence.getAndIncrement();
Integer offset = sequenceNum % totalWeight;
offset = offset == 0 ? totalWeight : offset;
if (!sameWeight) {
for (String ip : ServerIps.WEIGHT_LIST.keySet()) {
Integer weight = ServerIps.WEIGHT_LIST.get(ip);
if (offset <= weight) {
return ip;
}
offset = offset - weight;
}
}
String ip = “”;
synchronized (pos) {
if (pos >= ServerIps.LIST.size()) {
pos = 0;
}
ip = ServerIps.LIST.get(pos);
pos++;
}
return ip;
}
public static void main(String[] args) {
// 连续调用11次
for (int i = 0; i < 11; i++) {
System.out.println(getServer());
}
}
}
执行结果如下
192.168.0.2
192.168.0.2
192.168.0.2
192.168.0.2
192.168.0.2
192.168.0.2
192.168.0.2
192.168.0.2
192.168.0.1
192.168.0.4
192.168.0.4
但是这种算法有一个缺点：一台服务器的权重特别大的时候，他需要连续的的处理请求，但是实际上我们想达到的效果是，对于100次请求，只要有100*8/50=16次就够了，这16次不一定要连续的访问，比如假设我们有三台服务器 servers = [A, B, C]，对应的权重为 weights = [5, 1, 1] , 总权重为7，那么上述这个算法的结果是：AAAAABC，那么如果能够是这么一个结果呢：AABACAA，把B和C平均插入到5个A中间，这样是比较均衡的了。
我们这里可以改成平滑加权轮询。
平滑加权轮询
特点
思路：每个服务器对应两个权重，分别为weight 和currentWeight.其中weight是固定的，currentWeight会动态调整，初始值为0.当有新的请求进来时，遍历服务器列表，让它的currentWeight加上自身权重。遍历完成后，找到最大的 currentWeight，并将其减去权重总和，然后返回相应的服务器即可。
假设我们有三台服务器 servers = [A, B, C]，对应的权重为 weights = [5, 1, 1] , 总权重为7
| 请求编号 | currentWeight 数组 (current_weight += weight) | 选择结果(max(currentWeight)) | 减去权重总和后的currentWeight 数组（max(currentWeight) -= sum(weight)) |
| — | — | — | — |
| 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] |
如上，经过平滑性处理后，得到的服务器序列为 [A, A, B, A, C, A, A]，相比之前的序列 [A, A, A, A, A, B, C]，分布性要好一些。初始情况下 currentWeight = [0, 0, 0]，第7个请求处理完后，currentWeight 再次变为 [0, 0, 0]。
代码实现
// 增加一个Weight类，用来保存ip, weight（固定不变的原始权重）, currentweight（当前会变化的权重）
public class Weight {
private String ip;
private Integer weight;
private Integer currentWeight;
public Weight(String ip, Integer weight, Integer currentWeight) {
this.ip = ip;
this.weight = weight;
this.currentWeight = currentWeight;
}
public String getIp() {
return ip;
}
public void setIp(String ip) {
this.ip = ip;
}
public Integer getWeight() {
return weight;
}
public void setWeight(Integer weight) {
this.weight = weight;
}
public Integer getCurrentWeight() {
return currentWeight;
}
public void setCurrentWeight(Integer currentWeight) {
this.currentWeight = currentWeight;
}
}
public class WeightRoundRobinV2 {
private static Map<String, Weight> weightMap = new HashMap<String, Weight>();
public static String getServer() {
// 获取权重之和
int totalWeight = ServerIps.WEIGHT_LIST1.values().stream().reduce(0, (w1, w2) -> w1 + w2);
//初始化weightMap，初始时将currentWeight赋值为weight
if (weightMap.isEmpty()) {
ServerIps.WEIGHT_LIST1.forEach((key, value) -> {
weightMap.put(key, new Weight(key, value, value));
});
}
//找出currentWeight最大值
Weight maxCurrentWeight = null;
for (Weight weight : weightMap.values()) {
if (maxCurrentWeight == null || weight.getCurrentWeight() > maxCurrentWeight.getCurrentWeight()) {
maxCurrentWeight = weight;
}
}
//将maxCurrentWeight减去总权重和
maxCurrentWeight.setCurrentWeight(maxCurrentWeight.getCurrentWeight() - totalWeight);
//所有的ip的currentWeight统一加上原始权重
for (Weight weight : weightMap.values()) {
weight.setCurrentWeight(weight.getCurrentWeight() + weight.getWeight());
}
//返回maxCurrentWeight所对应的ip
return maxCurrentWeight.getIp();
}
public static void main(String[] args) {
// 连续调用10次
for (int i = 0; i < 10; i++) {
System.out.println(getServer());
}
}
}
ServerIps里添加数据WEIGHT_LIST1：
public static final Map<String, Integer> WEIGHT_LIST1 = new HashMap<String, Integer>();
static {
// 权重之和为50
WEIGHT_LIST1.put(“A”, 5);
WEIGHT_LIST1.put(“B”, 1);
WEIGHT_LIST1.put(“C”, 1);
}
执行结果如下：
A
A
B
A
C
A
A
A
A
B
一致性哈希算法-ConsistentHashLoadBalance
服务器集群接收到一次请求调用时，可以根据请求的信息，比如客户端的Ip地址，或请求路径与请求参数等信息进行哈希，可以得到一个哈希值，特点是对于相同的ip地址，或请求路径和请求参数哈希出来的值是不一样的，只要能再增加一个算法，能够把这个哈希值映射成一个服务端ip地址，就可以使相同的请求（相同的ip地址，或请求路径和请求参数）落到同一服务器上。
因为客户端发起的请求情况是无穷无尽的（客户端地址不同，请求参数不同等），所以对于的哈希值是无穷大的，所以我们不可能把所有的哈希值都进行映射到服务端ip上。所以这里用到了哈希环。
-
哈希值如果需要ip1和ip2之间的，则应该选择ip2作为结果；
-
哈希值如果需要ip2和ip3之间的，则应该选择ip3作为结果；
-
哈希值如果需要ip3和ip4之间的，则应该选择ip4作为结果；
-
哈希值如果需要ip4和ip1之间的，则应该选择ip1作为结果；
上面这情况是比较均匀情况，如果出现ip4服务器不存在，那就是这样了：
通过图片会发现，ip3和ip1直接的范围是比较大的，会有更多的请求落在ip1上，这是不“公平的”，解决这个问题需要加入虚拟节点，比如：
其中ip2-1, ip3-1就是虚拟结点，并不能处理节点，而是等同于对应的ip2和ip3服务器。
实际上，这只是处理这种不均衡性的一种思路，实际上就算哈希环本身是均衡的，你也可以增加更多的虚拟节点来使这个环更加平滑，比如：
这个彩环也是“公平的”，并且只有ip1,2,3,4是实际的服务器ip，其他的都是虚拟ip。
特点
-
一致性 Hash，相同参数的请求总是发到同一提供者。
-
当某一台提供者挂时，原本发往该提供者的请求，基于虚拟节点，平摊到其它提供者，不会引起剧烈变动。
代码实现
对于我们的服务端ip地址，我们肯定知道总共有多少个，需要多少个虚拟节点也有我们自己控制，虚拟节点越多则流量越均衡，另外哈希算法也是很关键的，哈希算法越散列流量也将越均衡。
public class ConsistentHash {
private static SortedMap<Integer, String> virtualNodes = new TreeMap<>();
private static final int VIRTUAL_NODES = 160;
自我介绍一下，小编13年上海交大毕业，曾经在小公司待过，也去过华为、OPPO等大厂，18年进入阿里一直到现在。
深知大多数Java工程师，想要提升技能，往往是自己摸索成长或者是报班学习，但对于培训机构动则几千的学费，着实压力不小。自己不成体系的自学效果低效又漫长，而且极易碰到天花板技术停滞不前！
因此收集整理了一份《2024年Java开发全套学习资料》，初衷也很简单，就是希望能够帮助到想自学提升又不知道该从何学起的朋友，同时减轻大家的负担。
既有适合小白学习的零基础资料，也有适合3年以上经验的小伙伴深入学习提升的进阶课程，基本涵盖了95%以上Java开发知识点，真正体系化！
由于文件比较大，这里只是将部分目录大纲截图出来，每个节点里面都包含大厂面经、学习笔记、源码讲义、实战项目、讲解视频，并且后续会持续更新
如果你觉得这些内容对你有帮助，可以添加V获取：vip1024b （备注Java）
最后
按照上面的过程，4个月的时间刚刚好。当然Java的体系是很庞大的，还有很多更高级的技能需要掌握，但不要着急，这些完全可以放到以后工作中边用别学。
学习编程就是一个由混沌到有序的过程，所以你在学习过程中，如果一时碰到理解不了的知识点，大可不必沮丧，更不要气馁，这都是正常的不能再正常的事情了，不过是“人同此心，心同此理”的暂时而已。
“道路是曲折的，前途是光明的！”
一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远。如果你从事以下工作或对以下感兴趣，欢迎戳这里加入程序员的圈子，让我们一起学习成长！文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-857175.html
AI人工智能、Android移动开发、AIGC大模型、C C#、Go语言、Java、Linux运维、云计算、MySQL、PMP、网络安全、Python爬虫、UE5、UI设计、Unity3D、Web前端开发、产品经理、车载开发、大数据、鸿蒙、计算机网络、嵌入式物联网、软件测试、数据结构与算法、音视频开发、Flutter、IOS开发、PHP开发、.NET、安卓逆向、云计算文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-857175.html
学习过程中，如果一时碰到理解不了的知识点，大可不必沮丧，更不要气馁，这都是正常的不能再正常的事情了，不过是“人同此心，心同此理”的暂时而已。
“道路是曲折的，前途是光明的！”
[外链图片转存中…(img-SXk2nMKc-1712247705592)]
[外链图片转存中…(img-ABwszGU3-1712247705592)]
一个人可以走的很快，但一群人才能走的更远。如果你从事以下工作或对以下感兴趣，欢迎戳这里加入程序员的圈子，让我们一起学习成长！
AI人工智能、Android移动开发、AIGC大模型、C C#、Go语言、Java、Linux运维、云计算、MySQL、PMP、网络安全、Python爬虫、UE5、UI设计、Unity3D、Web前端开发、产品经理、车载开发、大数据、鸿蒙、计算机网络、嵌入式物联网、软件测试、数据结构与算法、音视频开发、Flutter、IOS开发、PHP开发、.NET、安卓逆向、云计算
到了这里，关于Java实习面试经验汇总，Dubbo-负载均衡原理解析，TCP的三次握手、四次挥手的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容，请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章，希望大家以后多多支持TOY模板网！
