Nginx가 폴링 알고리즘을 구현하는 방법

간단한 폴링 알고리즘

이 알고리즘은 비교적 간단합니다. 예를 들어 서버가 3개 있다고 가정해 보겠습니다.

첫 번째 서버	192.168.1.1
두 번째 서버	192.168.1.2
세 번째 서버	192.168.1.3

첫 번째 요청이 오면 기본적으로 첫 번째 서버에 접속하고, 두 번째 요청은 두 번째 서버에 접속하고, 세 번째 요청은 세 번째 서버에 접속하게 됩니다. 네 번째 요청은 첫 번째 역을 방문하라는 요청입니다. 다음은 제가 작성한 코드로 구현한 간단한 알고리즘입니다.

public class simplepolling {

  /**
   * key是ip
   */
  public static list <string> ipservice = new linkedlist <>();
  static {
    ipservice.add("192.168.1.1");
    ipservice.add("192.168.1.2");
    ipservice.add("192.168.1.3");
  }
  public static int pos = 0;
  public static string getip(){
    if(pos >= ipservice.size()){
      //防止索引越界
      pos = 0;
    }
    string ip = ipservice.get(pos);
    pos ++;
    return ip;

  }

  public static void main(string[] args) {
    for (int i = 0; i < 4; i++) {
      system.out.println(getip());

    }
  }
}

4번의 시뮬레이션 실행 결과는

이때, 더 좋은 성능을 가진 서버(192.168.1.1 등)가 있다면 이걸 원합니다. 서버에서 더 많은 요청을 처리해야 합니다. 이번에는 가중치 확률이 관련되어 있으므로 이 알고리즘을 구현할 수 없습니다. 나중에 설명하는 폴링 업그레이드 버전 알고리즘을 참조하세요.

Weighted Polling Algorithm

이때 앞에 있는 3개의 서버의 가중치를 설정해야 합니다. 예를 들어 첫 번째 서버는 5, 두 번째 서버는 1, 세 번째 서버는 다음과 같습니다. 서버는 1

으로 설정됩니다. 첫 번째 서버 서버	192.168.1.1	5
두 번째 서버	192.168.1.2	1
세 번째 서버	192.168.1.3	1

현재 상위 5개 각 요청은 첫 번째 서버에 액세스하고, 여섯 번째 요청은 두 번째 서버에 액세스하고, 일곱 번째 요청은 세 번째 서버에 액세스합니다.

다음은 제가 제시한 코드 예시입니다.

public class weightpolling {

  /**
   * key是ip,value是权重
   */
  public static map<string, integer> ipservice = new linkedhashmap<>();
  static {
    ipservice.put("192.168.1.1", 5);
    ipservice.put("192.168.1.2", 1);
    ipservice.put("192.168.1.3", 1);
  }
  public static int requestid = 0;
  public static int getandincrement() {
    return requestid++;
  }

  public static string getip(){
    //获取总的权重
    int totalweight =0;
    for (integer value : ipservice.values()) {
      totalweight+= value;
    }
    //获取当前轮询的值
    int andincrement = getandincrement();
    int pos = andincrement% totalweight;
    for (string ip : ipservice.keyset()) {
      if(pos < ipservice.get(ip)){
        return ip;
      }
      pos -= ipservice.get(ip);
    }
    return null;
  }

  public static void main(string[] args) {
    for (int i = 0; i < 7; i++) {
      system.out.println(getip());
    }
  }

}

이때 실행 결과는

처음으로 보이는 서버는 5번 실행되었고, 다음 2개의 서버는 1번 실행되었으며, 곧. 아마도 이 알고리즘이 나쁘지 않다고 생각할 수도 있습니다. 실제로 이 알고리즘의 한 가지 단점은 첫 번째 서버의 가중치가 너무 크면 첫 번째 서버에 많은 요청을 실행해야 할 수도 있다는 것입니다. 이 경우 분포가 고르지 않아 특정 서버에 부담을 줄 수 있습니다. 과도한 크기는 붕괴로 이어집니다. 그래서 나중에 이 문제를 해결하기 위해 세 번째 알고리즘을 소개하겠습니다

Smooth Weighted Polling Algorithms

이 알고리즘은 더 복잡할 수도 있습니다. 나중에 관련 정보를 읽었을 때 이해가 되지 않았습니다. 여기에서 예시로 든 서버 구성과 무게는 여전히 위와 같습니다

1{5,1,1}75192. 168 .1.1{-2, 1,3 ,3}73192.168.1.2{1,-4,3}4{6,-3,4} 76192.16 8.1.1 {-1,-3,4}5{4,-2,5}75192.168 .1.3{4,-2,-2}6{9,-1,-1}79192.168.1.1{2,-1,-1}7{7,0,0} 77192.168.1.1{0,0,0}1. 우선, 전체 무게는 현재 설정된 무게의 합으로 변경되지 않습니다.

public class polling {

  /**
   * key是ip,value是权重
   */
  public static map <string,integer> ipservice = new linkedhashmap <>();
  static {
    ipservice.put("192.168.1.1",5);
    ipservice.put("192.168.1.2",1);
    ipservice.put("192.168.1.3",1);
  }
  private static map<string,weight> weightmap = new linkedhashmap <>();

  public static string getip(){
    //计算总的权重
     int totalweight = 0;
    for (integer value : ipservice.values()) {
      totalweight+=value;
    }
    //首先判断weightmap是否为空
    if(weightmap.isempty()){
      ipservice.foreach((ip,weight)->{
        weight weights = new weight(ip, weight,0);
        weightmap.put(ip,weights);
      });
    }
    //给map中得对象设置当前权重
    weightmap.foreach((ip,weight)->{
      weight.setcurrentweight(weight.getweight() + weight.getcurrentweight());
    });

    //判断最大权重是否大于当前权重,如果为空或者小于当前权重，则把当前权重赋值给最大权重
    weight maxweight = null;
    for (weight weight : weightmap.values()) {
      if(maxweight ==null || weight.getcurrentweight() > maxweight.getcurrentweight()){
        maxweight = weight;
      }
    }
    //最后把当前最大权重减去总的权重
    maxweight.setcurrentweight(maxweight.getcurrentweight() - totalweight);
    //返回
    return maxweight.getip();
  }

  public static void main(string[] args) {
    //模拟轮询7次取ip
    for (int i = 0; i < 7; i++) {
      system.out.println(getip());
    }
  }

}

class weight{
  /**
   * ip
   */
  private string ip;
  /**
   * 设置得权重
   */
  private int weight;
  /**
   * 当前权重
   */
  private int currentweight;

  public weight(string ip, int weight,int currentweight) {
    this.ip = ip;
    this.weight = weight;
    this.currentweight = currentweight;
  }

  public string getip() {
    return ip;
  }

  public void setip(string ip) {
    this.ip = ip;
  }

  public int getweight() {
    return weight;
  }

  public void setweight(int weight) {
    this.weight = weight;
  }

  public int getcurrentweight() {
    return currentweight;
  }

  public void setcurrentweight(int currentweight) {
    this.currentweight = currentweight;
  }
}

request	현재 체중 = 본인 체중 + 선택 후 현재 체중	총 중량	현재 최대 중량	반환 IP	선택 후 현재 중량 = 현재 최대 중량 - 총 중량
				위 사진에서 볼 수 있듯이, 무게는 첫 번째 서버는 5로 설정되어 있으며 다섯 번째 요청은 아니지만 모두 첫 번째 서버에서 실행되지만 스케줄링 순서는 매우 균일하며 현재 가중치는 {0, 0, 0} 7번째 스케줄링에서 인스턴스의 상태가 초기 상태와 일치하므로 향후에도 스케줄링 작업이 반복될 수 있습니다.	이전 그림의 의미를 명확하게 이해하지 못하실 수도 있습니다. 여기서 간단히 설명하겠습니다.
2 2장에서. 요청이 들어오면 현재 가중치 선택 값을 기본적으로 {0,0,0}으로 초기화하므로 현재 가중치 값은 {5+0,1+0,1+0}입니다. 5,1,1은 앞서 설정한 각 서버별로 설정된 가중치입니다.	3. 여기서 첫 번째 요청의 최대 가중치는 5라고 결론을 내릴 수 있습니다. 그런 다음 첫 번째 서버 ip로 돌아갑니다	4. 그러면 선택 후 현재 가중치를 설정합니다. 현재 최대 가중치에서 전체 가중치(5-7)를 뺀 값입니다. 이때 선택되지 않은 가중치는 변경되지 않습니다. 현재 가중치의 선택된 가중치를 구합니다.	5. 두 번째 요청이 오면 위의 2, 3, 4단계를 계속합니다. 여기서는 이해가 되지 않습니다. 아래에 자체 Java 코드를 제공하겠습니다. 구현된 알고리즘:	여기 코드의 실행 결과는 다음과 같습니다.

여기의 실행 결과는 설명된 결과와 일치함을 알 수 있습니다. 탁자.

위 내용은 Nginx가 폴링 알고리즘을 구현하는 방법의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!