轮询算法-印度人写的
leetcode 加权轮询算法

leetcode 加权轮询算法
加权轮询算法(Weighted Round Robin)是一种服务器负载均
衡算法,用于根据服务器的权重分配请求,使得高权重的服务器获得更多的请求量。
算法步骤:
1. 创建一个服务器列表,其中每个服务器拥有一个权重值。
2. 初始化一个指针变量index,指向服务器列表的第一个服务器。
3. 遍历请求队列,依次对每个请求分配服务器。
4. 按照权重值递减的顺序,选择index指向的服务器,并将其
加入到结果队列中。
5. 更新index指针,使其指向下一个服务器。
如果index指向
最后一个服务器,则将其重置为第一个服务器。
6. 重复步骤4和步骤5,直到所有请求都分配完毕。
例如,假设有3个服务器,它们的权重分别是2、3和5。
请
求队列中有10个请求,按照加权轮询的算法,分配方式如下:第1个请求:服务器A(权重2)
第2个请求:服务器B(权重3)
第3个请求:服务器C(权重5)
第4个请求:服务器A(权重2)
第5个请求:服务器B(权重3)
第6个请求:服务器C(权重5)
第7个请求:服务器B(权重3)
第8个请求:服务器C(权重5)
第9个请求:服务器C(权重5)
第10个请求:服务器C(权重5)
可以看到,服务器C由于权重最高,获得了相对较多的请求量,而服务器A和服务器B则获得了较少的请求量。
这样可以实现相对均衡的负载分配。
加权轮询算法

加权轮询算法加权轮询算法(WeightedRound-Robin,WRR)是一种在计算机网络中用于流量分发的算法,其中每个集群节点都被分配一个权重,当有一个请求发送到节点时,根据节点的权重,它将请求分发到不同的节点,以此平均分发流量和负载,从而减少单个节点上的流量和负载。
加权轮询算法最早是由Peter Deutsch在1983年首次提出的。
该算法将数据报文发送到网络中的接收者,通常是取决于发送者给定的“权重”的结果,这些权重可以用来控制数据流的方向,倾向于比较重要的数据流发送给重要的接收者,反之亦然。
因此,加权轮询算法可以将流量有效地分布到多台服务器,以减轻交换机的单一瓶颈,确保网络的速度,并避免单一瓶颈导致的性能下降。
加权轮询算法的工作原理加权轮询算法主要由两个部分组成:权重和轮询算法。
首先将节点的权重计算出来,这些权重可以处理节点的主机负载和流量,以确保系统的性能稳定。
然后,该算法根据权重计算出每个节点的概率,并通过随机函数决定请求应该发送到哪个节点上。
该算法会不断地访问节点,基于权重来分配流量,从而确保各节点的负载能够有效地分散。
加权轮询算法实例假设有三个服务器:A、B、C,分别被分配不同的权重(2、4、6)。
运行加权轮询算法时,概率如下:A:2/12;B:4/12;C:6/12。
如果服务器A收到两个请求,B收到四个请求,C收到六个请求,则调度算法有效,如果某个服务器获得的请求数与其权重比例不符,则该算法就失效了。
优缺点优点:(1)可以有效地减少数据报文丢失率,提高交换机的性能。
(2)有效地分发流量,减轻单个节点的负载,避免出现单一瓶颈的情况。
(3)运行效率高,计算简单,实现简单。
缺点:(1)可能会导致节点的不平衡,特别是在请求率变化较大的情况下。
(2)失去控制,容易产生偏差。
(3)节点的权重变化很难检测到,因此无法有效地根据变化重新调整节点的权重。
总结加权轮询算法是一种有效的分配节点流量的算法,它可以有效地减少数据报文丢失率,提高网络性能,减轻节点的负载,避免出现单一瓶颈的情况。
dolphinscheduler负载均衡算法

dolphinscheduler负载均衡算法负载均衡是大型分布式系统中至关重要的一环,它的作用是通过合理地分配系统资源和服务请求,来提高系统的性能和可靠性。
在DolphinScheduler这样的分布式任务调度系统中,负载均衡算法的选择和实现能够直接影响系统的稳定性和任务调度的效率。
DolphinScheduler是一种基于分布式架构和微服务设计的开源任务调度系统,它主要用于解决数据处理和任务调度的问题。
在DolphinScheduler中,负载均衡算法起着非常重要的作用,下面将介绍几种常见的负载均衡算法及其在DolphinScheduler中的应用。
1. 轮询算法轮询算法是一种简单且常见的负载均衡算法。
它的原理是依次将请求分配给每个可用的服务器,以实现请求的均衡分布。
在DolphinScheduler中,轮询算法可以很好地实现任务的负载均衡。
当任务调度器接收到任务时,它会按照一定的顺序选择下一个可用的执行器,以确保每个执行器都有机会处理任务。
2. 加权轮询算法加权轮询算法是对轮询算法的改进,它通过给每个执行器分配不同的权重来实现更灵活的负载均衡。
权重可以根据服务器的性能、资源情况或者其他因素来进行分配。
在DolphinScheduler中,加权轮询算法可以用于根据执行器的负载情况来动态分配任务。
通过设置合适的权重,可以让性能较好的执行器处理更多的任务,从而提高整个系统的任务调度效率。
3. 最少连接数算法最少连接数算法是一种动态的负载均衡算法,它通过统计正在处理连接数的执行器数量,将新的任务分配给连接数最少的执行器。
这样可以保证每个执行器的负载相对均衡,提高整个系统的并发处理能力。
在DolphinScheduler中,最少连接数算法可以用于根据执行器的负载情况来动态地分配任务。
通过选择连接数最少的执行器,可以降低系统处理任务时的延迟,提高整个系统的稳定性和可靠性。
除了上述常见的负载均衡算法,DolphinScheduler还支持自定义负载均衡算法。
负载均衡算法-轮询权重算法原理

负载均衡算法-轮询权重算法原理
轮询权重算法是一种常用的负载均衡算法,它按照设定的权重来分配请求到后端服务器。
算法原理如下:
1. 给每个后端服务器分配一个权重值,权重值越高表示服务器处理能力越强。
2. 维护一个指针,初始时指向第一个服务器。
3. 当有请求到来时,将请求发送给当前指针指向的服务器,并将指针移动到下一个服务器。
4. 当下一个服务器的权重大于1时,将其权重值减一,表示该服务器的处理能力减弱。
5. 重复执行步骤3和步骤4,直到请求全部分配完毕。
举个例子,假设有3台后端服务器,分别分配的权重为5、2和1。
按照轮询权重算法的原则,第一次请求会发送给第一台服务器(权重为5),第二次请求会发送给第二台服务器(权重为2),第三次请求会发送给第三台服务器(权重为1),第四次请求再次发送给第一台服务器。
以此类推,最终所有的请求都会按照权重分配到各个服务器。
轮询权重算法的优点是简单高效,适用于服务器之间的负载相差较大的情况。
但是它也存在一些问题,比如不能动态调整权重、无法考虑服务器的实际负载情况等。
因此,在实际应用中可能需要结合其他的负载均衡算法来进行更精细的负载调度。
典型的几个负载均衡算法

典型的几个负载均衡算法负载均衡算法是用于分配和管理网络负载的重要机制,以确保系统的可靠性、可扩展性和性能。
以下是几个典型的负载均衡算法:1. 轮询算法(Round Robin Algorithm):轮询算法是最基本和简单的负载均衡算法之一、它按顺序将请求依次分发给服务器。
当请求量相同时,每个服务器将平均分配相等数量的请求。
轮询算法适用于服务器性能相近的场景,并且能够避免一些服务器过载的情况。
2. 最少连接算法(Least Connection Algorithm):最少连接算法是根据服务器当前连接数来分配请求的负载均衡算法。
它会将请求分发给当前连接数最少的服务器,以确保资源利用率最高。
最少连接算法适用于一些请求可能需要更多资源的场景,因为它能够将负载均衡到负载较小的服务器上。
3. 最短响应时间算法(Shortest Response Time Algorithm):最短响应时间算法会根据服务器的响应时间来进行负载均衡。
它会将请求分发给响应时间最短的服务器,以确保用户能够获得最佳的响应体验。
最短响应时间算法适用于需要低延迟和高性能的场景。
4. 加权轮询算法(Weighted Round Robin Algorithm):加权轮询算法会根据服务器的处理能力进行权重分配。
具有更高权重的服务器将获得更多的请求分发。
这个算法适用于服务器性能差异较大的场景,能够更好地利用服务器资源。
5. IP哈希算法(IP Hash Algorithm):IP哈希算法会根据客户端的IP地址将请求分发给对应的服务器。
通过将请求与特定服务器绑定,可以确保同一客户端的请求总是由同一个服务器处理,有助于维护会话状态。
这个算法适用于需要维护特定状态的场景,如购物车功能或登录状态等。
6. 分布式哈希算法(Consistent Hashing Algorithm):分布式哈希算法将服务器和请求映射到一个连续的哈希环上。
通过哈希算法将请求映射到合适的服务器上,可以克服服务器节点的动态增减对负载均衡的影响。
负载均衡之加权轮询算法(转)

负载均衡之加权轮询算法(转)⼀:轮询算法(Round-Robin) 轮询算法是最简单的⼀种负载均衡算法。
它的原理是把来⾃⽤户的请求轮流分配给内部的服务器:从服务器1开始,直到服务器N,然后重新开始循环。
算法的优点是其简洁性,它⽆需记录当前所有连接的状态,所以它是⼀种⽆状态调度。
假设有N台服务器:S = {S1, S2, …, Sn},⼀个指⽰变量i表⽰上⼀次选择的服务器ID。
变量i被初始化为N-1。
该算法的伪代码如下: j = i; do { j = (j + 1) mod n; i = j; return Si; } while (j != i); return NULL; 轮询算法假设所有服务器的处理性能都相同,不关⼼每台服务器的当前连接数和响应速度。
当请求服务间隔时间变化⽐较⼤时,轮询算法容易导致服务器间的负载不平衡。
所以此种均衡算法适合于服务器组中的所有服务器都有相同的软硬件配置并且平均服务请求相对均衡的情况。
⼆:加权轮询算法(WeightedRound-Robin) 轮询算法并没有考虑每台服务器的处理能⼒,实际中可能并不是这种情况。
由于每台服务器的配置、安装的业务应⽤等不同,其处理能⼒会不⼀样。
所以,加权轮询算法的原理就是:根据服务器的不同处理能⼒,给每个服务器分配不同的权值,使其能够接受相应权值数的服务请求。
⾸先看⼀个简单的Nginx负载均衡配置。
http {upstream cluster {server a weight=1;server b weight=2;server c weight=4;}...} 按照上述配置,Nginx每收到7个客户端的请求,会把其中的1个转发给后端a,把其中的2个转发给后端b,把其中的4个转发给后端c。
加权轮询算法的结果,就是要⽣成⼀个服务器序列。
每当有请求到来时,就依次从该序列中取出下⼀个服务器⽤于处理该请求。
⽐如针对上⾯的例⼦,加权轮询算法会⽣成序列{c, c, b, c, a, b, c}。
负载均衡轮询原理

负载均衡轮询原理负载均衡轮询算法是一种在分布式系统中对请求进行分发的策略。
其主要目的是在不同服务器之间分配负载,确保系统资源的充分利用和性能的优化。
轮询算法根据一定规则将请求依次分配给各个服务器,从而实现负载均衡。
轮询算法的基本原理如下:1.假设有N 台服务器:S1,S2,...,Sn。
2.初始化一个指示变量i 为-1,表示上一次选择的服务器。
3.按照顺序依次选择服务器。
从服务器S1开始,每次循环到服务器Sn,然后重新开始循环。
4. 当有新的请求到来时,将请求分配给当前指示变量i所指向的服务器。
5.更新指示变量i,使其指向下一个服务器。
6.重复步骤4 和5,直到所有请求处理完毕。
轮询算法的优点在于其简洁性,它无需记录当前所有连接的状态,因此是一种无状态调度。
然而,轮询算法并没有考虑服务器的处理能力不同,导致在实际应用中可能出现负载不均衡的情况。
为了解决这个问题,提出了加权轮询算法。
加权轮询算法在轮询算法的基础上,为每台服务器分配了不同的权值。
权值根据服务器的处理能力、配置等因素确定。
具有较高权值的服务器表示其处理能力较强,应分配更多的请求。
加权轮询算法使得服务器根据其处理能力承担相应的负载,从而提高了系统的负载均衡性。
然而,加权轮询算法在某些特殊权重下可能会导致负载不均匀,出现瞬时高负载的现象。
为了解决这个问题,提出了平滑加权轮询算法。
平滑加权轮询算法在加权轮询算法的基础上,通过调整实例序列,使得负载分配更加平滑。
总之,轮询及其衍生算法在分布式系统中发挥着重要作用,通过对请求的均衡分发,提高了系统的性能和稳定性。
在实际应用中,根据不同的场景和需求,选择合适的负载均衡算法至关重要。
php 轮询算法

php 轮询算法在 PHP 中,轮询算法通常用于将任务分配给多个处理单元,例如服务器或线程。
轮询算法的基本思想是按顺序循环遍历所有处理单元,依次将任务分配给每个处理单元进行处理。
以下是一个简单的 PHP 轮询算法示例:```php<?php// 假设有一个任务列表$tasks = array('task1','task2','task3','task4','task5');// 假设有 3 个处理单元$processors = array('processor1','processor2','processor3');// 轮询算法$taskIndex = 0;$processorIndex = 0;$processorCount = count($processors);$taskCount = count($tasks);while ($taskIndex < $taskCount) {// 将当前任务分配给当前处理单元$currentTask = $tasks[$taskIndex];$currentProcessor = $processors[$processorIndex];echo "分配任务 $currentTask 给处理器 $currentProcessor\n";// 更新任务索引和处理器索引,进行下一次循环$taskIndex++;if ($taskIndex >= $taskCount) {$taskIndex = 0; // 如果所有任务都分配完了,将任务索引重置为 0}$processorIndex++;if ($processorIndex >= $processorCount) {$processorIndex = 0; // 如果所有处理单元都分配完了,将处理单元索引重置为 0}}>```这个示例代码演示了如何使用轮询算法将任务分配给多个处理单元。
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#pragma once
#include<list>
using namespace std;
class roundrobin//class representing round robin schedulin g
{
int *rq;//request times
int n;//number of processes
int q;//time quantum
int *w;//wait times
int *t;//turn-around times
int *a;//arrival times
list<int> order;
public:
roundrobin(void);
~roundrobin(void);
int read();//read input from the user
void calc();//to calculate turn-around and wait time s of all processes and the ordering
void display();
};
#include "roundrobin.h"
#include<iomanip>
#include<iostream>
using namespace std;
roundrobin::roundrobin(void)
{
rq=w=t=NULL;
}
roundrobin::~roundrobin(void)
{
if(rq!=NULL)
{
delete[] rq;
delete[] w;
delete[] t;
delete[] a;
}
}
int roundrobin::read()//read input from the user
{
int i;
cout<<"Enter number of processes:";
cin>>n;
if(rq!=NULL)
{
delete[] rq;
delete[] w;
delete[] t;
}
try
{
rq=new int[n];
w=new int[n];
t=new int[n];
a=new int[n];
}
catch(bad_alloc &ba)
{
cerr<<ba.what()<<endl;
exit(1);
}
cout<<"Enter arrival times:\n";
for(i=0;i<n;i++)
{
cin>>a[i];
}
cout<<"Enter request times:\n";
for(i=0;i<n;i++)
{
cin>>rq[i];
w[i]=t[i]=0;
}
cout<<"Enter time quantum:";
cin>>q;
return1;
}
void roundrobin::calc()//to calculate turn-around and wait times of all processes and the ordering
{
int j=0;
int time;
int k;
int i;
int *r;//remaining times
try
{
r=new int[n];
}
catch(bad_alloc &ba)
{
cerr<<ba.what()<<endl;
exit(1);
}
for(i=0;i<n;i++) r[i]=rq[i];
bool f=false;//flag to indicate whether any process was scheduled as i changed from 0 to n-1 in the next for lo op
int sp=0;//time spent
for(i=0;j<n;i=(i+1)%n)//while there are uncompleted processes
{
if(r[i]>0&&sp>=a[i])//find the next uncomple ted process which has already or just arrived
{
f=true;
if(r[i]<=q)//if the process requests f or time less than the quantum
time=r[i];//time to be alloted in this turn is the complete requested time
else time=q;//else, it is the quantu m time
//schedule the process
t[i]+=time,r[i]-=time,order.push_back (i+1);
if(r[i]==0) j++;//if the process ha s got completed, increment j
for(k=0;k<n;k++)
if(r[k]!=0&&k!=i&&a[k]<sp+time) //for all other arrived processes incompleted after schedu ling this process
if(!(a[k]<=sp))//if they arrived while scheduling this process
w[k]+=sp+time-a [k],t[i]+=sp+time-a[k];//account for the time they spent w aiting while the process was being scheduled
else
w[k]+=time,t[k]+= time;//add time to their wait times and turn-around times
sp+=time;
continue;
}
if(i==n-1)
{
if(!f)
//now there are no more arrived proces ses to be scheduled
//so change sp to the arrival time of n ext arriving process
{
int it;
int diff=0;//diff between prese nt time spent and arrivaltime of next arriving process
for(it=0;it<n;it++)
if(sp<a[it])//if process has'nt yet arrived
{
if(diff==0) diff= a[it]-sp;
else if(diff>a[it] -sp) diff=a[it]-sp;
}
sp+=diff;
}
f=false;
}
}
delete[] r;
}
void roundrobin::display()
{
int i;
float tav=0;//average turn-around time
float wav=0;//average wait time
for(i=0;i<n;i++)
tav+=t[i],wav+=w[i];
tav/=n,wav/=n;
cout<<"Scheduling order:\n";
list<int>::iterator oi;
for(oi=order.begin();oi!=order.end();oi++)
cout<<*oi<<"\t";
cout<<"\nAverage turn-around time = "<<tav<<endl<<" Average wait time = "<<wav<<endl;
}
#include"roundrobin.h"
#include<iostream>
using namespace std;
#include<conio.h>
int main()
{
roundrobin r;
r.read();
r.calc();
r.display();
cout<<"Press any key to exit...";
_getch();
}。