賢い負荷分散アルゴリズム: 頭を使って

負荷分散技術は現在ではどこにでもありますが、基本的にはまだ使用段階であり、その核心は十分に理解されていません。実際に問題が発生した場合、何が原因なのかを知ることは難しく、Google や Baidu に頼るしか方法がない場合があります。 したがって、いくつかの核となる事柄を理解しておくとよいでしょう。

負荷分散の一般的なプロセスは、各サーバーから随時情報を収集するか、各サーバーが情報を積極的に報告し、それが構成コアによって保存され、重みが計算され、対応するアルゴリズムに従ってサービス マシンが選択されます。 （もちろん、これはこの記事の主題ではありませんし、私が言っていることは正しくないかもしれません）

私が紹介したいのは、重みに基づいてマシンを選択するための次のような巧妙なアルゴリズムです。

 int chooseOneRoute ( LB_SvrInfo * & pSvr )
 {
ダブルdblTotalWeight = 0.0;
整数i = 0;
    time_t curTime =時間( NULL );
    //重みの計算方法はLateメソッドです
    ( curTime - calWeightTime >= CAL_WEIGHT_TIME_INTERVAL ) の場合
    {
        重量を計算します。
    }
    //まず各サーバーの重みを合計します
( i = 0; i < MAX_SERVER_NUM; i++ )の場合
    {
        if ( !oServerInfo[i].isOkForRoute() )続行します。
        dblTotalWeight += oServerInfo[i].getWeight();
    }
    dblTotalWeight *= rand() / ( RAND_MAX + 1.0 );
    //減算を行う
( i = 0; i < MAX_SERVER_NUM; i++ )の場合
    {
        if ( !oServerInfo[i].isOkForRoute() )続行します。
        dblTotalWeight -= oServerInfo[i].getWeight();
    // 対応するサーバーを探す
        dblTotalWeight < 0 の場合、break;
    }
    pSvr = &(oServerInfo[i]);
 0を返します。
 }

段階的な説明は次のとおりです。

まず各マシンの重量値を計算して保存します。

[[214964]]

各機械の重量を順番に合計します。これは、各機械が総重量に占める割合に相当します。

乱数を取り、0 から 1 の間のランダムな値を取得し、それを選択したマシンのマークとして合計重量に掛けます。

そして、各機械の重量を順に減算します。選択した機械の重量範囲まで減算すると、機械番号が得られ、機械が選択されます。

アルゴリズム図は次のとおりです。

サーバーの重みが大きいほど、線分上で占める時間が長くなり、乱数によって選択される可能性が高くなります。

最初は数学者が考え出した公式だと思っていましたが、原理は驚くほど単純でした。つまり、良いものは必ずしも複雑ではなく、見た目が素晴らしいものは必ずしも複雑ではありませんが、ほとんどの人の想像を超えていることは間違いありません。