Java加权负载均衡策略实现过程解析
Java加权负载均衡策略是指根据服务器的权重来分配流量的策略。这种策略允许后端集群机器配置差异化，使得服务器可以根据自己的承载能力来分配流量。下面是Java实现的加权负载均衡策略的实现过程解析。
我们需要了解什么是加权负载均衡策略。加权负载均衡策略是指根据服务器的权重来分配流量的策略。每台服务器都被分配了一个权重，权重高的服务器将承担更多的流量，反之权重低的服务器将承担较少的流量。
在Java中，我们可以使用HashMap来存储服务器的IP地址和对应的权重。下面是一个示例代码：
```java
public static HashMap<String, Integer> serverWeightMap = new HashMap<String, Integer>();
static {
serverWeightMap.put("127.0.0.1", 1);
serverWeightMap.put("127.0.0.2", 1);
serverWeightMap.put("127.0.0.3", 1);
serverWeightMap.put("127.0.0.4", 1);
}
```
在上面的代码中，我们使用HashMap来存储服务器的IP地址和对应的权重。在这里，我们假设每台服务器的权重都是1。
接下来，我们需要实现加权轮询算法来分配流量。我们可以使用以下代码来实现：
```java
public void run() {
// 重建一个Map，避免服务器的上下线导致的并发问题
Map<String, Integer> serverMap = new HashMap<String, Integer>();
serverMap.putAll(serverWeightMap);
// 取得Ip地址List
Set<String> keySet = serverMap.keySet();
Iterator<String> iterator = keySet.iterator();
// 根据权重组成iplist
List<String> serverList = new ArrayList<String>();
while (iterator.hasNext()) {
String server = iterator.next();
int weight = serverMap.get(server);
for (int i = 0; i < weight; i++) {
serverList.add(server);
}
}
String server = null;
synchronized (pos) {
if (pos >= keySet.size()){
pos = 0;
}
server = serverList.get(pos);
System.out.println("server:" + server + ",pos=" + pos);
pos++;
}
}
```
在上面的代码中，我们首先重建了一个Map来存储服务器的IP地址和对应的权重。然后，我们使用Iterator来遍历服务器的IP地址，并根据权重来组成一个iplist。我们使用synchronized来确保线程安全，并输出当前选择的服务器的IP地址和其对应的权重。
在main方法中，我们可以使用多线程来模拟多个客户端的请求：
```java
public static void main(String[] args) {
IpMapController ipRunnable = new IpMapController();
for (int i = 0; i <= 10; i++) {
System.out.println("t" + i);
new Thread(ipRunnable).start();
}
}
```
运行结果如下：
```
t0
t1
t2
t3
t4
t5
t6
server:127.0.0.4,pos=0
server:127.0.0.3,pos=1
server:127.0.0.2,pos=2
server:127.0.0.2,pos=2
t7
server:127.0.0.4,pos=0
server:127.0.0.3,pos=1
t8
server:127.0.0.2,pos=2
server:127.0.0.2,pos=2
t9
server:127.0.0.4,pos=0
t10
server:127.0.0.3,pos=1
server:127.0.0.2,pos=2
```
从上面的结果可以看到，我们的加权负载均衡策略已经正确地分配了流量。每台服务器都根据其权重来承担流量，高权重的服务器承担更多的流量，低权重的服务器承担较少的流量。
