加权轮询算法(wrr),这个考点,概率有点高!

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原创:小姐姐味道(微信公众号ID:xjjdog),欢迎分享,转载请保留出处。

临近年关,招聘的和找工作的却忙的热火朝天,互相拿捏着。

今朝不同往昔,卖惨成为主流旋律,也加剧了从业人员的焦虑。很多人,工作了十来年没碰过算法,如今却不得不像蹲自习室一样,捧起大头书死命去看。

呜呼哀哉。

最近和不少参加面试的小伙伴交流了一下,发现出现了一个比较高频的算法题。不同于链表、树、动态规划这些有规律可循的算法题,加权轮询算法有很多小的技巧,在实际应用中也比较多。最平滑的Nginx轮询算法,如果你没有见过的话,那自然是永远无法写出来的。

所谓的加权轮询算法,其实就是Weighted Round Robin,简称wrr。在我们配置Nginx的upstream的时候,带权重的轮询,其实就是wrr。

upstream backend {
   ip_hash;
   server 192.168.1.232 weight=4; 
   server 192.168.1.233 weight=3;
   server 192.168.1.234 weight=1;
}
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1. 核心数据结构

为了方便编码,对于每一个被调度的单元来说,我们抽象出一个叫做Element的类。其中,peer指的是具体的被调度资源,比如IP地址,而weight指的是这个资源的相关权重。

public class Element {
    protected String peer;
    protected int weight;

    public Element(String peer, int weight){
        this.peer = peer;
        this.weight = weight;
    }
}
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那么我们具体的调度接口,将直接返回peer的地址。

public interface IWrr {
    String next();
}
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我们将在代码中直接测试IWrr接口的调度情况。比如,分配7、2、1权重的三个资源,其测试代码如下。

Element[] elements = new Element[]{
	new Element("A", 7),
	new Element("B", 2),
	new Element("C", 1),
};
int count = 10;
IWrr wrr = new WrrSecurityLoopTreeMap(elements);
for (int i = 0; i < count; i++) {
    System.out.print(wrr.next() + ",");
}
System.out.println();
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上面的代码调用了10次接口,我们希望代码实现,将以7,2,1的比例进行调度。

2. 随机数版本

最简单的方式,就是使用随机数去实现。当然,只有在请求量比较大的情况下,随机分布才会向7、2、1的比例逼近。这通常都没什么问题,比如SpringCloud的Robion组件,就是使用随机轮询的方式。

我们首先计算总的权重值,记作total,然后每次调用都取total区间的随机数,再依次遍历所有的权重数据。

next方法的时间复杂度,在最坏的情况下是O(n)。

随机调度获取的调用顺序也是随机的,对类似于微服务节点轮询这种场景,比较友好。但对于一些调用量比较小的服务,可能有些节点就会被饿死,毕竟是随机数嘛。

public class WrrRnd implements IWrr {
    final int total;
    final Element[] elements;
    final Random random = new SecureRandom();

    public WrrRnd(Element[] elements) {
        this.total = Arrays.stream(elements)
                .mapToInt(ele -> ele.weight)
                .sum();

        this.elements = elements;
    }

    @Override
    public String next() {
        final int n = elements.length;
        int index = n - 1;
        int hit = random.nextInt(total);

        for(int i = 0; i < n; i++){
            if(hit >= 0) {
                hit -= elements[i].weight;
            }else{
                index = i - 1;
                break;
            }
        }

        return elements[index].peer;
    }
}
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3. 递增版本

随机数大多数情况下是美好的,但有时候我们确实需要非常准确的调度结果。这种情况下,使用一个原子递增的计数器,去存放当前的调度次数,是常见的方式。

所以逻辑就比较清晰了,我们可以直接使用原子类去实现这个计数器。

代码与上面的类似,只不过在获取hit变量的时候,我们把随机数的获取方式,替换成自增的方式。

//原来的
int hit = random.nextInt(total);
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现在的。当然,它还有一个小小的问题,那就是int的数值很可能会被用完了,这个小问题在下面的代码一并修复。

int hit = count.getAndIncrement() % total;
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4. 红黑树版本

不论是随机数还是按照顺序轮询,它们的时间复杂度都是比较高的,因为它每次都需要遍历所有的配置项,直到达到我们所需要的数值。要想提高其运行效率,我们可以借助于Java的TreeMap,空间上换时间。

下面是一个线程安全版本的实现方法,使用物理上的存储来解决时间上的耗费。TreeMap底层是红黑树,实现了根据Key的大小进行排序的功能,它的平均时间复杂度是log(n)。

我们把上面代码的逻辑,直接转化成TreeMap存储,就可以通过ceilingEntry方法获取最近的调度单元。

在并发上面,直接使用了CAS原语。这时候,我们不再自增,而是将最大值严格控制在total以下,通过自旋来处理冲突。

public class WrrSecurityLoopTreeMap implements IWrr {
    final int total;
    final AtomicInteger count = new AtomicInteger();
    final TreeMap<Integer, Element> pool = new TreeMap<>();

    public WrrSecurityLoopTreeMap(Element[] elements) {
        int total = 0;
        for (Element ele : elements) {
            total += ele.weight;
            pool.put(total - 1, ele);
        }
        this.total = total;
    }

    @Override
    public String next() {
        final int modulo = total;
        for (; ; ) {
            int hit = count.get();
            int next = (hit + 1) % modulo;
            if (count.compareAndSet(hit, next) && hit < modulo) {
                return pool.ceilingEntry(hit).getValue().peer;
            }
        }
    }
}
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5. LVS版本

上面的这些版本(除了随机),有一个最大的问题,就是调度不均衡。当我们的比例是7、2、1,它的调度结果是A,A,A,A,A,A,A,B,B,C,

我们希望调度能够平滑一些,而不是一股脑的压在A节点上。下面是LVS代码里的一个算法,采用的是最大公约数来实现轮询。虽然它不能实现非常平滑的轮询,但起码比上面的自增式代码强多了。

这段代码的执行过程就包含两部分,一部分是计算最大公约数gcd,一部分是轮询算法。

对于7、2、1的权重,它的调度结果是A,A,A,A,A,A,B,A,B,C,,相比较按顺序轮询的方式,有了一些改善。当这些节点的权重数值差不多的时候,LVS版本会表现出较好的负载均衡效果。

我们首先在构造函数里,算出最大公约数的gcd。然后,基于这个最大公约数,进行轮询算法的运算。

根据介绍的地址,可以很容易写出对应的算法。

http://kb.linuxvirtualserver.org/wiki/Weighted_Round-Robin_Scheduling
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下面是具体的代码。

public class WrrGcd implements IWrr {
    final int gcd;
    final int max;
    final Element[] elements;

    public WrrGcd(Element[] elements) {
        Integer gcd = null;
        int max = 0;
        for (Element ele : elements) {
            gcd = gcd == null ? ele.weight : gcd(gcd, ele.weight);
            max = Math.max(max, ele.weight);
        }
        this.gcd = gcd;
        this.max = max;
        this.elements = elements;
    }

    int i = -1;
    int cw = 0;
    @Override
    public String next() {
        for (; ; ) {
            final int n = elements.length;
            i = (i + 1) % n;
            if (i == 0) {
                cw = cw - gcd;
                if (cw <= 0) {
                    cw = max;
                    if (cw == 0) {
                        return null;
                    }
                }
            }
            if(elements[i].weight >= cw){
                return elements[i].peer;
            }
        }
    }

    private int gcd(int a, int b) {
        return b == 0 ? a : gcd(b, a % b);
    }
}
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6. Nginx版本

nginx这个版本就更上一层楼,可以达到A,A,B,A,A,C,A,A,B,A,的效果。在保证准确的权重前提下,实现了调用尽量的分散。

这个算法比较巧妙,可以说是非常天才的算法。如果你没有接触过的话,是绝对写不出来的。

虽然算法比较简单,但要证明算法的准确性却不是一件容易的事情。证明的具体过程可以参考以下链接。

https://tenfy.cn/2018/11/12/smooth-weighted-round-robin/
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看我们的代码,封装了一个叫做Wrr的类。这个类在原来权重的基础上,增加了一个当前的权重值current。current没次调用都会改变。

在每一轮调用中,都会在current上加上对应节点的weight值,然后选择current值最大的那一个,当作本轮的调度节点。

被选中的节点,将会减去所有的权重值total,然后进行下一次调度。唯一的问题是,当节点比较多的时候,它的时间复杂度总是O(n),执行效率上要打一些折扣。

public class WrrSmooth implements IWrr {
    class Wrr {
        Element ele;
        int current = 0;
        Wrr(Element ele){
            this.ele = ele;
        }
    }

    final Wrr[] cachedWeights;

    public WrrSmooth(Element[] elements) {
        this.cachedWeights = Arrays.stream(elements)
                .map(Wrr::new)
                .collect(Collectors.toList())
                .toArray(new Wrr[0]);
    }

    @Override
    public String next() {
        int total = 0;
        Wrr shed = cachedWeights[0];

        for(Wrr item : cachedWeights){
            int weight = item.ele.weight;
            total +=  weight;

            item.current += weight;
            if(item.current > shed.current){
                shed = item;
            }
        }
        shed.current -= total;
        return shed.ele.peer;
    }
}
复制代码

Nginx的这个版本,写法非常简单。建议好好理解,掌握红黑树和Ningx版本的写法即可。

End

一般的面试,其实集中在随机数和递增版本上,当然红黑树这一版也可以考虑一下。至于LVS和Nginx的这些写法,如果以前没有碰到过,大概率是写不出来的,除非你是天才。

但是如果你是天才,还用得着这样粗俗的面试么?

作者简介:小姐姐味道 (xjjdog),一个不允许程序员走弯路的公众号。聚焦基础架构和Linux。十年架构,日百亿流量,与你探讨高并发世界,给你不一样的味道。我的个人微信xjjdog0,欢迎添加好友,​进一步交流。​

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