java系统相关算法应用

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#算法 #分布式 #架构 #java #性能

JAVA系统中常用算法归类：

 

一、限流算法

每个API接口都是有访问上限的,当访问频率或者并发量超过其承受范围时候,我们就必须考虑限流来保证接口的可用性或者降级可用性.即接口也需要安装上保险丝,以防止非预期的请求对系统压力过大而引起的系统瘫痪.

 

漏桶算法，令牌桶算法，计数算法

 

  • 漏桶算法

漏桶(Leaky Bucket)算法思路很简单,水(请求)先进入到漏桶里,漏桶以一定的速度出水(接口有响应速率),当水流入速度过大会直接溢出(访问频率超过接口响应速率),然后就拒绝请求,可以看出漏桶算法能强行限制数据的传输速率

 

  • 令牌桶算法

令牌桶算法(Token Bucket)和 Leaky Bucket 效果一样但方向相反的算法,更加容易理解.随着时间流逝,系统会按恒定1/QPS时间间隔(如果QPS=100,则间隔是10ms)往桶里加入Token(想象和漏洞漏水相反,有个水龙头在不断的加水),如果桶已经满了就不再加了.新请求来临时,会各自拿走一个Token,如果没有Token可拿了就阻塞或者拒绝服务.

  • 计数算法

按照设定的速率对每个请求进行计算，然后滑动窗口来判断是否超过限制。

 

相关组件

  1. Google开源工具包Guava提供了限流工具类RateLimiter
  2. (网关限流)Spring Cloud Zuul RateLimit项目Github地址 https://github.com/marcosbarbero/spring-cloud-zuul-ratelimit
  3. eureka组件实现的令牌桶限流

 

应用场景

  1. 接口调用频率限制
  2. 程序逻辑执行速率控制
  3. 事务超频处理
  4. 网关请求限流

 

 

二、分布式算法

 

负载均衡算法：

  • Hash算法，一致性hash(环形hash),虚拟节点

常用的算法：是对hash结果取余数 (hash() mod N )：对机器编号从0到N-1，按照自定义的 hash()算法，对每个请求的hash()值按N取模，得到余数i，然后将请求分发到编号为i的机器。

1、算法简述

     一致性哈希算法(Consistent Hashing Algorithm)是一种分布式算法，常用于负载均衡。Memcached client也选择这种算法，解决将key-value均匀分配到众多Memcached server上的问题。它可以取代传统的取模操作，解决了取模操作无法应对增删Memcached Server的问题(增删server会导致同一个key,在get操作时分配不到数据真正存储的server，命中率会急剧下降)。

  简单来说，一致性哈希将整个哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0 - (2^32)-1（即哈希值是一个32位无符号整形），整个哈希空间环如下：

 

    整个空间按顺时针方向组织。0和(2^32)-1在零点中方向重合。

    下一步将各个服务器使用H进行一个哈希，具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置，这里假设将上文中三台服务器使用ip地址哈希后在环空间的位置如下：

     接下来使用如下算法定位数据访问到相应服务器：将数据key使用相同的函数H计算出哈希值h，通根据h确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。

    例如我们有A、B、C、D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：

 根据一致性哈希算法，数据A会被定为到Server 1上，D被定为到Server 3上，而B、C分别被定为到Server 2上。

2、容错性与可扩展性分析

   下面分析一致性哈希算法的容错性和可扩展性。现假设Server 3宕机了：

 

 

  可以看到此时A、C、B不会受到影响，只有D节点被重定位到Server 2。一般的，在一致性哈希算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅是此服务器到其环空间中前一台服务器（即顺着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它不会受到影响。

  下面考虑另外一种情况，如果我们在系统中增加一台服务器Memcached Server 4：

     此时A、D、C不受影响，只有B需要重定位到新的Server 4。一般的，在一致性哈希算法中，如果增加一台服务器，则受影响的数据仅仅是新服务器到其环空间中前一台服务器（即顺着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它不会受到影响。

    综上所述，一致性哈希算法对于节点的增减都只需重定位环空间中的一小部分数据，具有较好的容错性和可扩展性。

3、虚拟节点

    一致性哈希算法在服务节点太少时，容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜问题。例如我们的系统中有两

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