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RSS订阅原创 负载标准修改
在修改后的代码中，isInvokerOverloaded 方法新增了计算集合内所有 Invoker 的活跃连接数平均值和标准差的代码，并且根据公式计算了负载过高阈值，阈值的计算公式为 平均负载 * (1 + 系数 * 标准差)。其中，系数为一个可配置的参数，用于调整代表负载过高的程度。通常情况下，系数的值为0.5 ~ 1.5之间。
2023-04-16 22:04:38
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原创 基于dubbo和zookeeper，拓展内部负载器，结合一致哈希和最少活跃优先
参数用于设置负载过高的阈值，例如设置为 1.5 表示当 Invoker 的活跃连接数高于集合内所有 Invoker 活跃连接数平均值的 1.5 倍时，认为该 Invoker 负载过高。方案：基于 Dubbo 和 Zookeeper 的内置一致性哈希法和最少活跃法进行扩展，实现一个结合这两种策略的自定义负载均衡策略。方法中，我们比较 Invoker 的活跃连接数与集合内所有 Invoker 的活跃连接数平均值的乘积，以判断其是否负载过高。这样，Dubbo 会在运行时使用您的自定义负载均衡策略。
2023-04-12 21:24:14
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原创 基于Dubbo+zookeeper结合一致性哈希法与最少活跃优先法实现视频流转码任务分发
创建一个名为的类，并实现接口。在这个类中，我们将实现一致性哈希和最少活跃法的结合。@Override// TODO: 实现一致性哈希和最少活跃法的结合// 其他所需的方法，例如一致性哈希算法和最少活跃法算法最后，我们需要在 Dubbo 配置文件中为相应的服务启用自定义负载均衡策略。例如，在标签中添加属性同时，确保 Dubbo 能够找到并加载自定义的负载均衡策略。在目录下创建一个名为。
2023-04-12 14:01:04
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原创 基于Dubbo实现一致哈希法与最少活跃优先法结合
一致性哈希和最少活跃法结合的好处在于，它们可以互相弥补彼此的不足，使负载均衡更加精细和可靠。一致性哈希可以避免节点的加入和退出对系统的影响，保证了负载均衡的稳定性，但是由于节点的虚拟节点数量是有限的，所以在某些情况下可能会导致节点负载不均衡的问题。而最少活跃法可以根据节点的实时负载情况进行动态的调整，保证了节点的负载均衡，但是它对节点的加入和退出比较敏感，容易受到节点状态的影响。因此，将一致性哈希和最少活跃法结合使用，可以克服它们各自的缺点，使得负载均衡更加平稳和可靠，同时也能够更加适应节点的动态变化。
2023-04-11 19:51:18
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空空如也
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