循环遍历服务器的Go算法，按预定义的比例进行分配。

huangapple
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英文:

Go algorithm for looping through servers in predefined ratio

问题

我正在尝试创建一个算法，可以按照预定义的比例在后端服务器中循环执行操作。

例如，我有两个后端服务器：

  1. type server struct {
  2.     addr    string
  3.     ratio   float64
  4.     counter int64
  5. }
  7. // s2 是一个强大的服务器，可以处理比 s1 多 3 倍的请求 *编辑
  8. s1 := &server{":3000", 0.25}
  9. s2 := &server{":3001", 0.75}
  11. func nextServer() {
  12.     server := next() // 简单的 goroutine，用于在 s1 和 s2 之间选择下一个服务器
  13.     N := server.counter / i
  14.     if float64(N) > server.ratio {
  15.         // 重复调用这个函数
  16.         return nextServer()
  17.     }
  18.     
  19.     server.counter += 1
  20. }    
  22. for i := 0; i < 1000; i++ {
  23.     nextServer()
  24. }
  • s1 的计数器（处理的请求）为 250
  • s2 是一个庞大的服务器，计数器为 750

这只是我所拥有的内容的一个非常简单的实现，但当 i 大约为 10000 时，它在 nextServer() 中不断循环，因为 N 总是大于 server.ratio。

只要 i 大约为 5000，它就能完美运行。但我认为有更好的算法可以按照比例进行循环。

如何使这个算法简单而稳定？

英文:

I am tying to make a algorithm that can loop true things, backend server in my case by a pre defined ratio.

for example I got 2 backend servers

  1. type server struct {
  2.     addr string
  3.     ratio float64
  4.     counter int64
  5. }
  7. // s2 is a beast and may handle 3 times the requests then s1 *edit
  8. s1 := &amp;server{&quot;:3000&quot;, 0.25}
  9. s2 := &amp;server{&quot;:3001&quot;, 0.75}
  11. func nextServer() {
  12.     server := next() // simple goroutine that provides the next server between s1 and s2
  13.     N := server.counter / i
  14.     if float64(N) &gt; server.ratio {
  15.         //repeat this function
  16.         return nextServer()
  17.     }
  18.     
  19.     server.counter += 1
  20. }    
  22. for i := 0; i &lt; 1000; i++ {
  23.     nextServer()
  24. }
  • s1 has 250 as counter (requests handled)
  • s2 is huge so he has 750 as counter (requests handled)

this is a very simple implementation of what I got but when i is like 10000, it keeps looping in
nextServer() cause N is always > server.ratio.

as long as i is around 5000 it works perfect. but I think there are better algorithms for looping in ratios.

How to make this simple and solid?

答案1

得分: 3

像这样吗？

  1. package main
  3. import (
  4. 	"fmt"
  5. 	"math/rand"
  6. )
  8. type server struct {
  9. 	addr  string
  10. 	ratio float64
  11. }
  13. var servers []server
  15. func nextServer() *server {
  16. 	rndFloat := rand.Float64() // 在0.0-1.0之间选择一个随机数
  17. 	ratioSum := 0.0
  18. 	for _, srv := range servers {
  19. 		ratioSum += srv.ratio // 将列表中所有先前服务器的比率相加
  20. 		if ratioSum >= rndFloat { // 如果比率总和超过随机数
  21. 			return &srv // 返回该服务器
  22. 		}
  23. 	}
  24. 	return nil // 不应该到达这里
  25. }
  27. func main() {
  28. 	servers = []server{server{"0.25", 0.25}, server{"0.50", 0.50},
  29. 		server{"0.10", 0.10}, server{"0.15", 0.15}}
  31. 	counts := make(map[string]int, len(servers))
  32. 	for i := 0; i < 100; i++ {
  33. 		srv := nextServer()
  34. 		counts[srv.addr] += 1
  35. 	}
  36. 	fmt.Println(counts)
  37. }

例如，输出结果为：

  1. map[0.50:56 0.15:15 0.25:24 0.10:5]
英文:

Something like this?

  1. package main
  3. import (
  4. 	&quot;fmt&quot;
  5. 	&quot;math/rand&quot;
  6. )
  8. type server struct {
  9. 	addr  string
  10. 	ratio float64
  11. }
  13. var servers []server
  15. func nextServer() *server {
  16. 	rndFloat := rand.Float64() //pick a random number between 0.0-1.0
  17. 	ratioSum := 0.0
  18. 	for _, srv := range servers {
  19. 		ratioSum += srv.ratio //sum ratios of all previous servers in list
  20. 		if ratioSum &gt;= rndFloat { //if ratiosum rises above the random number
  21. 			return &amp;srv //return that server
  22. 		}
  23. 	}
  24. 	return nil //should not come here
  25. }
  27. func main() {
  28. 	servers = []server{server{&quot;0.25&quot;, 0.25}, server{&quot;0.50&quot;, 0.50}, 
  29.             server{&quot;0.10&quot;, 0.10}, server{&quot;0.15&quot;, 0.15}}
  31. 	counts := make(map[string]int, len(servers))
  32. 	for i := 0; i &lt; 100; i++ {
  33. 		srv := nextServer()
  34. 		counts[srv.addr] += 1
  35. 	}
  36. 	fmt.Println(counts)
  37. }

Yields for example:

  1. map[0.50:56 0.15:15 0.25:24 0.10:5]

huangapple
  • 本文由 发表于 2014年9月24日 19:32:52
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