「加权随机java」加权随机森林的实现

今天给各位分享加权随机java的知识，其中也会对加权随机森林的实现进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

• 1、SpringCloud系列-2Ribbon简介与应用
• 2、java随机数怎么做加权
• 3、网站镜像

SpringCloud系列-2Ribbon简介与应用

负载均衡：建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。

负载均衡说白了其实就是伴随着微服务架构的诞生的产物；过去的单体架构，前端页面发起请求，然后后台接收请求直接处理，这个时候不存在什么负载均衡；但是随着单体架构向微服务架构的演变，每个后台服务可能会部署在多台服务器上面，这个时候页面请求进来，到底该由哪台服务器进行处理呢？所以得有一个选择，而这个过程就是负载均衡；同时选择的方案有很多种，例如随机挑选一台或者一台一台轮着来，这就是负载均衡算法。

也可以通过例子来帮助自己记忆，就好比古代皇帝翻牌子，最开始皇帝只有一个妃子，那不存在翻牌子这回事，再怎么翻也只能是这一个妃子侍寝。但是随着妃子多了，就得有选择了，不能同时让所有妃子一起侍寝。

工作原理图如下：

HTTP重定向服务器是一台普通的应用服务器，其唯一个功能就是根据用户的HTTP请求计算出一台真实的服务器地址，并将该服务器地址写入HTTP重定向响应中返回给用户浏览器。用户浏览器在获取到响应之后，根据返回的信息，重新发送一个请求到真实的服务器上。DNS服务器解析到IP地址为192.168.8.74，即HTTP重定向服务器的IP地址。重定向服务器计根据某种负载均衡算法算出真实的服务器地址为192.168.8.77并返回给用户浏览器，用户浏览器得到返回后重新对192.168.8.77发起了请求，最后完成访问。

这种负载均衡方案的优点是比较简单，缺点是浏览器需要两次请求服务器才能完成一次访问，性能较差；同时，重定向服务器本身的处理能力有可能成为瓶颈，整个集群的伸缩性规模有限；因此实践中很少使用这种负载均衡方案来部署。

DNS（Domain Name System）是因特网的一项服务，它作为域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库，能够使人更方便的访问互联网。人们在通过浏览器访问网站时只需要记住网站的域名即可，而不需要记住那些不太容易理解的IP地址。在DNS系统中有一个比较重要的的资源类型叫做主机记录也称为A记录，A记录是用于名称解析的重要记录，它将特定的主机名映射到对应主机的IP地址上。如果你有一个自己的域名，那么要想别人能访问到你的网站，你需要到特定的DNS解析服务商的服务器上填写A记录，过一段时间后，别人就能通过你的域名访问你的网站了。DNS除了能解析域名之外还具有负载均衡的功能，下面是利用DNS工作原理处理负载均衡的工作原理图：

由上图可以看出，在DNS服务器中应该配置了多个A记录，如：

IN A 192.168.8.75;

IN A 192.168.8.76;

IN A 192.168.8.77;

因此，每次域名解析请求都会根据对应的负载均衡算法计算出一个不同的IP地址并返回，这样A记录中配置多个服务器就可以构成一个集群，并可以实现负载均衡。上图中，用户请求，DNS根据A记录和负载均衡算法计算得到一个IP地址192.168.8.77，并返回给浏览器，浏览器根据该IP地址，访问真实的物理服务器192.168.8.77。所有这些操作对用户来说都是透明的，用户可能只知道这个域名。

DNS域名解析负载均衡有如下优点：

同时，DNS域名解析也存在如下缺点：

请求过程：

用户发来的请求都首先要经过反向代理服务器，服务器根据用户的请求要么直接将结果返回给用户，要么将请求交给后端服务器处理，再返回给用户。

反向代理负载均衡

优点：

缺点：

代码实现

由于不同的服务器配置不同，因此它们处理请求的能力也不同，给配置高的服务器配置相对较高的权重，让其处理更多的请求，给配置较低的机器配置较低的权重减轻期负载压力。加权轮询可以较好地解决这个问题。

1.思路

根据权重的大小让其获得相应被轮询到的机会。

可以根据权重我们在内存中创建一个这样的数组{s1,s2,s2,s3,s3,s3}，然后再按照轮询的方式选择相应的服务器。

2.缺点：请求被分配到三台服务器上机会不够平滑。前3次请求都不会落在server3上。

Nginx实现了一种平滑的加权轮询算法，可以将请求平滑（均匀）的分配到各个节点上。

代码实现

代码实现

思路：这里我们是利用区间的思想，通过一个小于在此区间范围内的一个随机数，选中对应的区间（服务器），区间越大被选中的概率就越大。

已知：

s1：[0,1] s2：(1,3] s3 （3,6]

代码实现

代码实现

REST（Representational State Transfer）表象化状态转变（表述性状态转变），基于HTTP、URI、XML、JSON等标准和协议，支持轻量级、跨平台、跨语言的架构设计。是Web服务的一种新的架构风格（一种思想）。

符合上述REST原则的架构方式称为RESTful

在Restful之前的操作：

GET 根据用户id查询用户数据

POST 新增用户

POST 修改用户信息

GET/POST 删除用户信息

RESTful用法：

GET 根据用户id查询用户数据

POST 新增用户

PUT 修改用户信息

DELETE 删除用户信息

之前的操作是没有问题的,大神认为是有问题的,有什么问题呢?你每次请求的接口或者地址,都在做描述,例如查询的时候用了query,新增的时候用了save,其实完全没有这个必要,我使用了get请求,就是查询.使用post请求,就是新增的请求,我的意图很明显,完全没有必要做描述,这就是为什么有了restful.

幂等性：对同一REST接口的多次访问，得到的资源状态是相同的。

安全性：对该REST接口访问，不会使用服务器端资源的状态发生改变。

SpringMVC原生态的支持了REST风格的架构设计

所涉及到的注解:

---@RequestMapping

---@PathVariable

---@ResponseBody

传统情况下在java代码里访问restful服务，一般使用Apache的HttpClient。不过此种方法使用起来太过繁琐。spring提供了一种简单便捷的模板类来进行操作，这就是RestTemplate。

定义一个简单的restful接口

使用RestTemplate访问该服务

从这个例子可以看出，使用restTemplate访问restful接口非常的 简单粗暴无脑 。(url, requestMap, ResponseBean.class)这三个参数分别代表 请求地址、请求参数、HTTP响应转换被转换成的对象类型。

RestTemplate方法的名称遵循命名约定，第一部分指出正在调用什么HTTP方法，第二部分指示返回的内容。本例中调用了restTemplate.postForObject方法，post指调用了HTTP的post方法，Object指将HTTP响应转换为您选择的 对象类型 。

RestTemplate定义了36个与REST资源交互的方法，其中的大多数都对应于HTTP的方法。其实，这里面只有11个独立的方法，其中有十个有三种重载形式，而第十一个则重载了六次，这样一共形成了36个方法。

实际上,由于Post 操作的非幂等性,它几乎可以代替其他的CRUD操作.

目前主流的负载方案分为以下两种：

Ribbon 是一个基于 HTTP和TCP的客户端负载均衡工具。通过 Spring Cloud 的封装，可以让我们轻松地将面向服务的 REST 模版请求自动转换成客户端负载均衡的服务调用。

Spring Cloud Ribbon 虽然只是一个工具类框架，它不像服务注册中心、配置中心、API 网关那样需要独立部署，但是它几乎存在于每一个 Spring Cloud 构建的微服务和基础设施中。因为微服务间的调用，API 网关的请求转发等内容，实际上都是通过 Ribbon 来实现的（）。

Ribbon主要提供：

Ribbon模块介绍：

与Nginx的对比

应用场景的区别：

1.先创建两个服务，用于负载均衡

Server 1 和Server2 的端口号要不同，不然起不来

Server 1接口如下：

Server 2接口如下：

启动类都是一样的，如下：

2.创建一个调用方来请求这个接口

引依赖包

配置启动类，并注入 RestTemplate

配置一下 application.properties,如下：

3.验证

再创建一个 测试方法来验证是否生效，放在test 目录下面，代码如下：

先启动 两个server ,然后在 测试 测试类 ，结果如下：

从结果可以看出实现了负载均衡，默认是 轮询策略，Client1和 clien2 依次调用。

Ribbon 中有两种和时间相关的设置，分别是请求连接的超时时间和请求处理的超时时间，设置规则如下：

Ribbon可以通过下面的配置项，来限制httpclient连接池的最大连接数量、以及针对不同host的最大连接数量。

负载均衡的核心，是通过负载均衡算法来实现对目标服务请求的分发。Ribbion中默认提供了7种负载均衡算法：

验证方法：

1.在BaseLoadBalancer.chooseServer()方法中加断点

2.在RandomRule.choose()方法增加断点，观察请求是否进入。

自定义负载均衡的实现主要分几个步骤：

ILoadBalancer 接口实现类做了以下的一些事情：

修改application.properties文件

在ribbon负载均衡器中，提供了ping机制，每隔一段时间，就会去ping服务器，由 com.netflix.loadbalancer.IPing 接口去实现。

单独使用ribbon，不会激活ping机制，默认采用DummyPing（在RibbonClientConfiguration中实例化），isAlive()方法直接返回true。

ribbon和eureka集成，默认采用NIWSDiscoveryPing（在EurekaRibbonClientConfiguration中实例化的），只有服务器列表的实例状态为up的时候才会为Alive。

IPing中默认内置了一些实现方法如下。

在网络通信中，有可能会存在由网络问题或者目标服务异常导致通信失败，这种情况下我们一般会做容错设计，也就是再次发起请求进行重试。

Ribbon提供了一种重试的负载策略：RetryRule，可以通过下面这个配置项来实现

由于在单独使用Ribbon的机制下，并没有开启Ping机制，所以所有服务默认是认为正常的，则这里并不会发起重试。如果需要演示重试机制，需要增加PING的判断。

1.引入依赖包

2.创建一个心跳检查的类

3.修改mall-portal中application.properties文件，添加自定义心跳检查实现，以及心跳检查间隔时间。

4.在goods-service这个模块中，增加一个心跳检查的接口

5.测试服务启动+停止，对于请求的影响变化。

LoadBalancer 是Spring Cloud自研的组件，支持WebFlux。

由于Ribbon停止更新进入维护状态，所以Spring Cloud不得不研发一套新的Loadbalancer机制进行替代。

1.引入Loadbalancer相关jar包

2.定义一个配置类，这个配置类通过硬编码的方式写死了goods-service这个服务的实例列表，代码如下

3.创建一个配置类，注入一个LoadBalancerClient

4.修改测试类

5.为了更好的看到效果，修改goods-service模块，打印每个服务的端口号码。

java随机数怎么做加权

class C9

{

static int i;

static void sui()

{

System.out.println("\n 排序前：");

float [] a=new float[30];

for(i=0;i30;i++)

{

a[i]=(float)(Math.random()*20);//获得30个随机数

System.out.print(" "+a[i]+" ");

if((i+1)%3==0)

System.out.println();

}

pai(a);

}

static void pai(float a[])

{

System.out.println("\n 排序后：");

for(i=0;i29;i++) //冒泡法排序

{

for(int j=0;j29-i;j++)

{

if(a[j]a[j+1])

{

float t=a[j];

a[j]=a[j+1];

a[j+1]=t;

}

}

}

for(i=0;i30;i++)

{

System.out.print(" "+a[i]+" ");

if((i+1)%3==0)

System.out.println();

}

suip(a); //把数组传给下个函数

}

static void suip(float a[]) //把函数打乱，

{

int k=1;

int l=0;

int d;

int [] b=new int[30];

float [] c=new float[30];

c[0]=a[0];

b[0]=(int)(Math.random()*30);

while(k30)

{

d=(int)(Math.random()*30); //随机一个30内整数给d

for(l=0;lk;l++)

{

if(b[l]==d) //d的数和数组里的数比较，若有重复，则退出for循环，返还上面重新给d赋值

break;

if(l==k-1) //把d里的数写进c数组

{

b[k]=d;

c[d]=a[k];

k++;

}

}

}

System.out.println("\n打乱后:");

for(i=0;i30;i++)

{

d=b[i]; //数组的值给c数组的下标，把a数组的值给c数组

c[d]=a[i];

System.out.print(" "+c[i]+" ");

if((i+1)%3==0)

System.out.println();

}

}

public static void main(String[] args)

{

sui();

}

}

网站镜像

1．基于特定服务器软件的负载均衡 ---- 这种技术是利用网络协议的重定向功能来实现负载均衡的，例如在Http协议中支持定位指令，接收到这个指令的浏览器将自动重定向到该指令指明的另一个URL上。由于和执行服务请求相比，发送定位指令对Web服务器的负载要小得多，因此可以根据这个功能来设计一种负载均衡的服务器。一旦Web服务器认为自己的负载较大，它就不再直接发送回浏览器请求的网页，而是送回一个定位指令，让浏览器去服务器集群中的其他服务器上获得所需要的网页。在这种方式下，服务器本身必须支持这种功能，然而具体实现起来却有很多困难，例如一台服务器如何能保证它重定向过的服务器是比较空闲的，并且不会再次发送定位指令？定位指令和浏览器都没有这方面的支持能力，这样很容易在浏览器上形成一种死循环。因此这种方式实际应用当中并不多见，使用这种方式实现的服务器集群软件也较少。

---- 2．基于DNS的负载均衡 ---- DNS负载均衡技术是最早的负载均衡解决方案，它是通过DNS服务中的随机名字解析来实现的，在DNS服务器中，可以为多个不同的地址配置同一个名字，而最终查询这个名字的客户机将在解析这个名字时得到其中的一个地址。因此，对于同一个名字，不同的客户机会得到不同的地址，它们也就访问不同地址上的Web服务器，从而达到负载均衡的目的。

---- 这种技术的优点是，实现简单、实施容易、成本低、适用于大多数TCP/IP应用；但是，其缺点也非常明显，首先这种方案不是真正意义上的负载均衡，DNS服务器将Http请求平均地分配到后台的Web服务器上，而不考虑每个Web服务器当前的负载情况；如果后台的Web服务器的配置和处理能力不同，最慢的Web服务器将成为系统的瓶颈，处理能力强的服务器不能充分发挥作用；其次未考虑容错，如果后台的某台Web服务器出现故障，DNS服务器仍然会把DNS请求分配到这台故障服务器上，导致不能响应客户端。最后一点是致命的，有可能造成相当一部分客户不能享受Web服务，并且由于DNS缓存的原因，所造成的后果要持续相当长一段时间(一般DNS的刷新周期约为24小时)。所以在国外最新的建设中心Web站点方案中，已经很少采用这种方案了。

---- 3.基于四层交换技术的负载均衡 ---- 这种技术是在第四层交换机上设置Web服务的虚拟IP地址，这个虚拟IP地址是DNS服务器中解析到的Web服务器的IP地址，对客户端是可见的。当客户访问此Web应用时，客户端的Http请求会先被第四层交换机接收到，它将基于第四层交换技术实时检测后台Web服务器的负载，根据设定的算法进行快速交换。常见的算法有轮询、加权、最少连接、随机和响应时间等。

---- 4．基于七层交换技术的负载均衡 ---- 基于第七层交换的负载均衡技术主要用于实现Web应用的负载平衡和服务质量保证。它与第四层交换机比较起来有许多优势：第七层交换机不仅能检查TCP/IP数据包的TCP和UDP端口号，从而转发给后台的某台服务器来处理，而且能从会话层以上来分析Http请求的URL，根据URL的不同将不同的Http请求交给不同的服务器来处理(可以具体到某一类文件，直至某一个文件)，甚至同一个URL请求可以让多个服务器来响应以分担负载(当客户访问某一个URL，发起Http请求时，它实际上要与服务器建立多个会话连接，得到多个对象，例如.txt/.gif/.jpg文档，当这些对象都下载到本地后，才组成一个完整的页面)。

---- 5．站点镜像技术 ---- 以上几种负载均衡技术主要应用于一个站点内的服务器群，但是由于一个站点接入Internet的带宽是有限的，因此可以把负载均衡技术开始应用于不同的网络站点之间，这就是站点镜像技术，站点镜像技术实际上利用了DNS负载均衡技术。

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