一、背景
在工作中会遇到有多个下游业务接口或者服务器（这里统称为[目标]）需要选择性调用，而且还支持配置权重。
比如有3台服务器，分别给予 20%，30%和 50% 的流量；比如有3个厂商的接相似服务，分别给予 80%，5%，15% 的调用量配比。
那么我们该如何实现？
二、方法
2.1 使用 commons-math3 的工具类（推荐）
使用 Apache Commons Math3 工具包的 EnumeratedDistribution 类
maven 仓库
https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.commons/commons-math3
<!-- https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.commons/commons-math3 -->
<dependency>
<groupId>org.apache.commons</groupId>
<artifactId>commons-math3</artifactId>
<version>3.6.1</version>
</dependency>
示例类：
package other.commons.math;
import lombok.AllArgsConstructor;
import lombok.Data;
@Data
@AllArgsConstructor
public class Tool {
private String name;
}
测试代码
package other.commons.math;
import org.apache.commons.math3.distribution.EnumeratedDistribution;
import org.apache.commons.math3.util.Pair;
import java.util.ArrayList;
import java.util.List;
public class Demo {
public static void main(String[] args) {
// 构造数据
Tool tool1 = new Tool("第1个工具");
Tool tool2 = new Tool("第2个工具");
final List<Pair<Tool, Double>> toolWeights = new ArrayList<>();
toolWeights.add(new Pair<>(tool1, 20D));
toolWeights.add(new Pair<>(tool2, 80D));
// 测试1万次
int first = 0;
int second = 0;
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
// 执行带权重随机获取一个
Tool tool = new EnumeratedDistribution<>(toolWeights).sample();
if (tool.equals(tool1)) {
first++;
}
if (tool.equals(tool2)) {
second++;
}
}
System.out.println("工具1出现" + first + "次；工具2出现" + second + "次");
}
}
运行结果符合预期
工具1出现1952次；工具2出现8048次
大家可以自行去源码里看其原理：
大致是将权重归一化到 0-1 的范围，然后随机获取 0-1 之间的 double 值，落在哪个区间就获取该区间对应的对象。
/**
* Generate a random value sampled from this distribution.
*
* @return a random value.
*/
public T sample() {
final double randomValue = random.nextDouble();
int index = Arrays.binarySearch(cumulativeProbabilities, randomValue);
if (index < 0) {
index = -index-1;
}
if (index >= 0 &&
index < probabilities.length &&
randomValue < cumulativeProbabilities[index]) {
return singletons.get(index);
}
/* This should never happen, but it ensures we will return a correct
* object in case there is some floating point inequality problem
* wrt the cumulative probabilities. */
return singletons.get(singletons.size() - 1);
}
2.2 使用 NavigableMap 类
借助 NavigableMap 的 higherEntry 定位该元素应该落的权重区间，权重未做归一化处理，定位的速度依赖于底层实现。
public class RandomCollection<E> {
private final NavigableMap<Double, E> map = new TreeMap<Double, E>();
private double total = 0;
public void add(double weight, E result) {
if (weight <= 0 || map.containsValue(result))
return;
total += weight;
map.put(total, result);
}
public E next() {
double value = ThreadLocalRandom.current().nextDouble() * total;
return map.higherEntry(value).getValue();
}
}
示例
package other.commons.math;
public class Demo3 {
public static void main(String[] args) {
Tool tool1 = new Tool("第1个工具");
Tool tool2 = new Tool("第2个工具");
RandomCollection<Tool> util = new RandomCollection<>();
util.add(20, tool1);
util.add(80, tool2);
// 测试1万次
int first = 0;
int second = 0;
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
Tool tool = util.next();
if (tool.equals(tool1)) {
first++;
}
if (tool.equals(tool2)) {
second++;
}
}
System.out.println("工具1出现" + first + "次；工具2出现" + second + "次");
}
}
运行结果符合预期
工具1出现1937次；工具2出现8063次
底层原理
java.util.TreeMap#getHigherEntry
/**
* Gets the entry for the least key greater than the specified
* key; if no such entry exists, returns the entry for the least
* key greater than the specified key; if no such entry exists
* returns {@code null}.
*/
final Entry<K,V> getHigherEntry(K key) {
Entry<K,V> p = root;
while (p != null) {
int cmp = compare(key, p.key);
if (cmp < 0) {
if (p.left != null)
p = p.left;
else
return p;
} else {
if (p.right != null) {
p = p.right;
} else {
Entry<K,V> parent = p.parent;
Entry<K,V> ch = p;
while (parent != null && ch == parent.right) {
ch = parent;
parent = parent.parent;
}
return parent;
}
}
}
return null;
}
2.3 使用 Collections.shuffle()
package other.commons.math;
import java.util.Collections;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
import java.util.Map;
public class RandomWeightUtils {
/**
* 带权重随机
* @param map 元素和对应权重
* @param <K> 元素类型
* @return 符合权重的随机元素
*/
public static <K> K random(Map<K, Integer> map) {
if (map == null || map.isEmpty()) {
return null;
}
List<K> list = new LinkedList<>();
// 放入权重个 K
for (Map.Entry<K, Integer> entry : map.entrySet()) {
for (int i = 0; i < entry.getValue(); i++) {
list.add(entry.getKey());
}
}
// 随机打散 list
Collections.shuffle(list);
// 取第一个 （最后一个也可以）
return list.get(0);
}
}
测试方法
package other.commons.math;
import java.util.*;
public class demo2 {
public static void main(String[] args) {
Tool tool1 = new Tool("第1个工具");
Tool tool2 = new Tool("第2个工具");
Map<Tool, Integer> map = new HashMap<Tool, Integer>() {{
put(tool1, 3);
put(tool2, 7);
}};
// 测试1万次
int first = 0;
int second = 0;
for (int i = 0; i < 10000; i++) {
Tool tool = RandomWeightUtils.random(map);
if (tool.equals(tool1)) {
first++;
}
if (tool.equals(tool2)) {
second++;
}
}
System.out.println("工具1出现" + first + "次；工具2出现" + second + "次");
}
}
运行结果符合预期
工具1出现3010次；工具2出现6990次
底层原理