也是出息了，业务代码里面也用上算法了。

百科大全 2025年07月28日 01:36 1 admin

你好呀，我是歪歪。

好消息，好消息，歪师傅最近写业务代码的时候，遇到一个可以优化的点。

然后，灵机一动，想到一个现成的算法可以拿来用。

业务代码中能用到算法，虽然不是头一遭，但是也真的是算难得了。

记录一下，分享一波。

走起。

场景

场景是这样的。

首先，我有一批数据要调用下游系统的一个统一的接口，去查询数据状态。

这一批数据，分属于不同的平台，所以调用下游查询接口的时候，我会告诉它有的数据要去 A 平台查询，有的数据要去 B 平台查询...

大概就是这个意思：

在这个场景下，我们还不用关心平台方的同步返回结果，因为最终的结果平台方会异步通知回来。

这样看起来是一个非常简单的场景对不对？

现在我们在这个基础上加一个小小的变化。

由于这个下游系统是一个非常重要的系统，承担着全公司所流量的出人口，可以说是咽喉要道。

所以，出于保护自身的目的，它对调用方的接口都做了限流。

对于我这个小卡拉米的、边边角角的查询动作，它给的限流就是一秒最多一笔。

也就是说，我调用查询接口的时候，线程池什么的就别想了，老老实实的排队，然后一秒一个的发请求，

大概就是这个意思：

这样看着也没有问题，一秒一个控制起来还不简单吗？

优雅一点的，你就上个限流器，八股文翻出来一看，什么信号量、令牌桶、Guava RateLimiter 随便掏一个出来用就行了。

糙一点的，你直接 for 循环里面 sleep 一秒也不是不可以。

我是一个糙人，所以我直接选择 sleep，大道至简。

伪代码大概是这样的：

// 伪代码：从数据库获取某平台数据后，在循环中每秒调用一次下游接口public void processDataWithDelay() {    // 1. 从数据库获取数据（示例使用伪方法）    List<DataObject> dataList = database.fetchData("A"); // 假设返回数据列表        // 2. 遍历每条数据    for (DataObject data : dataList) {        try {            // 3. 休眠1秒（1000毫秒）            Thread.sleep(1000);             // 4. 调用下游系统查询接口            downstreamService.query(data.getId());        } catch (Exception e) {        }    }}

整体来说就是先把一个平台的数据全部处理完成后，再处理下一个平台的数据。

用图说话大概就是这样的：

这样看着也没有毛病。

但是，有一天，A 平台找过来说：哥们，你们这个查询有点太快了，1s 一个查得我有点扛不住。能不能调一下，比如调成 6s 一次？

本来我想追问一下：就这么差劲儿吗，一个查询接口，一秒一个都扛不住？

但是本着程序员不难为程序员的原则，我还是忍住了。

6s 一次，这还不简单嘛。

我把前面伪代码中的 1000ms，修改成配置项，默认为 1000ms，如果某个平台有个性化需求，我直接给对应平台的配置一个专属的间隔时间就行了：

// 伪代码：从数据库获取某平台数据后，在循环中每秒调用一次下游接口public void processDataWithDelay() {    // 1. 从数据库获取A平台数据（示例使用伪方法）    List<DataObject> dataList = database.fetchData("A平台"); // 假设返回数据列表        // 2. 从数据库获取A平台休眠时间配置（毫秒）    int sleepInterval = getSleepIntervalFromConfig("A平台");         for (DataObject data : dataList) {        try {            // 3. 休眠            Thread.sleep(sleepInterval);             // 4. 调用下游系统查询接口            downstreamService.query(data.getId());        } catch (Exception e) {        }    }}

用图说话就是这样的：

是不是完美的解决了 A 平台的问题？

但是，你想想这个调整之后，带来的新问题是什么？

A 平台假设 100 条数据，之前一秒一个，100 秒就发完了，然后 B、C 平台的数据就能接着处理了。

现在 A 平台的 100 条数据要发 600 秒，由于是排着队串行执行，导致 B、C 平台的数据，都因为 A 平台处理慢了，得跟着慢。

整个数据处理的事件周期就长了。

而且实际情况是更长，因为每次处理的时候，A 平台不止 100 条数据，基本上都是好几千条。平台也不只是 A、B、C 三家，而是有好几家。

怎么办？

遇到事情不要慌，三思而后行。

能不能不做？
能不能给别人做？
能不能晚点做？

我也三思了，具体是这样的。

首先，能不能不做？

不能不做，因为已经有平台已经问过来了，为什么数据发的比之前晚了，能不能早点？

然后，能不能给别人做？

给别人做就是找下游把接口限流放大一点，但是我这个小卡拉米的、边边角角的查询动作，没有充足的理由。可以说一秒一个都是别人看着可怜，施舍来的。再要多点，就不礼貌了。所以不能给别人做。

最后，能不能晚点做？

也不能晚点做，因为这个查询动作背后有业务含义。业务说了，要尽快解决。技术是为了业务服务的，业务说了要尽快，就要尽快。

所以，只有自救。

思路

我们先捋一下当前的困难点。

第一个：下游系统限流，最多一秒一个卡的死死的。

第二个：有个平台觉得一秒一个太快了。

第三个：调整了这个平台的速率之后，影响到了其他平台的数据处理。

现在你想想，应该怎么做？

我想到的破题之道，就是这样的：

A 平台的间隔时间调整了之后，时间其实是被白白的浪费了。

中间间隔的 6s 完全可以继续按照一秒一个的频率发其他平台的数据嘛。

比如这样的：

我们仔细看看上面这个图片。

首先，一秒一个，不会触发下游系统的限流。

然后两个 A 平台的数据调用间隔，也是 6s，符合要求。

中间穿插着其他平台的数据，可以说是雨露均沾。

如果有一天 A 平台说：6s 我也扛不住不，10s 行不行？

行啊，怎么不行。

按照这个思路，我只要把中间的 10s 充分利用起来就行。

怎么实现

思路有了，按照这个思路，我最先想到的一个实现方案就是：加权轮询负载均衡策略算法。

如果你一时间关联不起来这二者之间的联系，那我给你捋一下我是怎么想的。

首先，之前是这样的：

各个平台的数据串起来，先把一个平台的数据全部处理完成后，再处理下一个平台的数据。

那我们是不是可以换一个思路，先获取待处理数据的平台集合，然后从平台集合中每隔一秒选一个平台出来，再获取这个平台的一条数据，调用查询接口：

从集合中选一个出来执行，这个“选”的动作，不就和负载均衡策略非常像吗？

然后，A 平台要间隔 6s 才能发一条过去，其他平台保持一秒一个。

说明什么？

说明 A 平台处理数据的能力不行。

在负载均衡策略中，遇到性能不好的机器，怎么选择算法？

是不是“加权轮询策略”就呼之欲出了？

假设，就是 A、B、C 三个平台，A 的服务水平差，它们的权重比是 A:B:C=1:2:3。

所以总权重为1 + 2 + 3 = 6。

加权轮询负载均衡算法会根据权重比例分配请求，生成一个调用序列。

假设，我们一共调用 6 次，那么经过加权轮询负载均衡算法，序列就是这样的：

假设，我们一共调用 12 次，那么序列就是这样的：

巧了，你看，两次 A 平台的数据之间刚好隔了 6s：

而在加权轮询负载均衡算法的加持下，这 6s 也没闲着，发了 5 个其他平台的数据出去，也没有触发下游系统的限流。

雨露均沾，舒服了。

啥，你说你没看懂？

那说明你不懂加权轮询负载均衡策略的底层原理。

可以去考古一下这个文章，看看多年前歪师傅稚嫩的文笔：《加权轮询负载均衡策略》

最后，在这里附上一个加权轮询负载均衡策略的代码实现，你粘过去就能跑：

public class WeightedRoundRobin {    private List<Server> servers = new ArrayList<>();    private int index = -1;    private int remaining = 0;    static class Server {        String name;        int weight;        int current;                Server(String name, int weight) {            this.name = name;            this.weight = weight;            this.current = weight;        }    }    public void addServer(String name, int weight) {        servers.add(new Server(name, weight));        remaining += weight;    }    public String getNext() {        if (remaining == 0) resetWeights();                while (true) {            index = (index + 1) % servers.size();            Server server = servers.get(index);            if (server.current > 0) {                server.current--;                remaining--;                return server.name;            }        }    }    private void resetWeights() {        for (Server s : servers) {            s.current = s.weight;            remaining += s.weight;        }    }}

写个 main 方法跑一跑：

    public static void main(String[] args) {        WeightedRoundRobin wrr = new WeightedRoundRobin();        wrr.addServer("A平台", 1);        wrr.addServer("B平台", 2);        wrr.addServer("C平台", 3);                for (int i = 0; i < 12; i++) {            System.out.println("Request " + (i+1) + " -> " + wrr.getNext());        }    }

从运行结果来看：