带权重值的随机选择算法

野性酷女 2022-05-22 00:27 146阅读 0赞

一个新的功能上线都会走灰度的过程，万一新功能有问题，则会导致线上的大量的报错，甚至不可用的严重情况。比如我们现在本来接入了2个短信渠道去发送短信，现在接入好了第三个渠道，如果我们直接把代码上了，那么万一这个第三个渠道的代码写的有问题，那么意味着我们有三分之一的短信发送不出去，后果非常严重。

## 解决办法 ##

我们可以为每个渠道设置一个权重值，短信发送时，按照权重比例随机选择短信渠道。初次上线第三个渠道时，可以将这个渠道的权重设置的比较低，比如1%,  这样即使有问题 ，也就只有1%的受到影响。那如何实现一个带权重的随机选择算法呢？前面都是废话，直接上code:

import java.util.Map;
    import java.util.concurrent.ThreadLocalRandom;
    import com.google.common.collect.Maps;
    
    /**
     * @Author: liuzhijian on 2018/6/11
     */
    public class WeigherTest {
        public static void main(String[] args) {
            Map<User, Integer> result = Maps.newHashMap();
            // 初始化权重配置
            Map<User, Integer> weigh = Maps.newLinkedHashMap();
            weigh.put(new User("1"), 10);
            weigh.put(new User("2"), 10);
            weigh.put(new User("3"), 10);
    
            for (int i=0;i<100000;i++) { 
                User user = getWeighedInstance(weigh);
                //记录随机选择的结果
                if(result.get(user) == null) {
                    result.put(user, 1);
                } else {
                    result.put(user, result.get(user)+1); // 这里不考虑线程安全，因为只在一个线程里运行
                }
            }
            System.out.println(result); //将结果打印出来，看看是不是真的按照权重选择的
        }
        static final class User {
            String id;
    
            public User(String id) {
                this.id = id;
            }
    
            public String getId() {
                return id;
            }
    
            public void setId(String id) {
                this.id = id;
            }
    
            @Override
            public String toString() {
                return "User{" +
                        "id='" + id + '\'' +
                        '}';
            }
        }
    
        // 先计算总的权重值，判断随机数在哪个对象的范围内，返回对象
        static <T> T getWeighedInstance(Map<T, Integer> weighMap) {
            int totalWeight = 0;
            for (Map.Entry<T, Integer> entry : weighMap.entrySet()) {
                totalWeight += entry.getValue();
            }
            int num = ThreadLocalRandom.current().nextInt(totalWeight);
            for (Map.Entry<T, Integer> entry : weighMap.entrySet()) {
                num -= entry.getValue();
                if(num<0){
                    return entry.getKey();
                }
            }
            return null;
        }
    }

我们可以修改3个User对象的权重值，然后运行一下看看结果是否正确。

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