缺点:没有考虑机器的性能问题,根据木桶最短木板理论,集群性能瓶颈更多的会受性能差的服务器影响。
负载均衡策略是实现负载均衡器的关键,而负载均衡器又是分布式系统中不可或缺的重要组件。使用它有助于提高系统的整体性能、可用性、可靠性和安全性,同时支持系统的扩展和故障容忍性。对于处理大量请求的应用程序和微服务架构来说,负载均衡器是不可或缺的重要工具。
常见的负载均衡算法,大概有 7 种。它们分别是:完全随机算法、加权随机算法、完全轮询算法、加权轮询算法、平滑加权轮询算法、哈希算法、最小压力算法。本文结合我个人的理解,给大家从头来写出 6 种负载均衡算法。
此时开启新一轮Leader选举,选举产生的Leader会与过半的Follower进行同步,使数据一致,当与过半的机器同步完成后,就退出恢复模式,然后进入消息广播模式。
假设你订阅了一个别人的服务,从注册中心查询得到了这个服务的可用节点列表,而这个列表里包含了几十个节点,这个时候你该选择哪个节点发起调用呢?这就是客户端负载均衡算法的问题。
Linux Virtual Server(LVS)是针对 Linux内核开发的一个负载均衡项目,由我国的章文嵩博土在1998年5月创建,官方站点位于http://www.linuxvirtualserver.org/.
百度词条里的解释是:负载均衡,英文叫Load Balance,意思就是将请求或者数据分摊到多个操作单元上进行执行,共同完成工作任务。 它的目的就通过调度集群,达到最佳化资源使用,最大化吞吐率,最小化响应时间,避免单点过载的问题。
为了提高项目整体的并发和可用性,我们往往会对同一个项目部署多个实例,这时就需要根据不同的算法来进行负载均衡,下面来介绍一下常见的负载均衡算法
LVS(Linux Virtual Server)即Linux虚拟服务器,是由章文嵩博士主导的开源负载均衡项目,目前LVS已经被集成到Linux内核模块中。该项目在Linux内核中实现了基于IP的数据请求负载均衡调度方案,其体系结构如图1所示,终端互联网用户从外部访问公司的外部负载均衡服务器,终端用户的Web请求会发送给LVS调度器,调度器根据自己预设的算法决定将该请求发送给后端的某台Web服务器,比如,轮询算法可以将外部的请求平均分发给后端的所有服务器,终端用户访问LVS调度器虽然会被转发到后端真实的服务器,但如果真实服务器连接的是相同的存储,提供的服务也是相同的服务,最终用户不管是访问哪台真实服务器,得到的服务内容都是一样的,整个集群对用户而言都是透明的。最后根据LVS工作模式的不同,真实服务器会选择不同的方式将用户需要的数据发送到终端用户,LVS工作模式分为NAT模式、TUN模式、以及DR模式。
LVS负载均衡常见的有三种工作模式,分别是地址转换(简称NAT模式)、IP隧道(简称TUN模式)和直接路由(简称DR模式),其实企业中最常用的是 DR 实现方式,而 NAT 配置上比较简单和方便,下面总结 DR 和 NAT 原理和特点:
一、关于并发 我们说的高并发是什么? 在互联网时代,高并发,通常是指,在某个时间点,有很多个访问同时到来。 高并发,通常关心的系统指标与业务指标? QPS:每秒钟查询量,广义的,通常指指每秒请求数 响应时间:从请求发出到收到响应花费的时间,例如:系统处理一个HTTP请求需要100ms,这个100ms就是系统的响应时间 带宽:计算带宽大小需关注两个指标,峰值流量和页面的平均大小 PV:综合浏览量(Page View),即页面浏览量或者点击量,通常关注在24小时内访问的页面数量,即“日PV” UV:独立访问(
在分布式系统中,多台服务器同时提供一个服务,往往就需要一个负载均衡算法,来分发流量。
在上一篇博客我们介绍了 Nginx 一个很重要的功能——代理,包括正向代理和反向代理。这两个代理的核心区别是:正向代理代理的是客户端,而反向代理代理的是服务器。其中我们又重点介绍了反向代理,以及如何通过 Nginx 来实现反向代理。那么了解了Nginx的反向代理之后,我们要通过Nginx的反向代理实现另一个重要功能——负载均衡。
在分布式系统中,为了实现负载均衡,必然会涉及到负载调度算法,如 Nginx 和 RPC 服务发现等场景。常见的负载均衡算法有 轮询、源地址 Hash、最少连接数,而 轮询 是最简单且应用最广的算法。
在 负载均衡算法 — 轮询 一文中,我们就指出了加权轮询算法一个明显的缺陷。即在某些特殊的权重下,加权轮询调度会生成不均匀的实例序列,这种不平滑的负载可能会使某些实例出现瞬时高负载的现象,导致系统存在宕机的风险。为了解决这个调度缺陷,就提出了 平滑加权轮询 调度算法。
在Dubbo中,负载均衡是实现高可用和高性能的重要手段之一。Dubbo支持多种负载均衡策略,可以根据业务场景进行选择。本文将详细介绍Dubbo支持的负载均衡策略,并结合代码实践给出操作步骤。
二面是真的难 都不问你基础知识 大三暑期实习 中午11点视频面试 没让写代码(30min) 下面的回答是当时的回答,不是准确答案哈~
根据官方文档LVS支持三种负载工作方式:NAT方式、TUN方式和DR方式。为了说明这三种方式的工作原理,我们首先需要了解一下基础的IP/TCP报文(注意,IP报文和TCP报文是两种不同的报文格式),以及链路层对IP数据的封装方式。然后我们采用看图说话的方式,以图文结合的方式为您介绍这三种工作方式中对报文或重写或封装的过程。
一、简介 企业中常用的web架构主要的目的是实现高可用及其容灾备份,说白了就是让用户有更好的用提体验,一个架构的可用性只有在经历过上线后接受用户的使用才能体现出其稳定性及其不足之处。利用周末的时间出于无聊,所以想总结以前所学的知识,本文主要介绍lvs,keepalived,nginx-proxy,等常用服务的搭建及其原理。 二、lvs概述及NAT、DR原理 专题一: lvs-nat(Linux virtual system)是根据请求报文的目标ip和目标端口进行调度转发至后端某主机。在实际生产中常
指将负载(工作任务)进行平衡、分摊到多个单元操作上进行运行,从而提高并发处理能力。
什么是热点问题?在我们生活中,定义是:比较受广大群众关注或者欢迎的新闻或者信息或指某时期引人注目的地方或问题。
Nginx 的高并发,官方测试支持 5 万并发连接。实际生产环境能到 2-3 万并发连接数。10000 个非活跃的 HTTP keep-alive 连接仅占用约 2.5MB 内存。三万并发连接下,10 个 Nginx 进程,消耗内存 150M。淘宝 tengine 团队测试结果是“24G 内存机器上,处理并发请求可达 200 万”。
大家都知道古代皇帝各个都是后宫佳丽三千,而皇帝身上都天然的带着雨露均沾的精神,不想单独的宠爱一人!
服务消费者从服务配置中心获取服务的地址列表后需要选取其中一台发起RPC/HTTP调用,这时需要用到具体的负载均衡算法。常用的负载均衡算法有轮询法、加权轮询法、随机法、加权随机法、源地址哈希法、一致性哈希法等。
服务发现——Netflix Eureka 客服端负载均衡——Netflix Ribbon 断路器——Netflix Hystrix 服务网关——Netflix Zuul 分布式配置——Spring C
什么是负载均衡 负载均衡,英文名称为Load Balance,指由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合,每台服务器都具有等价的地位,都可以单独对外提供服务而无须其他服务器的辅助。通过某种负载分担技术,将外部发送来的请求均匀分配到对称结构中的某一台服务器上,而接收到请求的服务器独立地回应客户的请求。负载均衡能够平均分配客户请求到服务器阵列,借此提供快速获取重要数据,解决大量并发访问服务问题,这种集群技术可以用最少的投资获得接近于大型主机的性能。 负载均衡分为软件负载均衡和硬件负载均衡,前者的代表是
上一章我们介绍过,负载均衡服务是由一组服务器共同完成同一个服务,它的具体原理是:一组服务器中选择一台作为主管理服务器,其他服务器其在它管辖之下,称为内部服务节点服务器,由管理服务器负责接收客户端请求,然后按照一定的算法、策略,分配给内部节点服务器具体处理客户请求,从而实现统一管理,分流业务的功能。
加权轮询策略是在轮询策略的基础上增加了权重的概念,权重越大的服务实例会获得更多的请求。这种策略适合于一些性能较好的服务器,可以提高系统的性能。我们可以使用Spring Cloud Gateway提供的WeightedResponseTimeLoadBalancer来实现加权轮询负载均衡。
所谓负载均衡就是将外部发送过来的请求均匀或者根据某种算法分配到对称结构中的某一台服务器中。负载均衡可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡,常见的硬件负载均衡有F5、Array等,但是这些设备都比较昂贵。相比之下,利用软件来实现负载均衡就比较简单了,常见的像是 Nginx 的反向代理负载均衡。
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。
1 基本概念 SOA 公共的业务被拆分出来,形成可共用的服务,最大程度地保障代码和逻辑的复用,避免重复建设,这种设计称为SOA。 路由 SOA架构中,服务消费者通过服务名称,在众多服务中心找到要调用的服务的地址列表,称为服务的路由。 负载均衡 对于负载高的服务,一般有多台服务器组成的集群,当请求到来时,为了将请求均衡的分配到后端服务器,负载均衡程序将从服务对应的地址列表中,通过相应的负载均衡算法和法则,选取一台服务器进行访问,这个过程称为服务的负载均衡 服务配置中心 当服务越来越多,规模变大,单靠人
1、群集:至少包括两台节点服务器,对外表现为一个整体 类型: 1)负载均衡群集(LB) 以提高应用系统的响应能力,尽可能处理更多的访问请求、减少延迟为目标,获得高并发、高负载(LB)的整体能力。 2)高可用群集(HA) 以提高应用系统的可靠性、尽可能的减少中断时间为目标,确保服务的连续性,达到高可用(HA)的容错效果。 3)高性能运算群集(HPC) 以提高应用系统的CPU运算速度、扩展硬件资源和分析能力为目标,获得相当于大型、超级计算机的高性能运算(HPC)能力。 2、负载均衡的结构: 负载调度器:群集访问
记得同事曾说过一个故事:在他刚工作的时候,他同事有一天兴冲冲的跑到公司说,你们知道吗,公司请了个大牛。大牛?对,那人会写AJAX!哇,真是大牛啊,跟着他,可以学不少东西啊。我听了笑了,但有点难以理解,因为现在几乎只要是一个开发,都会写AJAX,怎么写个AJAX就算大牛呢?
Dubbo: https://dubbo.apache.org/zh/docs/v2.7/dev/source/loadbalance/#21-randomloadbalance
常见的几种负载均衡算法 📷 1、轮询法 将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上,它均衡地对待后端的每一台服务器,而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。 2、随机法 通过系统的随机算法,根据后端服务器的列表大小值来随机选取其中的一台服务器进行访问。由概率统计理论可以得知,随着客户端调用服务端的次数增多, 其实际效果越来越接近于平均分配调用量到后端的每一台服务器,也就是轮询的结果。 3、源地址哈希法 源地址哈希的思想是根据获取客户端的IP地址,通过哈希函数计算得到的一个数值,用该数值对服务器列表的大小进行取
顾名思义将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上,它均衡地对待后端的每一台服务器,而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。
在分布式系统的高可用设计中,负载均衡非常关键,我们知道,分布式系统的特性之一就是支持快速扩展,那么集群扩展之后,服务请求如何从服务器列表中选择合适的一台呢?这就需要依赖负载均衡策略。
先将服务器放进数组或者列表当中,通过JDK的随机算法,获取一个在数组有效范围内的下标,根据这个随机下标访问对应服务器。由概率统计理论可以得知,随着客户端调用服务器的次数增多,其实际效果越来越接近于平均分配请求到服务器列表中的每一台服务器。
分摊到多个操作单元上进行执行,和它的英文名称很匹配。就是我们需要一个调度者,保证所有后端服务器都将性能充分发挥,从而保持服务器集群的整体性能最优,这就是负载均衡。 负载均衡这里面涉及的东西相对也是比较多的,理论就不说太多了,网上,书上很多,今天我们就利用Nginx服务器来实现一个简单的负载均衡
到目前为止,我已经为你介绍了分布式起源、分布式协调与同步、分布式资源管理与负载调度、分布式计算技术、分布式通信技术和分布式数据存储。
按照一定的算法【权重、轮询】,将客户端请求转发到不同应用服务器上,减轻单个服务器压力,提高系统并发量。
Spring Cloud Ribbon 是一个客户端负载均衡器,它的核心组件包括负载均衡器、服务列表和负载均衡策略。
代码下载地址:https://github.com/f641385712/netflix-learning
常见的几种负载均衡算法 1、轮询法 将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上,它均衡地对待后端的每一台服务器,而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。 2、随机法 通过系统的随机算法,根据后端服务器的
4 层的负载均衡更偏向底层能力的转发,相对于 7 层负载均衡,负载性能更好。7 层负载均衡能做更细微粒度的负载决策。
LVS的英文全称是Linux Virtual Server,即Linux虚拟服务器。它是我们国家的章文嵩博士的一个开源项目。在linux内存2.6中,它已经成为内核的一部分,在此之前的内核版本则需要重新编译内核
kubernetes 中使用 Traefik ingress 的 TraefikService 实现加权轮询、灰度发布、流量复制、会话保持(粘性会话)等功能
负载均衡器可以是专用设备,也可以是在通用服务器上运行的应用程序。 分散请求到拥有相同内容或提供相同服务的服务器。 专用设备一般只有以太网接口,可以说是多层交换机的一种。 负载均衡器一般会被分配虚拟IP地址,所有来自客户端的请求都是针对虚拟IP地址完成的。负载均衡器通过负载均衡算法将来自客户端的请求转发到服务器的实际IP地址上。
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