贪心算法的核心思想是每一步都选择当前最优的决策，不考虑未来的影响。贪心算法的基本步骤通常包括以下几个：
最近通过Nginx来反向代理一批大模型服务，遇到一个典型问题。默认的轮训负载均衡场景下，如果用户的每次请求到达算法服务时，由于不同的问题导致算法返回的Token长度不一致。就会出现某些算法Pod在上轮问答还没结束时收到了下次的请求。由于Nginx或负载均衡器上无法预测上游算法的Token长度，只能暴力的讲请求轮训分发到后端，长此以往，就导致后端算法服务随机出现阻塞的问题。
四、假定有一组活动，我们需要将它们安排到一些教室，任意活动都可以在任意教室进行。我们希望使用最少的教室完成所有活动。设计一个高效的贪心算法求每个活动应该在哪个教室进行。(这个问题称为区间图着色问题(interval-graph color problem)。我们可以构造一个区间图，顶点表示给定的活动，边连接不兼容的活动。要求用最少的颜色对顶点进行着色，使得所有相邻顶点颜色均不相同——这与使用最少的教室完成所有活动的问题是对应的。)如果要写代码，请用go语言。
在互联网的早期阶段，大型网站面临着巨大的挑战。随着用户数量的增长和数据量的爆发，单一的服务器往往难以承受如此巨大的压力。这就导致了性能瓶颈的出现，服务器的响应时间变长，用户体验下降。同时，单一服务器的可扩展性也受到了限制，随着业务的发展，流量可能会急剧增加，单个服务器很难通过增加硬件资源来满足需求。更为严重的是，所有请求都发送到同一台服务器，一旦该服务器出现故障，整个服务就会中断。
老师想给孩子们分发糖果，有N个孩子站成了一条直线，老师会根据每个孩子的表现，预先给他们评分。
负载均衡是一种在计算机网络和系统架构中使用的技术，用于均衡分发工作负载到多个资源，比如：服务器、计算节点或存储设备上，以提高系统的性能、可伸缩性。
首先开发者编写的代码是给人看的，有些时候会为了可读性牺牲一些性能；其次如果只是将代码机械的进行翻译则会出现很多无用的机器指令，就如同ir中的优化（无用ir删除）。因此我们需要对指令进行一些删除操作，将无用的指令删除。
0）轮询： 每次请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 1）weight 权重轮询 指定轮询几率，weight和访问比例成正比，用于后端服务器性能不均的情况。 2）ip_hash 每次请求按访问ip的hash结果分配，这样每个访客固定访问一台后端服务器，可以解决session的问题。 3）fair 按后端服务器的响应来分配请求，响应时间短的优先分配。 4）url_hash 根据url的hash结果分配请求，是url定向到同一服务器，在upstream中加入hash语句后，server语句不能写入weight等其他参数，这种算法一般在后端缓存的时候比较适合。 5）最少连接（least_conn） 下一个请求被分派到活动连接数量最少的服务器 nginx的upstream中的ip_hash和url_hash的区别和特点。 ip_hash：每次请求访问，按照ip的hash结果分配，这样每个访客固定访问一台后端服务器，可以解决session的问题。 url_hash: 根据url的hash结果分配请求，使url定向到同一服务器，在upstream中加入hash语句后，server语句中不能写入weight等其他参数，这种算法一般在后端缓存的时候比较适合。
贪心算法（Greedy Algorithm）是一种常见的优化算法，用于解决一类最优化问题。在每一步选择中，贪心算法总是选择当前看起来最优的选择，而不考虑该选择会不会影响未来的选择。这种贪心选择的策略通常是局部最优的，但不一定是全局最优的。
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。
四层负载均衡支持IPv4协议和IPv6协议，是基于流的服务端负载均衡，对报文进行逐流分发，将同一条流的报文分发给同一个服务器。四层负载均衡对基于HTTP的七层业务无法做到按内容进行分发，限制了负载均衡的适用范围。四层负载均衡有NAT（Network AddressTranslation，网络地址转换）和直接路由（Direct Routing，以下简称DR）两种应用方式。
匈牙利算法解决的问题概述：有 n 项不同的任务，需要 n 个工人分别完成其中的 1 项，每个人完成任务的成本不一样。如何分配任务使得花费成本最少？
轮循均衡（Round Robin）：每一次来自网络的请求轮流分配给内部中的服务器，从1至N然后重新开始。此种均衡算法适合于服务器组中的所有服务器都有相同的软硬件配置并且平均服务请求相对均衡的情况。
LVS：使用集群技术和Linux操作系统实现一个高性能、高可用的服务器，它具有很好的可伸缩性（Scalability)、可靠性（Reliability)和可管理性（Manageability)，感谢章文嵩博士为我们提供如此强大实用的开源软件。 LVS的特点是： 1、抗负载能力强、是工作在网络4层之上仅作分发之用，没有流量的产生，这个特点也决定了它在负载均衡软件里的性能最强的； 2、配置性比较低，这是一个缺点也是一个优点，因为没有可太多配置的东西，所以并不需要太多接触，大大减少了人为出错的几率； 3、工作稳定
负载均衡的基本算法，主要有以下几种（参考F5产品）： 随机：负载均衡方法随机的把负载分配到各个可用的服务器上，通过随机数生成算法选取一个服务器，然后把连接发送给它。虽然许多均衡产品都支持该算法，但是它的有效性一直受到质疑，除非把服务器的可运行时间看的很重。 轮询：轮询算法按顺序把每个新的连接请求分配给下一个服务器，最终把所有请求平分给所有的服务器。轮询算法在大多数情况下都工作的不错，但是如果负载均衡的设备在处理速度、连接速度和内存等方面不是完全均等，那么效果会更好。 加权轮询：该算法中，每个机器接受的连接数
F5配置最简单负载均衡，需要配置的参数有Node（节点）、Pool（资源池）、和Virtual Server（虚拟服务器），它们的关系是，先配置Node，然后配置VS。Node是最基本的定义，如每个服务器就是一个Node，负载均衡Pool是一组Node接收和处理流量的一组设备，如web服务器集群。BIGIP系统将客户机流量请求发送到Pool成员中的任一服务器上（Node），然后将Pool与BIGIP系统中的Virtual server相关联，最后，BIGIP系统将进入Virtual Server中流量传输到Pool成员，Pool再传达给Node。
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
FIFO 算法是一种比较容易实现的算法。它的思想：是基于队列的先进先出原则，最先进入的数据会被最先淘汰掉。这是最简单、最公平的一种思想。
由于HTTP是一种无状态协议，每次请求完毕之后就立即断开了，当用户浏览购物网站挑选商品的时候，看到一件商品加入购物车，此过程被重定向到了REALSERVER1上面来，当把第二件商品加入购物车又被重定向到了REALSERVER2上面，最后结账的时候在REALSERVER2上面，只有一件商品，这显然是用户无法接受的，此时就需要一种持久连接机制，来把同一用户的HTTP请求在超时时间内都重定向到同一台REALSERVER，超时时间可以自己定义，比如说2个小时，在超时时间内服务器会不断追踪用户的访问请求，把某一用户的所有请求都转发到同一台REALSERVER上面
LVS简介 Internet的快速增长使多媒体网络服务器面对的访问数量快速增加，服务器需要具备提供大量并发访问服务的能力，因此对于大负载的服务器来讲， CPU、I/O处理能力很快会成为瓶颈。由于单台服务器的性能总是有限的，简单的提高硬件性能并不能真正解决这个问题。为此，必须采用多服务器和负载均衡技术才能满足大量并发访问的需要。Linux 虚拟服务器(Linux Virtual Servers,LVS) 使用负载均衡技术将多台服务器组成一个虚拟服务器。它为适应快速增长的网络访问需求提供了一个负载能力易于扩
前言 金三银四，求职黄金月做算法面试题，热热身子。 正文 1.Chess For Three 题目链接 题目大意： 有三个人A,B,C玩剪刀石头布的游戏，但是每次只能两个人参与，于是他们三个人制定规则： 1、A和B先玩，C旁观； 2、游戏的胜者和旁观者继续游戏，败者旁观； 游戏按照这样的规则，重复继续。 他们把每次的胜负写在纸上，总共有n行；(1<=n<=100) 每行有一个数字a[i]; (1<=a[i]<=3，a[i]=1表示A胜，a[i]=2表示B胜，a[i]=3表示C胜） 现在根据这
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先来先服务算法指的是按照作业/进程到达的先后顺序进行服务的，主要从“公平”的角度考虑。用于作业调度时，考虑的是哪个作业先到达后备队列；用于进程调度时，考虑的是哪个进程先到达就绪队列，是非抢占式算法，不会导致饥饿（某进程/作业长时间得不到服务）
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~
在过去的两篇博客已经讲了图片的基本知识和图片的加载方法及优化所有的这些优化都是为了避免应用出现OOM这个问题。一个好的应用程序不仅要健壮不能出错还要方便用户使用，对于用户来说你的应用不仅要美观还要流畅，很快的呈现给他想要的。很快的加载图片除了加载的优化外还需要缓存，下面这篇博客将会讲图片缓存。 什么是缓存？ 缓存技术原理就是把用户访问的所有对象看作一个全集，经过算法标记哪些是用户经常访问的对象，把这些对象放到一个集合里，这个集合是全集一个子集，下一次用户再访问的时候会先从这个子集集合中查找用户要访问的对象如
上面两篇博客已经讲了图片的基本知识和图片的加载方法及优化，所有的这些优化都是为了避免应用出现OOM这个问题。一个好的应用程序不仅要健壮不能出错还要方便用户使用，对于用户来说你的应用不仅要美观还要流畅，很快的呈现给他想要的。很快的加载图片除了加载的优化外还需要缓存，下面这篇博客将会讲图片缓存。 1、什么是缓存？ 缓存技术原理就是把用户访问的所有对象看作一个全集，经过算法标记哪些是用户经常访问的对象，把这些对象放到一个集合里，这个集合是全集一个子集，下一次用户再访问的时候会先从这个子集集合中查找用户要访问的对象
地负载均衡是指对本地的服务器群做负载均衡，全局负载均衡是指对分别放置在不同的地理位置、有不同网络结构的服务器群间作负载均衡。
IP和UV之间的数据不会有太大的差异，通常UV量和比IP量高出一点，每个UV相对于每个IP更准确地对应一个实际的浏览者。
“ 为什么Kafka在RangeAssigor、RoundRobinAssignor的基础上，又新增了PartitionAssignor，它解决了什么问题？”
GitHub地址：https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
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。
负载均衡就是将请求“均衡”地分配到多台业务节点服务器上。这里的“均衡”是依据实际场景和业务需要而定的。
一次性和驻留性严重地降低内存的利用率，显著地减少了系统吞吐量。 研究表明，程序在执行过程中呈现局部性原理。
负载均衡是Nginx的核心应用场景，本文将介绍官方提供的5种负载均衡算法及其实现细节。
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。
1.轮叫调度（Round Robin） 调度器通过“轮叫”调度算法将外部请求按顺序轮流分配到集群中的真实服务器上，它均等地对待每一台服务器，而不管服务器上实际的连接数和系统负载。大锅饭调度：rr - 纯轮询方式，比较垃圾。把每项请求按顺序在真正服务器中分派
并发编程的目的是为了让程序运行得更快。启动更多的线程并不一定就能让程序最大限度地并发执行。 希望通过多线程执行任务让程序运行得更快，会面临非常多的挑战。比如
LVS是如何决定把用户请求转给哪台服务器的？LVS有很多种调度算法，下面介绍几个最常用的算法 （1）轮询 这是最简单的调度算法，调度器将收到的请求循环分配到服务器集群中的每台机器，这种算法平等地对待每一台服务器，而不管服务器上实际的负载状况和连接状态，适合所有服务器有相同或者相近性能的情况 算法 i = -1; i = (i + 1) mod n （2）加权轮询 调度算法根据服务器的不同能力来分配请求 可以对每台服务器设置不同的权值，对性能相对较好的服务器设置较高的权值，而对处理能力较弱的设置较低的权值，这
在Lvs进行负载均衡选择后端RS（真实服务器）的时候，可以根据策略进行动态选择。当前有十种负载均衡算法。
集群(cluster)，从字面上就知道，集与群都是多的概念。集群就是多台机器组合在一起共同完成一个需求。
Redis数据库作为缓存系统使用通常只保留部分的热点数据。当热点数据超过Redis设置的内存总大小时就需要删除陈旧的数据，为键空间设计一套高效的过期策略将使得应用程序的内存需求更可控。本文介绍Redis的键淘汰策略以及在Redis内部是如何实现的。
Load balancing，即负载均衡，是一种计算机技术，用来在多个计算机（计算机集群）、网络连接、CPU、磁盘驱动器或其他资源中分配负载，以达到最优化资源使用、最大化吞吐率、最小化响应时间、同时避免过载的目的。它将负载（工作任务，访问请求）进行平衡、分摊到多个操作单元（服务器，组件）上进行执行。是解决高性能，单点故障（高可用），扩展性（水平伸缩）的终极解决方案，具体模式如下图：
push（推）模式很难适应消费速率不同的消费者，因为消息发送速率是由broker决定的。它的目标是尽可能以最快的速度传递消息，但是这样容易造成consumer来不及处理消息，典型的表现就是拒绝服务以及网络拥塞。而pull模式可以根据consumer的消费能力以适当的速率消费消息。
1 全局块：配置影响nginx全局的指令。一般有运行nginx服务器的用户组，nginx进程pid存放路径，日志存放路径，配置文件引入，允许生成worker process数等。
前篇Nginx专题（1）：Nginx之反向代理及配置详细介绍了Nginx功能之一——反向代理。本篇文章将重点介绍Nginx功能之二——负载均衡。
1 什么是负载均衡 网络的各个核心部件随着业务量的提高、访问量和数据流量的快速增长，其处理能力和计算强度也相应增大，使得单一设备根本无法承担。在此情况下，如果扔掉现有设备去做大量的硬件升级，这样将造成现有资源的浪费，而且如果再面临下一次业务量的提升，这又将导致再一次硬件升级的高额成本投入，甚至性能再卓越的设备也不能满足当前业务量的需求。于是，负载均衡机制应运而生。 负载均衡（Load Balance）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
当您启动初始服务时，通常会过度设计以考虑大量流量。但是，当您的服务达到爆炸式增长阶段，或者如果您的服务请求和处理大量流量时，您将需要重新考虑您的架构以适应它。糟糕的系统设计导致难以扩展或无法满足处理大量流量的需求，可能会导致糟糕的用户体验甚至服务失败。
老师想给孩子们分发糖果，有 N 个孩子站成了一条直线，老师会根据每个孩子的表现，预先给他们评分。
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