在软件架构和系统设计领域,轮询算法是一种重要的负载均衡策略。近日,我实现了一个小巧轮询算法,代码:s.currentRoundRobinIndex = (s.currentRoundRobinIndex + 1) % len(Servers)。本文将详细解析这段代码的工作原理,并探讨轮询算法在实际应用中的价值。
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。
代码下载地址:https://github.com/f641385712/netflix-learning
轮询调度(Round Robin Scheduling)算法就是以轮询的方式依次将请求调度不同的服务器,即每次调度执行i = (i + 1) mod n,并选出第i台服务器。算法的优点是其简洁性,它无需记录当前所有连接的状态,所以它是一种无状态调度。
在计算机世界中,只有待解决的问题变得大规模后,算法的价值才能够最大化的体现。时间轮算法可以将插入和删除操作的时间复杂度都降为 O(1),在大规模问题下还能够达到非常好的运行效果。
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!
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。
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。
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。
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。
我们先解读下RoundRobinRule轮询算法的源码实现,方便后面仿照轮询算法实现默认的负载均衡算法。
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
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
图1 RoundRobinLoadBalancer的类继承图
处理外部事件是 CPU 必须要做的事,因为 CPU 和外设的不平等性导致外设的事件被 CPU 当作是外部事件,其实它们是平等的,只不过冯氏机器不这么认为罢了,既然要处理外部事件,那么就需要一定的方法,方法不止一种,大致有中断和轮询以及一种 混杂又复杂的方式,也就是DMA方式。中断是 CPU 被动处理的一种方式,也就是说 CPU 不知道何时中断,只要有了中断就会通知 CPU,而 CPU 此时必须停 下一切来处理,而轮询是 CPU 主动查询并处理的过程,CPU 隔一会查询一下外设看有没有事情可做。
轮询调度算法的原理是每一次把来自用户的请求轮流分配给内部中的服务器,从1开始,直到N(内部服务器个数),然后重新开始循环。算法的优点是其简洁性,它无需记录当前所有连接的状态,所以它是一种无状态调度。
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。
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。
今朝不同往昔,卖惨成为主流旋律,也加剧了从业人员的焦虑。很多人,工作了十来年没碰过算法,如今却不得不像蹲自习室一样,捧起大头书死命去看。
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
Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端负载均衡的工具。
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
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?
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。
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。
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~
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。
对于电商平台而言,随着业务的不断发展壮大,网站访问量和数据量也随之急剧增长,该情况的产生给服务器带来了一定的负担。从用户体验层面而言,由于服务器端数据处理带来的时延,往往导致页面的响应速度过慢、操作流畅性受阻等问题。这在某种程度上甚至会潜在影响平台的成交量。提供高效率,高质量的服务成为亟待解决的问题。负载均衡策略的出现和发展成为缓解上述问题的有效途径。本文将带你了解基于 Nginx 实现的负载均衡。
Dubbo: https://dubbo.apache.org/zh/docs/v2.7/dev/source/loadbalance/#21-randomloadbalance
群集技术就是共同为客户机提供网络资源的一组计算机系统,其中每一台提供服务的计算机,称之为节点。将多台计算机组织起来协同工作模拟一台性能更强大的计算机解决问题。
实现比较简单,在请求量远超可用服务节点数量的情况下,各个服务节点被访问的概率基本相同,主要应用在各个服务节点的性能差异不大的情况下。
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。
Ribbon 是 Netflix 开发的一个客户端负载均衡器,它支持多种负载均衡算法,包括轮询、随机、加权轮询等。在 Spring Cloud LoadBalancer 中,Ribbon 被用作默认的负载均衡器。使用 Ribbon 可以很容易地实现服务实例的负载均衡。
1、轮询(默认) 每个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。 upstream backserver { server 192.168.0.14; server 192.168.0.15; }
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。
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
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
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。
server: port: 8001 servlet: context-path: /eureka-provider # 访问的项目名称在配置“集群”的时候也是必须一样的,否则不好调用 eureka: client: serviceUrl: defaultZone: http://eureka7002.com:7002/eureka/,http://eureka7003.com:7003/eureka/,http://eureka7001.com:7001/eureka/ # eureka的暴露地址,直接注册,使用的是eureka的集群 instance: instance-id: eureka-provider:8001 ## instance-id区别服务 prefer-ip-address: true ## 访问路径可以显示服务主机的IP地址 spring: application: name: eureka-provider #微服务的名称,配置集群的时候必须相同
点击上方“芋道源码”,选择“设为星标” 管她前浪,还是后浪? 能浪的浪,才是好浪! 每天 10:33 更新文章,每天掉亿点点头发... 源码精品专栏 原创 | Java 2021 超神之路,很肝~ 中文详细注释的开源项目 RPC 框架 Dubbo 源码解析 网络应用框架 Netty 源码解析 消息中间件 RocketMQ 源码解析 数据库中间件 Sharding-JDBC 和 MyCAT 源码解析 作业调度中间件 Elastic-Job 源码解析 分布式事务中间件 TCC-Transaction
你说这5连问,谁受得了啊,从浅到深,一环扣一环,简直不要了,别怕,仔细阅读本文,这些问题都会迎刃而解。
Kafka的默认分区算法,即DefaultPartitioner,是Kafka生产者发送消息到不同分区时所采用的一种默认策略。该算法主要基于消息的key和主题的分区数,来决定消息应该被发送到哪个分区。
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。
默认的负载均衡策略, 常用于多台服务器,资源配置一样的情况, 这样可以把流量均匀的分配到每台服务器
先说一下 Ribbon 轮询算法的逻辑:rest接口第几次请求数 % 服务器集群总数量 = 实际调用服务器位置下标,每次服务重启动后rest接口计数从1开始。
上次我们主要说了,我们的注册中心nacos的使用,如我们的命名空间、分组、集群、版本等是如何使用的,如果是这样呢?我们现在有三个用户服务和三个订单服务,我们应该如何分发这些请求呢?都请求到一个服务?轮询?权重?这次我们就来看一下我们的如何解决这些问题的。
vivo 互联网领域的部分业务在微服务的实践过程当中基于很多综合因素的考虑选择了TARS微服务框架。
他能够将大量的请求,根据负载均衡算法,将不同的请求分发到多台服务器上进行处理,使得所有的服务器负载都维持在一个高效稳定的状态,进而可以提高系统的吞吐量,和保证系统的可用性
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