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。
hello,大家好,我是小楼,终于忙完了一阵,今天来更新一篇长连接的负载均衡问题。
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。
负载均衡通器常有两种实现手段,一种是服务端负载均衡器,另一种是客户端负载均衡器,而我们今天的主角 Ribbon 就属于后者——客户端负载均衡器。
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。
Nginx 是一款流行的高性能 Web 服务器,它也可以作为负载均衡器使用。Nginx 提供了多种负载均衡策略,可以根据实际需求进行选择。
在 Spring Cloud Ribbon 中,提供了多种负载均衡策略,可以根据具体的业务需求选择合适的负载均衡策略。下面我们将介绍一些常见的负载均衡策略。
Nginx 是后端工程师和运维工程师,以及前端工程师必须要掌握的必备技能,尤其在分布式系统应用越来越广泛的今天,Nginx 已经占据了 Web 服务器的大壁江山,并且还在不断地增长,比如国内的 BATJ、网易、新浪等公司都可以看到它的身影。Nginx 的负载均衡模式有哪些?它的实现原理是什么?
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。
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
Nginx应该是现在最火的web和反向代理服务器,没有之一。她是一款诞生于俄罗斯的高性能web服务器,尤其在高并发情况下,相较Apache,有优异的表现。那除了负载均衡,它还有什么其他的用途呢,具体如下:
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
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。
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。
为了平衡负载,当服务器的性能不足以应对当前的请求量时,可以使用负载均衡来将请求分配给多台服务器处理。这种机制可以提高系统的可用性、可扩展性和性能。
要达到高并发和高可用,必须要采用多台服务器。服务器数量变多之后,具体要怎么协作来处理请求。这个时候就需要用到负载均衡技术。我们需要在所有的服务器之前添加一个组件——负载均衡器。所有的接入请求都会发送到负载均衡器,由负载均衡器将请求发送给后端的接入服务器。
Nginx应该是现在最火的web和反向代理服务器,没有之一。她是一款诞生于俄罗斯的高性能web服务器,尤其在高并发情况下,相较Apache,有优异的表现。
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。
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。
Round Robin: 这种方法会将收到的请求循环分配到服务器集群中的每台机器,即有效服务器。如果使用这种方式,所有的标记进入虚拟服务的服务器应该有相近的资源容量 以及负载相同的应用程序。如果所有的服务器有相同或者相近的性能那么选择这种方式会使服务器负载相同。基于这个前提,轮循调度是一个简单而有效的分配请求的方式。然而对于服务器不同的情况,选择这种方式就意味着能力比较弱的服务器也会在下一轮循环中接受轮循,即使这个服务器已经不能再处理当前这个请求了。 这可能导致能力较弱的服务器超载。
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
OpenFeign 是 Spring 官方推出的一种声明式服务调用和负载均衡组件。它的出现就是为了替代已经进入停更维护状态的 Feign(Netflix Feign),同时它也是 Spring 官方的顶级开源项目。我们在日常的开发中使用它的频率也很高,而 OpenFeign 有一些实用的小技巧,配置之后可以让 OpenFeign 更好的运行,所以本文我们就来盘点一下(也欢迎各位老铁评论区留言补充)。
拓扑环境: 服务器名称 系统版本 预装软件 IP地址 Nginx服务器 CentOS 7 最小安装 Nginx 192.168.22.227 Web服务器A CentOS 7 最小安装 tomcat+jdk 192.168.22.229 Web服务器B CentOS 7 最小安装 tomcat+jdk 192.168.22.230 服务器采用CentOS 7 最小安装模式,完全模拟生成环境,一台Nginx服务器,两台Tomcat服务器,实现一个简化的反向代理和负载均衡服务。 架构图: image.p
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。
工作也有几多年了,无论是身边遇到的还是耳间闻到的,多多少少也积攒了自己的一些经验和思考,当然,博主并没有太多接触高大上的分布式架构实践,相对比较零碎,随时补充(附带架构装逼词汇)。
引言 本文介绍几种负载均衡架构及算法。 总体策略 DNS负载均衡用于实现地理级别的负载均衡; 硬件负载均衡用于实现集群级别的负载均衡; 软件负载均衡用于实现机器级别的负载均衡; 📷 硬件负载均衡 类似路由器、交换机; 优点: 支持各种负载均衡算法; 支持100万并发(一般软件负载均衡也就支持10万并发); 很多设备同时支持负载均衡、防火墙、防DDOS攻击功能; 缺点: 价格高昂; 软件负载均衡 优点: 便宜; 维护和部署简单(安装Ngnix软件即可); 缺点: 并发量远小于硬件负载均衡,Linux服务器上
题记 工作也有几多年了,无论是身边遇到的还是耳间闻到的,多多少少也积攒了自己的一些经验和思考,当然,博主并没有太多接触高大上的分布式架构实践,相对比较零碎,随时补充(附带架构装逼词汇)。 俗话说的好,冰冻三尺非一日之寒,滴水穿石非一日之功,罗马也不是一天就建成的,当然对于我们开发人员来说,一个好的架构也不是一蹴而就的。 初始搭建 开始的开始,就是各种框架一搭,然后扔到Tomcat容器中跑就是了,这时候我们的文件,数据库,应用都在一个服务器上。 📷 服务分离 随着系统的的上线
我们有了物联网数据接入的通信协议,例如MQTT;有了数据的存储和处理的技术;现在面临的一个挑战,就是怎么面对海量设备的接入和海量数据的输入。
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。
在本章开始之前,我们虽然前面已经创建了集群,但是我们在之前连接集群的方式,都是直连集群中的某一个几点,这样被直连的几点将会承受很大的压力,剩余的节点则比较浪费,所谓的负载均衡就是可以将我们的请求按照一定规则打散到集群中的各个节点,这样我们才可能尽可能大的发挥出系统的性能,提高系统的吞吐量。
Nginx应该是现在最火的web和反向代理服务器,没有之一。她是一款诞生于俄罗斯的高性能web服务器,尤其在高并发情况下,相较Apache,有优异的表现。那除了负载均衡,她还有什么其他的用途呢,下面我们来看下。
Nginx应该是现在最火的web和反向代理服务器,没有之一,她是一款诞生于俄罗斯的高性能web服务器,尤其在高并发情况下,相较Apache,有优异的表现。那除了负载均衡,她还有什么其他的用途呢,下面我们来看下。
前面介绍了负载均衡入门等相关的知识点,今天我将详细的为大家介绍主流软件负载均衡相关知识,希望大家能够从中收获多多!如有帮助,请点在看、转发朋友圈支持一波!!!
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
有很多学生及一线的开发人员经常会问我到底是什么技术架构,是不是就是目前在学校的SSH、SSM技术,为了让更多的同行对架构这个词汇有更深刻的理解,我分享一下自己的个人见解。从编程开发到IT教学也有几多年了,无论是身边遇到的还是耳间闻到的,多多少少也积攒了自己的一些经验和思考,当然,杨老师并没有接触太多高大上的分布式架构实践,比如淘宝的HSF架构,我个人掌握相对比较零碎,随时补充(附带一些经常会听到的架构高逼格词汇)。
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
本篇侧重点在于 TCP负载均衡,或者可以说,没有多少HTTP负载均衡相关的。所以如果不是你的菜,可以省些时间。
这是一个目前普遍使用的调度算法,算法在WRR的基础上加入了根据服务器端的负载信息周期性地调整服务器性能权值的过程。其基本思想是:根据CPU利用率、内存利用率、磁盘使用情况、连接数、进程数等硬件资源信息综合计算各个服务器的负载值,然后与一个己设定的代表系统利用率的阀值比较,如大于阀值则说明负载较重应调小权值,反之则调大权值。权值的大小决定了该服务器服务请求的能力大小。动态WRR是一种在算法复杂度和效率方面折中的较好算法,研究表明在请求的服务时间长度变化不大的情况下,动态WRR有较高的吞吐率和可伸缩性,包括思科和IBM的商业集群产品采用的也是动态WRR。
我们以Java Web为例,来搭建一个简单的电商系统,看看这个系统可以如何一步步演变。
我们以Java Web 为例,来搭建一个简单的电商系统,看看这个系统可以如何一步步演变。
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。
在Istio中,DestinationRule用于定义服务的细粒度路由策略和负载均衡策略。通过DestinationRule,我们可以对服务之间的流量进行更细粒度的控制,并实现以下功能:
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云