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浅谈几种SLB技术实现

今天小普和大家分享下,在最近学习过程中,关于几个负载均衡技术理解,以及几个实现原理和关键点,希望对各位读者朋友有收获。...原理图如下图所示: 优点:实现比较简单 2 dns域名解析负载均衡 如下图所示: 缺点:dns服务器存在缓存效应,如果真实后端服务器宕机,客户端请求也有可能依然被调度到有问题服务器上。...在网络中存在一个负载均衡调度器,负责将来自客户端请求报文,通过修改mac地址,转送到后端服务器,然后让后端服务器直接响应客户端请求。...目前连路程负载均衡是特别常见一种手段,典型一种技术是LVS。...小普也在这里预告下一次干货,将会和大家分享,关于web cache一些个人理解以及简单实现方式。

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QPS固定QPS模型

在之前写过文章固定QPS压测模式探索、固定QPS压测初试中,我用到了一个任务发生器和sleep()方法来达到固定QPS请求实现。...但是在最近工作中,在高QPS场景下,这种方式就会显示出其缺点:单线程任务生成器性能不足,由此带来副作用就是误差较大。为此,我引入了多线程任务生成器功能。...主要思路就是在性能测试软启动完成后,根据设置QPS大小分配多个线程来完成生成任务功能。...这里引入一个常量: /** * 单个线程执行最大QPS任务速率 */ public static int QPS_PER_THREAD = 250; 固定QPS测试用例启动方式改成如下..._000_000 / qps;//此处单位1s=1000ms,1ms=1000000ns int runupTotal = qps * PREFIX_RUN;//计算总请求量

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    QPS计算

    QPS = req/sec = 请求数/秒 Q:如何根据日志查看一个服务qps A: 一般access.log是记录请求日志,tail  -f XXX.access.log ,可发现格式如下: 前面是请求时间...,后面有接请求方法名字,那么我们要统计getCartqps cat osp-cart.api.vip.com_access.log | grep getCart | awk '{print $2}'...原理:每天80%访问集中在20%时间里,这20%时间叫做峰值时间 公式:( 总PV数 * 80% ) / ( 每天秒数 * 20% ) = 峰值时间每秒请求数(QPS) 机器:峰值时间每秒QPS.../ 单台机器QPS = 需要机器 问:每天300w PV 在单台机器上,这台机器需要多少QPS?...答:( 3000000 * 0.8 ) / (86400 * 0.2 ) = 139 (QPS) 问:如果一台机器QPS是58,需要几台机器来支持?

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    谈谈B站SLB故障复盘

    这是王福强第177篇原创 首先要肯定,整篇文章挺好,也挺详尽,但我总觉得最后改进措施可能没那么到位。 其实没必要过多强调多活问题,如果真的是接入层问题,多少个活着接入点都没用,不是吗?...至于消防演习,这个是没问题,早训练,早准备嘛! 我倒是觉得,更应该重视是研发流程管理,尤其是关键基础设施测试与上线。...这次SLB出问题,更多应该是新增根据权重做Load Balance功能没有经过充分测试,尤其是precheck。...0和“0”这种情况,我觉得作为典型边际条件,不应该测试不到啊… 所以,加强研发流程管理,加强日常Code Review,加强关键基础设施上线前测试,可以极大降低SLB(以及其它关键基础设施)出这种问题概率...从被动到主动, 以进攻做防御,这才是终极稳定性测试 ^_- 所以,简单总结下,整个事情,我觉得更应该做三件事优先级和顺序应该是: 加强研发流程管理,尤其是关键基础中间件新增、测试与上线; 消防演习

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    负载均衡(SLB)基础入门学习笔记

    , 它在四层SLB基础上实现七层负载均衡所以它也支持四层负载均衡中一些协议; 2) 适用协议区别 四层SLB: TCP/UDP/IP 适用于任何基于tcp/ip协议软件负载均衡,较为灵活可以作为多种软件负载均衡器...(haproxy、LVS) 七层SLB: HTTP/FTP/MySQL/Redis 等等,适用于web服务器负载均衡,可以对客户端请求和服务器响应进行任意意义上修改,极大提升了应用系统在网络层灵活性...四层SLB: 无 七层SLB: 压缩技术 缓存技术 防盗链技术 5) 安全性区别说明,例如网络中最常见SYN Flood攻击,使用虚假IP地址对同一目标发送SYN攻击,通常这种攻击会大量发送SYN报文...,耗尽服务器上相关资源,以达到Denial of Service(DoS)目的; 四层SLB: 四层模式下这些SYN攻击都会被转发到后端服务器上 七层SLB: 七层模式下这些SYN攻击自然在负载均衡设备上就截止...,从下面图中简单总结上面的知识; WeiyiGeek.L4vsL7 4.负载均衡技术方案说明 Q:如何实现SLB进行应用流量分发?

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    TPS与QPS概念

    QPS是一种特殊TPS,TPS指的是服务器每秒处理事务数,而QPS是针对查询服务器每秒事务处理数也即每秒查询数 一、TPS:Transactions Per Second(每秒传输事物处理个数)...,即服务器每秒处理事务数。...(业务TPS = CAPS × 每个呼叫平均TPS) TPS是软件测试结果测量单位。一个事务是指一个客户机向服务器发送请求然后服务器做出反应过程。...客户机在发送请求时开始计时,收到服务器响应后结束计时,以此来计算使用时间和完成事务个数。 一般,评价系统性能均以每秒钟完成技术交易数量来衡量。...二、QPS:每秒查询率QPS是对一个特定查询服务器在规定时间内所处理流量多少衡量标准,在因特网上,作为域名系统服务器机器性能经常用每秒查询率来衡量。

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    如何评估、预测系统QPS

    [TOC]如何评估、预测系统QPS容量评估按照5倍冗余计算系统架构设计背景当我们在设计一套系统时候,我们要考虑好系统架构设计、模块划分、技术方案选型、还有系统性能如能够承受QPS。...当我们线上系统能够支撑10W QPS时候,我们要考虑100W QPS架构优化、当我们系统能够支撑100W时候,我们要思考1000W架构优化和改进。...因为不同QPS,所带来挑战是不同,架构设计也是不一样的如何评估系统QPS如何评估系统QPS,指的是我们系统支撑业务场景需要满足一个最大承压,对于一个新项目而言,一般来说,有这样几个方式:...写:1000W / 24 h = 115.7 QPS读:115.7 * 10 = 1157 QPS按照上面的推论,峰值为平均QPS3-4倍,那么实际QPS应该是:写:1000W / 24 h * 4...如何预测系统QPS在预测系统QPS前,我们需要有一些已知经验型数据,如日志QPS在6-10w、 RPCQPS在 10W ,RedisQPS是8-10w,MySQL大致6k-1W。

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    “12306”是如何支撑百万QPS

    会自动计算路由接口上 Cost 值,但也可以通过手工指定该接口 Cost 值,手工指定优先于自动计算值。...调度器具有很好吞吐率,将请求均衡地转移到不同服务器上执行,且调度器自动屏蔽掉服务器故障,从而将一组服务器构成一个高性能、高可用虚拟服务器。...从上面的介绍我们知道用户秒杀流量通过层层负载均衡,均匀到了不同服务器上,即使如此,集群中单机所承受 QPS 也是非常高。如何将单机性能优化到极致呢?...我们采用 Redis 存储统一库存,因为 Redis 性能非常高,号称单机 QPS 能抗 10W 并发。...我们实现了高并发抢票核心逻辑,可以说系统设计非常巧妙,巧妙避开了对 DB 数据库 IO 操作。

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    Nginx服务下统计网站QPS

    单位时间请求数就是QPS,那么在nginx服务网站下,如果要统计QPS并且按从高到低排列,需要使用awk配合sort进行处理 awk做主要工作是把access每行日志按分隔符分开,然后循环每一行,...存到一个数组里,如果只按时间不区分脚本路径,数组里存数据是比如arr['[28/Nov/2019:14:12:23']=20 key是时间,value是次数 使用下面这个shell可以统计到只按时间...QPS cat /var/log/nginx/access.log|awk '{a[$4]+=1;}END{for (i in a) { printf("%s\t%i\n",i,a[i])}}'|sort...,awk分割规则需要根据自己日志格式进行 sort -g是按数字排 -r是从高到低 -k2是排第二列 下面这个是把当前时间和脚本地址也一块作为key,这样计算出来是,单位时间某个接口地址下...QPS,具体分割规则需要根据自己业务自行分割 cat /var/log/nginx/access.log|awk '{print $4 $8}'|awk -F '?'

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    百万QPS系统缓存实践

    标题有些吸引眼球了,但并不浮夸,甚至还会远远超过百万,现在平均响应时间在1ms内,0.08ms左右 如此高QPS,如此低AVG,为什么会有如此效果,关键点可能就在多级缓存上 在开发高并发系统时有三把利器用来保护系统...对于我们实践是不是放之四海而皆准,肯定是不行。...不以业务为基础设计都是无根之木 先看下业界常见操作缓存模式 更新缓存Design Pattern有四种:Cache aside, Read through, Write through, Write...可以理解为,应用认为后端就是一个单一存储,而存储自己维护自己Cache。...这个设计好处就是让数据I/O操作飞快无比(因为直接操作内存嘛 ),因为异步,write backg还可以合并对同一个数据多次操作,所以性能提高是相当可观

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