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nginx有哪些負載均衡的方式 集群,負載均衡,分布式,有什么區別?

集群,負載均衡,分布式,有什么區別?集群,負載均衡和分布式,可是是相同的概念,只不過彼此之間又有聯系。01.集群集群是指有多臺服務器,它們做著完全相同的事情,可以提供不同的服務區,在動態鏈接庫方現在看

集群,負載均衡,分布式,有什么區別?

集群,負載均衡和分布式,可是是相同的概念,只不過彼此之間又有聯系。

01.集群

集群是指有多臺服務器,它們做著完全相同的事情,可以提供不同的服務區,在動態鏈接庫方現在看來唯有一個服務器作為提供服務,這些服務器組合起來就叫暗集群。

我們以代碼為例:

最早的時候,我們的業務都寫在一個項目中,.例如我們做一個網上商城的項目,客戶注冊、商品打開瀏覽器及下單后、支付、物流全部都在同一個項目中。

關于dubbo負載均衡算法如何選擇?

在生產環境我推薦推薦加權輪選或加權任務道具,威脅使用一致性hash算法,理由追加。

在Dubbo中主要可以提供了追加幾種負載均衡算法:

1、random加權副本

2、roundrobin加權輪詢

3、leastactive大于直接連接數

4、consistenthash一致性Hash算法

加權必掉與加權輪詢都分解重組了權重的概率,通常是決定到集群中各個機器的配置不一樣的,倒致其提供服務的能力不一致,故也可以將配置低的機器其權重調太高,利用流量非常比較合理的分配。

最大值直接連接數負載均衡主打的特色是可以參照運行時當前的動態鏈接庫情況你選擇接受流量分配,即優先權將流量清點交接到當前負載低的節點,這個算法表面上看來高上大,個人覺著其使用場景并非尤其多,而且要數據實時采集這些信息,其實現程序也少見緊張,實際中生產中無特殊情況,不建議使用。

個人是強烈在用一致性Hash算法來用做Dubbo的服務負載均衡算法,因為Dubbo服務什么是無狀態的,不必然緩存命中率這一說法。而一致性Hash算法的最的使用場景是放在分布式緩存。

的或一個分布式Redis集群,原先有4個節點,假如通過輪詢來接受負載均衡,有4個key

key1-gtnode1

key2-gtnode2

key3-gtnode3

key4-gtnode4

那例如節點backend1再一次發生宕機,那根據原來存儲文件的key再用輪詢的策略,會發生:按情況:

foobar1-gtnode2

key2-gtnode3

key3-gtnode4

key4-gtnode2

即這個時候,用key2去集群中查詢數據,畢竟key2的數據存儲在node2中,但因此節點發生了什么變化,造成會路由到executor3上,倒致緩存失去效果。

這應該是緩存命中率的問題。

但一致性hash算法,只會影響不大故障節點垂直相交的數據,其他數據應該能命中,這樣的緩存才有意義。

結果我我推薦roundrobin或random,大多數我建議你決定roundrobin,畢竟它不具隨機性,潛進來問題方便啊,兩者基于復雜程度不是很大,故都也可以。

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