回答:一、什么是負載均衡當單個節(jié)點的服務(wù),無法支持當前的大量請求時,我們會部署多個節(jié)點,即所謂的集群,此時要使每個節(jié)點收到的請求均勻的算法,這個策略就是所謂的負載均衡了。負載均衡常見的負載均衡算法,有權(quán)重隨機、Hash、輪詢。1.權(quán)重隨機這個是最簡單,也是最常用的負載均衡算法,即每個請求過來,會隨機到任何一個服務(wù)節(jié)點上,主流的rpc框架Dubbo,默認使用基于權(quán)重隨機算法。2.Hash可以將客服端即請求...
回答:如果項目的用戶量少、訪問量不大、數(shù)據(jù)量也不多的時候,一臺服務(wù)器足以支撐,那么直接項目部署一套,直接訪問使用就可以了,但是當用戶和數(shù)據(jù)量不斷增多,訪問量(并發(fā)量)不斷增加,一臺服務(wù)器不在能夠支撐業(yè)務(wù)的時候,就需要使用多臺機器,設(shè)計高性能的集群來應(yīng)對。那么當我部署了多臺服務(wù)器(這里假如是兩臺),那么調(diào)用方是如何訪問的呢?服務(wù)方如何均衡訪問的流量呢?這時候就需要引出負載均衡了。負載均衡就是通過一定的策略...
...需要既能支持這種TCP協(xié)議,又能支持大并發(fā)。我們就需要負載均衡的產(chǎn)品。什么樣的負載均衡的產(chǎn)品能滿足需求?我們就需要去做一些選擇。 首先,企業(yè)的IT基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展能夠跟得上物聯(lián)網(wǎng)的需求。 我之前已經(jīng)講過了傳輸數(shù)...
...前、后執(zhí)行一次性任務(wù)以準備運行時環(huán)境。 服務(wù)發(fā)現(xiàn)與負載均衡 分布式系統(tǒng)中的服務(wù)總是出于種種原因而不斷上線、下線,例如服務(wù)啟動/停止,規(guī)模伸縮或者服務(wù)故障。與利用已知IP地址及主機名稱同服務(wù)器協(xié)作的靜態(tài)負載均...
2019年的四個云安全預(yù)測:集裝箱化、負載均衡和更多tweet云是任何企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的重要組成部分。擁有可以從任何位置訪問的數(shù)據(jù)庫的便利性極大地提高了工作人員的效率。雖然許多公司以前都害怕采取行動,但由于云的開放性...
...個功能:http協(xié)議反向代理(不提供緩存功能)、基于tcp層的負載均衡(如https、MySQL協(xié)議)。適用于需要會話保持或七層處理的且負載特別大的站點??芍С謹?shù)以萬計的并發(fā)連接。 代理作用:web緩存(加速)、反向代理、內(nèi)容路由(...
...集群中為什么會有Master? zk節(jié)點宕機如何處理? zookeeper負載均衡和nginx負載均衡區(qū)別 Zookeeper有哪幾種幾種部署模式? 集群最少要幾臺機器,集群規(guī)則是怎樣的); 集群支持動態(tài)添加機器嗎? Zookeeper對節(jié)點的watch監(jiān)聽通知是永久的...
...發(fā)現(xiàn) 分布式鎖 分布式隊列 master選舉 配置中心 命名服務(wù) 負載均衡 zookeeper實現(xiàn)服務(wù)注冊與發(fā)現(xiàn) 服務(wù)注冊與發(fā)現(xiàn) 再來看看zk在服務(wù)注冊與發(fā)現(xiàn)中的應(yīng)用: 代碼實現(xiàn)邏輯: 服務(wù)注冊: public class ServiceRegister { private static fi...
...虛擬服務(wù)器集群系統(tǒng)。工作在 OSI 模型的傳輸層,即四層負載均衡。LVS 本身實現(xiàn)了 NAT、DR、TUN 模型,這些模型僅做數(shù)據(jù)包的轉(zhuǎn)發(fā),而不會與客戶端建立連接,成本低效率高。FULLNAT 基于 NAT 實現(xiàn),LVS 本身不支持,需要額外對內(nèi)核...
...虛擬服務(wù)器集群系統(tǒng)。工作在 OSI 模型的傳輸層,即四層負載均衡。LVS 本身實現(xiàn)了 NAT、DR、TUN 模型,這些模型僅做數(shù)據(jù)包的轉(zhuǎn)發(fā),而不會與客戶端建立連接,成本低效率高。FULLNAT 基于 NAT 實現(xiàn),LVS 本身不支持,需要額外對內(nèi)核...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
一、活動亮點:全球31個節(jié)點覆蓋 + 線路升級,跨境業(yè)務(wù)福音!爆款云主機0.5折起:香港、海外多節(jié)點...
大模型的訓練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...