1.普通轮询算法 轮询(Round Robin,RR)是依次将用户的访问请求,按循环顺序分配到web服务节点上,从1开始到最后一台服务器节点结束,然后再开始新一轮的循环.这种算法简单,但是没有考虑到每台节点服务器的具体性能,请求分发往往不均衡. 代码实现: /** * 普通轮询算法 */public class RoundRobin { private static Integer index = 0; private static List<String> nodes = new Array

上一篇讲了普通轮询.加权轮询的两种实现方式,重点讲了平滑加权轮询算法,并在文末留下了悬念:节点出现分配失败时降低有效权重值:成功时提高有效权重值(但不能大于weight值). 本文在平滑加权轮询算法的基础上讲,还没弄懂的可以看上一篇文章. 现在来模拟实现:平滑加权轮询算法的降权和提权 1.两个关键点 节点宕机时,降低有效权重值: 节点正常时,提高有效权重值(但不能大于weight值): 注意:降低或提高权重都是针对有效权重. 2.代码实现 2.1.服务节点类 package com.yty.lo

直接上干活 /** * @version 1.0.0 * @@menu <p> * @date 2020/11/17 16:28 */ public class LoadBlance { static Map<String, Integer> serverWeightMap = new HashMap<>(); static { serverWeightMap.put("192.168.1.100", 1); serverWeightMap.put(

代码很简单,但算法很经典,话不多说,直接上代码. public struct ServerConfig { /// <summary> /// 初始权重 /// </summary> public int Weight { get; set; } /// <summary> /// 当前权重 /// </summary> public int Current { get; set; } /// <summary> /// 服务名称 /// <

本文是对于Dubbo负载均衡策略之一的加权随机算法的详细分析.从2.6.4版本聊起,该版本在某些情况下存在着比较严重的性能问题.由问题入手,层层深入,了解该算法在Dubbo中的演变过程,读懂它的前世今生. 之前也写了Dubbo的负载均衡策略: <一文讲透Dubbo负载均衡之最小活跃数算法> <Dubbo一致性哈希负载均衡的源码和Bug,了解一下?> 本文目录 第一节:什么是轮询? 本小节主要是介绍轮询算法和其对应的优缺点.引出加权轮询算法. 第二节:什么是加权轮询? 本小节主要是介

Nginx的负载均衡默认算法是加权轮询算法,本文简单介绍算法的逻辑,并给出算法的Java实现版本. 本文参考了Nginx的负载均衡 - 加权轮询 (Weighted Round Robin).         算法简介 有三个节点{a, b, c},他们的权重分别是{a=5, b=1, c=1}.发送7次请求,a会被分配5次,b会被分配1次,c会被分配1次. 一般的算法可能是: 1.轮训所有节点,找到一个最大权重节点: 2.选中的节点权重-1: 3.直到减到0,恢复该节点原始权重,继续轮询: 这

Nginx版本:1.9.1 我的博客:http://blog.csdn.net/zhangskd 算法介绍 来看一个简单的Nginx负载均衡配置. http { upstream cluster { server a weight=5; server b weight=1; server c weight=1; } server { listen 80; location / { proxy_pass http://cluster; } } } 当在upstream配置块中没有指定使用的负载均衡

下面给大家总结了几种真正的nginx负载均衡的功能了,在此我们加了一个权重判断法就是根据nginx负载的状态实现分配访问用户到权重值少的机器了,具体配置如下. nginx为后端web服务器(apache,nginx,tomcat,weblogic)等做反向代理 几台后端web服务器需要考虑文件共享,数据库共享,session共享问题.文件共享可以使用nfs,共享存储(fc,ip存储都行)+redhat GFS集群文件系 统,rsync+inotify文件同步等.小规模的集群中使用更多的是nfs.

本文介绍的是客户端请求在多个后端服务器之间的均衡,注意与客户端请求在多个nginx进程之间的均衡相区别(Nginx根据每个工作进程的当前压力调整它们获取监听套接口的几率,那些当前比较空闲的工作进程有更多机会获取到监听套接口,从而客户端的请求到达后也就相应地被它捕获并处理).如果Nginx是以反向代理的形式配置运行,那么对请求的实际处理需要转发到后端服务器运行,如果后端服务器有多台,如何选择一台合适的后端服务器来处理当前请求,就是本文要说的负载均衡.这两种均衡互不冲突并且能同时生效. nginx不

nginx为后端web服务器(apache,nginx,tomcat,weblogic)等做反向代理 几台后端web服务器需要考虑文件共享,数据库共享,session共享问题.文件共享可以使用nfs,共享存储(fc,ip存储都行)+redhat GFS集群文件系 统,rsync+inotify文件同步等.小规模的集群中使用更多的是nfs.对于内容管理系统,单台进行发布信息,向多台同步使用rsync+inotify就是个不错的选择.     小规模集群,单台高性能数据库(如志强双四核,32/64/

Nginx版本:1.9.1 我的博客:http://blog.csdn.net/zhangskd 上篇blog讲述了加权轮询算法的原理.以及负载均衡模块中使用的数据结构,接着我们来看看加权轮询算法的具体实现. 指令的解析函数 如果upstream配置块中没有指定使用哪种负载均衡算法,那么默认使用加权轮询. 也就是说使用加权轮询算法,并不需要特定的指令,因此也不需要实现指令的解析函数. 而实际上,和其它负载均衡算法不同(比如ip_hash),加权轮询算法并不是以模块的方式实现的, 而是作为Ngin

1. 负载均衡算法有哪些? 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. 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. 源地址哈希法:根据获取客户端的IP地址,通过哈希函数计算得到一个数值,用该数值对服务器列表的大小进行取模运算,得到的结果便是客服端要访问服务器的序号.采用源地址哈希法进行负载均衡,同一IP地址的客户端,当后端服务器列表不变时,它每次都会映射到同一台后端服务

转自:江南烟雨 本文介绍的是客户端请求在多个后端服务器之间的均衡,注意与客户端请求在多个nginx进程之间的均衡相区别. 如果Nginx是以反向代理的形式配置运行,那么对请求的实际处理需要转发到后端服务器运行,如果后端服务器有多台,如何选择一台合适的后端服务器来处理当前请求,就是本文要说的负载均衡.这两种均衡互不冲突并且能同时生效. nginx不单可以作为强大的web服务器,也可以作为一个反向代理服务器,而且nginx还可以按照调度规则实现动态.静态页面的分离,可以按照轮询.ip哈希.URL哈希

权重轮询调度算法(WeightedRound-RobinScheduling)-Java实现 ----参考Nginx中负载均衡算法实现 与上一遍博客 http://www.cnblogs.com/huligong1234/p/3819979.html 中实现方式不同,这里主要参考这篇文章的实现: Nginx 负载均衡-加权轮询策略剖析 http://www.cnblogs.com/dyllove98/archive/2013/07/13/3188450.html,与上一遍中实现比起来,效果比较好

这里对负载均衡概念和nginx负载均衡实现方式做一个总结: 先说一下负载均衡的概念: Load Balance负载均衡是用于解决一台机器(一个进程)无法解决所有请求而产生的一种算法. 我们知道单台服务器的性能是有上限的,当流量很大时,就需要使用多台服务器来共同提供服务,这就是所谓的集群. 负载均衡服务器,就是用来把经过它的流量,按照某种方法,分配到集群中的各台服务器上. 这样一来不仅可以承担更大的流量.降低服务的延迟,还可以避免单点故障造成服务不可用. 一般的反向代理服务器,都具备负载均衡的功能

权重轮询调度算法(WeightedRound-RobinScheduling)-Java实现 ----参考Nginx中负载均衡算法实现 这里主要参考这篇文章的实现: Nginx 负载均衡-加权轮询策略剖析 http://www.cnblogs.com/dyllove98/archive/2013/07/13/3188450.html,与上一遍中实现比起来,效果比较好,权重比较低的服务器,也比较容易背获取到,但请求数量比较大的时候,两个实现方式中,每个服务器分担的请求数基本无差别,区别主要是顺序上

在做系统架构规划的时候,负载均衡,HA(高可用性集群,是保证业务连续性的有效解决方案,一般有两个或两个以上的节点,且分为活动节点及备用节点,当活动节点出现故障的时候,由备用节点接管)都是经常需要考虑的方案.对应并发及单点故障,考虑负载均衡方案是必不可少的.如果并发不高只是应对单点故障,则通常使用HA方案. 负载均衡(Load Balance)是集群技术(Cluster)的一种应用.负载均衡可以将工作任务分摊到多个处理单元,从而提高并发处理能力.目前最常见的负载均衡应用是Web负载均衡.根据实现的

upstream nginx upstream语法配置 upstream 后面跟服务名 其中包含了,域名,端口 以及权重,可以看到他既支持http协议也支持socket协议的类型,backup意味着该域名是备用的地址 后端服务器调度参数 backup不参与服务,当其他节点无法服务了,他就参与服务 max_fails 代理服务器向后端请求,一旦发现请求状态失败,会去再度请求.超过max_fails规定的次数,随即宣告失败. 接下来就“休息一会儿”,通常为10s 可以通过fail_timeout设置

最近项目要引入缓存机制,但是不想引入分布式的缓存框架,所以自己就写了一个轻量级的缓存实现,有两个版本,一个是通过timer实现其超时过期处理,另外一个是通过list轮询.       首先要了解下java1.6中的ConcurrentMap ,他是一个线程安全的Map实现,特别说明的是在没有特别需求的情况下可以用ConcurrentHashMap.我是想学习一下读写锁的应用,就自己实现了一个SimpleConcurrentHashMap. package com.cttc.cache.entit

前段时间做一个调用外单位WEBSERVICE的项目,项目完成的功能其实很简单,就是我们单位有很多车友会员,我们想对他们提供车辆违章信息告之服务!我们这边交警部门给我们开放了WS的接口,我们就是想通过这个WS,来轮询会员的违章信息!       其中那个Webservice使用JAVA的Xfire开发的,当时想像得很简单,因为WS(Webservice)可以跨平台调用,因此非常适合不同系统之间数据交换!网上也有很多调用的代码!但我在实际使用中还是遇到了一些问题!首先是我们要调用的那个WS数据管理非