简介 .net core使用ocelot---第一篇 简单使用 .net core使用ocelot---第二篇 身份验证 .net core使用ocelot---第三篇 日志记录  .net core使用ocelot---第四篇 限流熔断  .net core使用ocelot---第五篇 服务质量 本文介绍Ocelot的负载均衡模块. 什么是负载均衡 负载平衡可改善跨多个计算资源(例如计算机,计算机群集,网络链接,中央处理单元或磁盘驱动器)的工作负载分布. 负载平衡旨在优化资源使用,最大化吞吐量

目录 1.前言 2.安装 3.配置文件详解 4.工作原理 5.Linux下托管.NET Core项目 6.Linux下.NET Core项目负载均衡 7.负载均衡策略 8.加权轮询(round robin)策略剖析 9.IP哈希(ip hash)策略剖析 10.最少连接(least_conn)策略剖析 11.随机(random)策略剖析 12.URL哈希(url hash)策略剖析 13.响应时间(fair)第三方模块详解 14.Linux下.NET Core项目Nginx+Keepalived

负载均衡策略 负载均衡策略:内置策略和扩展策略. 内置策略包括:轮询.加权轮询.IP hash:扩展策略包括:url hash.fair等 策略详细介绍 轮询:对前端的访问逐一分流到后端网络节点,类似银行取号排队等待窗口喊号. 加权轮询:在轮询基础上加权重,类似银行取号排队设置VIP用户. IP hash:对前端访问IP进行hash操作,再分流到后端节点,相当于特殊的轮询 url hash:类似IP hash, 对前端访问url进行hash操作,配合后端缓存服务器. fair:分流到最小负载网络

nginx 负载均衡策略   1. 轮询轮询方式是nginx负载均衡的默认策略,根据每个server的权重值来轮流发送请求,例如:upstream backend {server backend1.example.com;server backend2.example.com;}这种情况是每个server都使用相同的权重,默认值为1可以手动设定权重,例如upstream backend {server backend1.example.com weight=5;server backend2.e

在集群负载均衡时,Dubbo提供了多种均衡策略,缺省为random随机调用. 可以自行扩展负载均衡策略,参见:负载均衡扩展Random LoadBalance 随机,按权重设置随机概率. 在一个截面上碰撞的概率高,但调用量越大分布越均匀,而且按概率使用权重后也比较均匀,有利于动态调整提供者权重. 权重加倍 RoundRobin LoadBalance 轮循,按公约后的权重设置轮循比率. 存在慢的提供者累积请求问题,比如:第二台机器很慢,但没挂,当请求调到第二台时就卡在那,久而久之,所有请求都卡在

在这里吐槽一句:网上很多文章真是神坑,你不看还好,看了只会问题越来越多,就连之前的问题都没有解决!!! 不多说了,Ribbon作为后端负载均衡器,比Nginx更注重的是请求分发而不是承担并发,可以直接感知后台动态变化来指定分发策略.它一共提供了7种负载均衡策略: 策略名 策略声明 策略描述 实现说明 BestAvailableRule public class BestAvailableRule extends ClientConfigEnabledRoundRobinRule 选择一个最小的并

upstream模块的使用方法 1,使用upstream和server指令来选择上游服务器 这两个指令的语法如下图: 示例: 2,对上游服务使用keepalive长连接 负载均衡策略round-robin 加权Round-Robin算法是其它所有负载均衡算法的基础.

在上篇博客(Spring Cloud中负载均衡器概览)中,我们大致的了解了一下Spring Cloud中有哪些负载均衡器,但是对于负载均衡策略我们并没有去详细了解,我们只是知道在BaseLoadBalancer的chooseServer方法中,调用了IRule中的choose方法来找到一个具体的服务实例,IRule是一个接口,在BaseLoadBalancer它的默认实现是RoundRobinRule类,RoundRobinRule类中采用了最常用的线性负载均衡规则,也就是所有有效的服务端轮流调

在前两篇<撸一撸Spring Cloud Ribbon的原理>,<撸一撸Spring Cloud Ribbon的原理-负载均衡器>中,整理了Ribbon如何通过负载均衡拦截器植入RestTemplate,以及调用负载均衡器获取服务列表,如何过滤,如何更新等的处理过程. 因为,负载均衡器最终是调用负载均衡策略的choose方法来选择一个服务,所以这一篇,整理Ribbon的负载均衡策略. 策略类 RandomRule RoundRobinRule RetryRule WeightedR

相信看了 每天学点SpringCloud(一):简单服务提供者消费者调用,每天学点SpringCloud(二):服务注册与发现Eureka这两篇的同学都了解到了我的套路,没错,本篇博客同样是为了解决上篇的问题的. 上篇我们使用Eureka默认的负载均衡解决了消费方调用服务方硬编码的问题,不过呢,因为是使用的默认负载均衡的策略,所以这次我们就搞一搞事情,来自定义一下它的策略. 搞这个策略呢有两种实现方式 通过代码自定义 通过代码的方式自定义负责均衡策略时需要注意的是,注意避免SpringBoot的

dubbo负载均衡策略 random loadbalance 默认情况下,dubbo是random load balance随机调用实现负载均衡,可以对provider不同实例设置不同的权重,会按照权重来负载均衡,权重越大分配流量越高,一般就用这个默认的就可以了. roundrobin loadbalance 均匀地将流量打到各个机器上去,但是如果各个机器的性能不一样,容易导致性能差的机器负载过高.所以此时需要调整权重,让性能差的机器承载权重小一些,流量少一些. leastactive load

Dubbo的集群容错策略 正常情况下,当我们进行系统设计时候,不仅要考虑正常逻辑下代码该如何走,还要考虑异常情况下代码逻辑应该怎么走.当服务消费方调用服务提供方的服务出现错误时候,Dubbo提供了多种容错方案,缺省模式为failover,也就是失败重试. Dubbo提供的集群容错模式 下面看下Dubbo提供的集群容错模式: Failover Cluster:失败重试 当服务消费方调用服务提供者失败后自动切换到其他服务提供者服务器进行重试.这通常用于读操作或者具有幂等的写操作,需要注意的是重试会带

IRule 这是所有负载均衡策略的父接口,里边的核心方法就是choose方法,用来选择一个服务实例. AbstractLoadBalancerRule AbstractLoadBalancerRule是一个抽象类,里边主要定义了一个ILoadBalancer,就是我们上文所说的负载均衡器,负载均衡器的功能我们在上文已经说的很详细了,这里就不再赘述,这里定义它的目的主要是辅助负责均衡策略选取合适的服务端实例. RandomRule 看名字就知道,这种负载均衡策略就是随机选择一个服务实例,看源码我们

最近在学习数据库的读写分离和主从复制,采用的是一主多从策略,采用轮询的方式,读取从数据库的内容.但是,假如某一台从数据库宕机了,而客户端不知道,每次轮选到此从数据库,不都要报错?到网上查阅了资料,找到一篇不错的博文,不仅讲了解决方案,也详细的讲述了数据库的分区,分表,集群和负载均衡策略,博文原址http://www.cnblogs.com/zhongxinWang/p/4262650.html 第1章 引言 随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题.对于一个大型的互

上一篇文章单独介绍了Ribbon框架的使用,及其如何实现客户端对服务访问的负载均衡,但只是单独从Ribbon框架实现,没有涉及spring cloud.本文着力介绍Ribbon的负载均衡机制,下一篇文章再在spring中继承Ribbon. Ribbon负载均衡器 上一篇文章我们已经实现了一个客户端负载均衡请求web服务的示例. 当时,我们留了一个伏笔,其中的负载均衡的规则策略可以定制,那么本文着重研究策略定制这部分内容,其他的ribbon客户端的构建和请求方法请参见上一篇文章. ribbon的负

一.关于Nginx的负载均衡 在服务器集群中,Nginx起到一个代理服务器的角色(即反向代理),为了避免单独一个服务器压力过大,将来自用户的请求转发给不同的服务器.详情请查看我的另一篇博客. 二.Nginx负载均衡策略 负载均衡用于从“upstream”模块定义的后端服务器列表中选取一台服务器接受用户的请求.一个最基本的upstream模块是这样的,模块内的server是服务器列表: #动态服务器组 upstream dynamic_zuoyu { server localhost:; #tom

Spring Cloud的负载均衡策略可以通过配置Ribbon搞定,也就是注入实现com.netflix.loadbalancer.IRule的类,当前包含的策略包括 1.RandomRule 随机策略 在while循环内,如果服务地址不为空会不停的循环直到随机出一个可用的服务. @SuppressWarnings({"RCN_REDUNDANT_NULLCHECK_OF_NULL_VALUE"}) public Server choose(ILoadBalancer lb, Obje

Ribbon负载均衡策略定义 IRule其实就只做了一件事情Server choose(Object key),可以看到这个功能是在LB中定义(要求)的,LB把这个功能委托给IRule来实现.不同的IRule可以向LB提供不同的负载均衡算法. public interface IRule{ public Serverchoose(Object key); public void setLoadBalancer(ILoadBalancerlb); public ILoadBalancergetLo

一.Ribbon中的负载均衡策略 1.Ribbon中支持的负载均衡策略 AvailabilityFilteringRule:过滤掉那些因为一直连接失败的被标记为circuit tripped的后端server,并过滤掉那些高并发的的后端server(active connections 超过配置的阈值) | 使用一个AvailabilityPredicate来包含过滤server的逻辑,其实就就是检查status里记录的各个server的运行状态 RandomRule:随机选择一个server

Ribbon负载均衡策略 配置 对调用的某个服务启用某种负载策略 1)通过配置文件配置 hello: ribbon: NFLoadBalancerRuleClassName:com.netflix.loadbalancer.RandomRule 1 2 3 2)通过java注解配置 @Configuration public class RibbonConfiguration{ @Bean public IRule ribbonRule(){ //随机负载 return new RandomRu

Ribbon负载均衡策略 配置 对调用的某个服务启用某种负载策略 1)通过配置文件配置 hello: ribbon: NFLoadBalancerRuleClassName:com.netflix.loadbalancer.RandomRule 1 2 3 2)通过java注解配置 @Configuration public class RibbonConfiguration{ @Bean public IRule ribbonRule(){ //随机负载 return new RandomRu