回答:一、什么是負(fù)載均衡當(dāng)單個(gè)節(jié)點(diǎn)的服務(wù),無法支持當(dāng)前的大量請求時(shí),我們會(huì)部署多個(gè)節(jié)點(diǎn),即所謂的集群,此時(shí)要使每個(gè)節(jié)點(diǎn)收到的請求均勻的算法,這個(gè)策略就是所謂的負(fù)載均衡了。負(fù)載均衡常見的負(fù)載均衡算法,有權(quán)重隨機(jī)、Hash、輪詢。1.權(quán)重隨機(jī)這個(gè)是最簡單,也是最常用的負(fù)載均衡算法,即每個(gè)請求過來,會(huì)隨機(jī)到任何一個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)上,主流的rpc框架Dubbo,默認(rèn)使用基于權(quán)重隨機(jī)算法。2.Hash可以將客服端即請求...
回答:負(fù)載均衡的五種策略是什么?實(shí)行負(fù)載均衡的目的就是讓請求到達(dá)不同的服務(wù)器上。一次請求到服務(wù)器之間,有那么多環(huán)節(jié),因此可以實(shí)現(xiàn)的方法也有很多種。負(fù)載均衡的五種策略:1.輪詢(默認(rèn))每個(gè)請求按時(shí)間順序逐一分配到不同的后端服務(wù)器,如果后端服務(wù)器down掉,能自動(dòng)剔除。2、指定權(quán)重,指定輪詢幾率,weight和訪問比率成正比,用于后端服務(wù)器性能不均的情況。3、IP綁定 ip_hash,每個(gè)請求按訪問ip的h...
...峰期預(yù)先擴(kuò)容,低峰縮容。 負(fù)載均衡服務(wù)的使用建議及常見誤區(qū) 優(yōu)先使用無狀態(tài)服務(wù) 有狀態(tài)服務(wù)和無狀態(tài)服務(wù),原本是各有優(yōu)勢,并沒有明顯的優(yōu)劣之分,但是在大集群、服務(wù)化的場景下,無狀態(tài)服務(wù)則更有優(yōu)勢。 因?yàn)橛袪?..
...的問題。負(fù)載均衡核心關(guān)鍵:在于是否分配均勻。 三、常見的負(fù)載均衡案例 場景1:微服務(wù)架構(gòu)中,網(wǎng)關(guān)路由到具體的服務(wù)實(shí)例 hello: 兩個(gè)相同的服務(wù)實(shí)例 hello service ,一個(gè)端口 8000 ,另一個(gè)端口 8082 通過 Kong 的負(fù)載均衡 LB ...
...負(fù)責(zé) HTTP 流量,另一個(gè)用于 MySQL 訪問。 負(fù)載均衡有五個(gè)常見目的: 可擴(kuò)展性。負(fù)載均衡對某些擴(kuò)展很有幫助,比如讀寫分離時(shí)從備庫讀數(shù)據(jù)。 高效性。負(fù)載均衡因?yàn)槟軌蚩刂普埱蟊宦酚傻胶翁帲虼擞兄诟行У氖褂觅Y...
...負(fù)責(zé) HTTP 流量,另一個(gè)用于 MySQL 訪問。 負(fù)載均衡有五個(gè)常見目的: 可擴(kuò)展性。負(fù)載均衡對某些擴(kuò)展很有幫助,比如讀寫分離時(shí)從備庫讀數(shù)據(jù)。 高效性。負(fù)載均衡因?yàn)槟軌蚩刂普埱蟊宦酚傻胶翁帲虼擞兄诟行У氖褂觅Y...
ULB的會(huì)話保持是如何實(shí)現(xiàn)的?請求代理請求代理模式下(HTTP、HTTPS),會(huì)話保持功能是利用cookie實(shí)現(xiàn)的。ULB會(huì)向源端寫cookie,并根據(jù)請求帶有的cookie信息,直接將請求送給對應(yīng)的后端主機(jī)。自動(dòng)生成KEY:選擇自動(dòng)生成key,客戶端...
...器運(yùn)行在不同主機(jī)上,不能夠ping通彼此,可能是由一些常見的問題引起的。 1、如何檢查跨主機(jī)通信是否正常? 在應(yīng)用->基礎(chǔ)設(shè)施中,檢查 healthcheck 應(yīng)用的狀態(tài)。如果是active跨主機(jī)通信就是正常的。 手動(dòng)測試,你可以進(jìn)入任何一...
...定。在這篇文章中,我們將對Kubernetes如何處理一個(gè)非常常見且必要的工作——負(fù)載均衡,進(jìn)行深入的解讀。在許多非容器環(huán)境(即服務(wù)器之間的均衡)中,負(fù)載均衡是一個(gè)相對簡單的任務(wù),但當(dāng)涉及到容器時(shí),就需要一些其他...
前言 客戶端-服務(wù)器的通信會(huì)經(jīng)歷如下幾個(gè)階段: 客戶端輸入U(xiǎn)RL DNS服務(wù)器解析URL階段 Web服務(wù)器解析Http請求階段 應(yīng)用服務(wù)器邏輯處理階段 數(shù)據(jù)庫操作階段 Web服務(wù)器模版渲染階段 Web服務(wù)器將Html返回給客戶端 解析URL階段 當(dāng)...
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(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...