回答:一、什么是負(fù)載均衡當(dāng)單個節(jié)點(diǎn)的服務(wù),無法支持當(dāng)前的大量請求時,我們會部署多個節(jié)點(diǎn),即所謂的集群,此時要使每個節(jié)點(diǎn)收到的請求均勻的算法,這個策略就是所謂的負(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)這個是最簡單,也是最常用的負(fù)載均衡算法,即每個請求過來,會隨機(jī)到任何一個服務(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))每個請求按時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,每個請求按訪問ip的h...
運(yùn)營研發(fā)團(tuán)隊 施洪寶 一. 基礎(chǔ)知識 1.1 基礎(chǔ) 什么是負(fù)載均衡? 當(dāng)單機(jī)提供的并發(fā)量不能滿足需求時,我們需要多臺服務(wù)器同時服務(wù)。當(dāng)客戶請求到達(dá)時,如何為客戶選擇最合適的服務(wù)器?這個問題就是負(fù)載均衡問題。 負(fù)載均...
...能是這樣: 在這樣的架構(gòu)中 , Nginx 所代表的角色叫做負(fù)載均衡服務(wù)器或者反向代理服務(wù)器,所有請求首先到達(dá) Nginx 上,再由 Nginx 根據(jù)提前配置好的轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則,將客戶端發(fā)來的請求轉(zhuǎn)發(fā)到某一個 Tomcat 上去。 那么這里涉及到兩...
... 概要 什么是Spring Cloud Netflix Ribbon? 實(shí)戰(zhàn):整合Ribbon實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡 Spring Cloud Netflix Ribbon是什么? Spring Cloud Netflix Ribbon 是一個客戶端負(fù)載均衡的組件. 什么是負(fù)載均衡?負(fù)載均衡就是分發(fā)請求流量到不同的服務(wù)器,目前的實(shí)現(xiàn)有軟件...
...微服務(wù)訪問層,目前服務(wù)對外暴露訪問主要以DNS綁定或是負(fù)載均衡VIP方式。Rancher提供external-dns、external-lb框架可以讓高級用戶hack自身的場景需求,external-dns除了支持公共的DNS服務(wù)(如route53),還支持內(nèi)部DNS服務(wù)器(如bind9),...
...務(wù),通過配置服務(wù)的URL地址進(jìn)行調(diào)用,通過F5等硬件進(jìn)行負(fù)載均衡。(1) 當(dāng)服務(wù)越來越多時,服務(wù)URL配置管理變得非常困難,F(xiàn)5硬件負(fù)載均衡器的單點(diǎn)壓力也越來越大。此時需要一個服務(wù)注冊中心,動態(tài)的注冊和發(fā)現(xiàn)服務(wù),使服務(wù)...
一、 什么是負(fù)載均衡? 什么是負(fù)載均衡? 記得第一次接觸 Nginx 是在實(shí)驗(yàn)室,那時候在服務(wù)器部署網(wǎng)站需要用 Nginx 。Nginx 是一個服務(wù)組件,用來反向代理、負(fù)載平衡和 HTTP 緩存等。那么這里的 負(fù)載均衡 是什么? 負(fù)載均衡(...
一篇讀懂分布式架構(gòu)下的負(fù)載均衡 微信公眾號:IT一刻鐘大型現(xiàn)實(shí)非嚴(yán)肅主義現(xiàn)場一刻鐘與你分享優(yōu)質(zhì)技術(shù)架構(gòu)與見聞,做一個有劇情的程序員關(guān)注可第一時間了解更多精彩內(nèi)容,定期有福利相送喲。 什么是負(fù)載均衡? 百...
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...
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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。同時根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...