负载均衡 - HAProxy 与 Nginx

部署HAproxy + Nginx负载均衡集群 软件通常使用开源的LVS、HAproxy、Nginx等硬件设备就是物理服务器,上面至少有四个以上的网关,连接各个物理服务器的心跳线是同一网段。 阅读详情
另一种更重要的衡量尺度是它可以携带的同时连接。这是需要进行大量的远距离连接保持的大型站点的关键。我们的HAProxy上最多有250,000的同时连接,远远超出了Nginx或任何其他的前端软件系统。
 
HAProxy的配置系统是非常强大的,可以配置很多的前端监听“服务器”,和后端的服务器池,所有的前后端都可以使用各种规则来混合匹配。这是有着许多IP/端口/主机监听组合的大型网站,在代码变更、迁移和升级的时候,在后端服务器之间灵活移动负载的方法。
 
HAProxy也可以像Nginx一样重写网址。虽然它没那么强大,但也包括了多种有用的重定向,已经足够满足多数用途,从而避免在每个后端上一一进行那些有点烦人的设置。
 
HAProxy后端的监控和控制也是非常强大的,可以进行各种各样的复杂配置,怎么样来监控什么项,如何确定某个具体后端的可用性,如何快速加大负载,等等。它甚至可以为所有服务器都掉线的主池配置备用服务器池,这在有故障切换和维护需求的大型系统上是非常有用的。HAProxy还可以通过套接字来实现池的动态变化,删除服务器,等等(尽管我们不得不编写一些工具来使它更易于使用)。
 
所有这些当中,最棒的部分是HAProxy自己的监控,它通过HTTP提供了一个非常有用的GUI界面(也可以通过socket调用),来查询和控制负载均衡系统。每个前端和后端的池,以及每台服务器都有约15个不同的数据值和状态,包括请求率、连接数、错误的不同类型、当前状态的时间,最大的连接数和连接率,等等。
 
HAProxy还可以实现四层负载均衡的功能,这对于分散MySQL从库的读操作最有用,但也可以工作在任何的TCP/IP连接上,包括XMPP、node.js、游戏,或其他基于套接字的系统。
 
最后,HAProxy具有非常强大的日志功能,无论是格式、信息级别和配置上,都可以进行完全地自定义配置。其中,详细状态是最有用的,它可以告诉你每个连接中具体的信息细节,这在故障排除中是非常有用的。
 
那么,HAProxy有什么弱点吗? 有,包括两样: SSL和多核的支持。
 
HAproxy不支持SSL。所以如果你需要处理加密的请求,那么就需要一个额外的前端来处理它;我们常常为此使用Nginx。这意味着一个典型的负载均衡服务器往往由Nginx来监听443端口,然后把解密后的数据发往HAProxy上的80或者81端口再执行真正的负载均衡。这有点复杂,但是很好用,可扩展性性也很强。
 
此外,HAProxy和Nginx一样,是个单线程事件驱动系统,这让它速度飞快,并且容易扩展。但同时也限制了它最终只能在一个内核上扩展。虽然HAProxy也支持多核系统,可以得到2倍、3倍、4倍,甚至更高的性能,但是扩展性较差,而且监控依然是基于单个进程的,这就使得事情变得复杂了。不过,这个问题很少遇到,因为它只有在非常高的性能级别才需要考虑,譬如每秒钟有数以万计的请求进来,同时存在数十万的连接。
 
不过,即使有这些问题,HAProxy依然是压倒性的最佳负载均衡软件,几乎所有的新系统上都应该采用它来做负载均衡。

负载均衡:从Nginx到HAProxy配置对比 Nginx是一款高性能的HTTP和反向代理服务器,同时也支持TCP、UDP等多种协议。它以其轻量级、高并发、低资源消耗的特点,广泛应用于Web服务器、负载均衡、反向代理等场景。Nginx和HAProxy都是优秀的负载均衡器,各自具有独特的优势和适用场景。在选择时,开发者应根据具体的业务需求、技术栈和团队熟悉度来决定。通过本文的配置对比和实战分析,希望能够帮助开发者更好地了解这两款负载均衡器,并在实际项目中做出明智的选择。无论是Nginx还是HAProxy,都能为系统的高并发、高可用性和高性能提供有力的支持。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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