负载均衡原理思路

负载均衡思路描述:

www.etiantian.org-->本地解析-->proxy代理模块-->地址池-->web服务器 -->nginx.conf -->extra/www(html/www)-->index.html


lb端

1、浏览器输入www.etiantian.org

   本地hosts文件解析 10.0.0.5 blog.etiantian.org bbs.etiantian.org www.etiantian.org

2、lb配置文件nginx.conf

   upstream    

   用于定义可以被 proxy_pass、fastcgi_pass 以及memcached_pass 等指令引用的服务器群

   定义web服务器池web01_ip web02_ip

   

   server 172.16.1.7:80

   server定义代理的负载均衡域名虚拟主机

   域名访问、目录访问、浏览器访问、移动端访问

   proxy代理模块,用于把请求后抛给服务器节点或upstream服务器池

   

web端 (web01_ip web02_ip)  

1、nginx.conf配置文件

http { 

include extra/www.conf;

include extra/bbs.conf;

include extra/blog.conf; }


2、extra目录

www.conf;

bbs.conf;

blog.conf;


3、server

 站点目录index.html

 目录文件存放于:

 html/www

 html/bbs

 html/blog


本文出自 “宋某人c” 博客,请务必保留此出处http://syaving.blog.51cto.com/5614476/1872927

### 负载均衡算法在分布式系统中的作用 负载均衡算法的核心目标是在分布式环境中实现资源的有效利用,提升系统的性能、可靠性和可扩展性。其主要作用体现在以下几个方面: #### 1. **流量分配** 负载均衡算法负责将来自客户端的请求均匀地分布到多个服务器实例上,从而避免某些服务器过载而另一些服务器闲置的情况发生[^3]。 #### 2. **提高系统性能** 通过合理的任务调度和资源管理,负载均衡算法可以减少响应时间并增加吞吐量。例如,在高性能集群中,负载均衡会将复杂的计算任务分解成更小的部分,并将其分发给多个节点进行并行处理[^4]。 #### 3. **增强可靠性与可用性** 负载均衡不仅能够平衡工作负荷,还能检测失效的服务节点并将新来的请求重新定向至健康的实例上,这有助于构建高可用性的架构体系结构[^2]。 #### 4. **支持弹性伸缩** 当业务规模发生变化时(如访问量激增),可以通过动态调整参与负载均衡池内的成员数量来适应新的需求状况;反之亦然——即缩减容量以节省成本的同时保持服务质量不变[^4]。 --- ### 原理概述 负载均衡算法的工作原理主要包括两个层面:一是如何决定下一个请求应该被转发给哪个后端服务节点;二是基于什么条件来进行决策。以下是几种常见类型的描述及其特点分析: #### 静态负载均衡 这类方法依据预定义规则执行操作而不依赖实时反馈信息。典型代表有轮询法(Round Robin),它按照固定次序依次选取各个候选对象作为目标地址之一直到完成一轮循环后再重复此过程[^3]。 另一种形式叫做加权轮询(Weighted Round Robin),允许管理员根据不同机器的能力设置相应的权重值,这样能力强的设备就有机会承担更多的作业负担。 还有简单的随机挑选(Random Selection)以及带权重因子控制版(Block Random Algorithm with Weights)。 #### 动态负载均衡 相比之下,动态方式更加灵活智能因为它考虑到当前网络环境参数比如CPU利用率、内存占用率等因素进而做出最优解择定方案。然而这种做法往往伴随着较高的开销代价因为需要持续监控各节点状态变化情况以便及时作出反应调整策略方向[^3]。 另外还有一种特殊情形叫作一致性哈希(Consistent Hashing),特别适合于缓存场景下使用。它的基本思路是对每一个键值(key-value pair)运用特定函数映射得到唯一标识符(hash code),然后把这个结果看做环形空间上的某个位置点,接着寻找距离最近的那个物理实体所对应的逻辑分区去保存对应的数据项[^1]。 --- ```python import hashlib def consistent_hash(key, num_buckets=10): """简单的一致性哈希示例""" hash_value = int(hashlib.md5(str(key).encode()).hexdigest(), 16) return hash_value % num_buckets ``` --- ### 总结 综上所述,无论是静态还是动态模式下的各种不同种类的具体实施细节各有千秋适用于各类实际应用场景当中。选择恰当有效的负载均衡机制对于保障大型互联网应用平稳高效运转至关重要[^2]。
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