nginx upstream 模式的配置与探讨

Nginx 之Upstream使用详解 Nginx 的 `upstream` 模块是实现负载均衡和故障转移的关键组件。通过合理配置,可以有效地提高应用的可用性和扩展性。 阅读详情

nginx upstream 支持如下的5种方式的分配 。

1、轮询(默认) 

每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。


说一下,nginx是如何判定后端server down了的,它是在请求发到后面的server失败后,通过下面的两个参数来判断的。

fail_timeout和max_fails

   这2个参数一起配合,来控制nginx怎样认为upstream中的某个server是失效的。

当在fail_timeout的时间内,某个server连接失败了max_fails次,则nginx会认为该server不工作了。

同时,在接下来的 fail_timeout时间内,nginx不再将请求分发给失效的server。
个人认为,nginx不应该把这2个时间用同一个参数fail_timeout来控制,要是能再增加一个fail_time,来控制接下来的多长时间内,不再使用down掉的server就更好了。如果不设置这2个参数,fail_timeout默认为10s,max_fails默认为1。就是说,只要某个server失效一次,则在接下来的10s内,就不会分发请求到该server上


2、weight 
指定轮询几率,weight和访问比率成正比,用于后端服务器性能不均的情况。 
例如: 
upstream bakend { 
server 192.168.0.14 weight=10; 
server 192.168.0.15 weight=10; 
} 

3、ip_hash 
每个请求按访问ip (nginx 收到IP包的源地址) 的hash结果分配,这样每个访客固定访问一个后端服务器,可以解决session 粘着的问题。 
例如: 
upstream bakend { 
ip_hash; 
server 192.168.0.14:88; 
server 192.168.0.15:80; 
} 

4、fair(第三方) 
按后端服务器的响应时间来分配请求,响应时间短的优先分配。 
upstream backend { 
server server1; 
server server2; 
fair; 
} 

5、url_hash(第三方) 

按访问url的hash结果来分配请求,使每个url定向到同一个后端服务器。如果后端服务器使用了缓存,该策略比较有效。 

例:在upstream中加入hash语句,server语句中不能写入weight等其他的参数,hash_method是使用的hash算法 

upstream backend { 
server squid1:3128; 
server squid2:3128; 
hash $request_uri; 
hash_method crc32; 
} 

tips: 

upstream bakend{#定义负载均衡设备的Ip及设备状态 
ip_hash; 
server 127.0.0.1:9090 down; 
server 127.0.0.1:8080 weight=2; 
server 127.0.0.1:6060; 
server 127.0.0.1:7070 backup; 
} 
在需要使用负载均衡的server中增加 
proxy_pass http://bakend/; 

每个设备的状态设置为: 
1.down 表示单前的server暂时不参与负载 
2.weight 默认为1.weight越大,负载的权重就越大。 
3.max_fails :允许请求失败的次数默认为1.当超过最大次数时,返回proxy_next_upstream 模块定义的错误 
4.fail_timeout:max_fails次失败后,暂停的时间。 
5.backup: 其它所有的非backup机器down或者忙的时候,请求backup机器。所以这台机器压力会最轻。 

nginx支持同时设置多组的负载均衡,用来给不用的server来使用。 

client_body_in_file_only 设置为On 可以讲client post过来的数据记录到文件中用来做debug 
client_body_temp_path 设置记录文件的目录 可以设置最多3层目录 

location 对URL进行匹配.可以进行重定向或者进行新的代理 负载均衡

要用nginx做负载均衡的话,首先要在配置文件里面定义一组用来负载均衡的后端服务器(backend servers),例如:
upstream backend {
  server 192.168.1.11;
  server 192.168.1.12;
  server 192.168.1.13;
}

那个server指令的语法是 server name [parameters],这里的name是服务器名,可以是域名、ip或者unix socket,也可以指定端口,例如:
server 192.168.1.11:8080;

server指令可用的参数有:

weight —— 设置服务器的权重,默认值是1,权重值越大那么该服务器被访问到的几率就越大,例如 server 192.168.1.11 weight=5;

max_fails和fail_timeout —— 这俩是关联的,如果某台服务器在fail_timeout时间内出现了max_fails次连接失败,那么nginx就会认为那个服务器已经挂掉,从而在 fail_timeout时间内不再去查询它,fail_timeout的默认值是10s,max_fails的默认值是1(这意味着一发生错误就认为服务器挂掉),如果把max_fails设为0则表示把这个检查取消。
举个例子:server 192.168.1.11 max_fails=3 fail_timeout=30s; 这表示,如果服务器192.168.1.11在30秒内出现了3次错误,那么就认为这个服务器工作不正常,从而在接下来的30秒内nginx不再去访问这个服务器。

down —— 表示该服务器已经停用,例如server 192.168.1.11 down;

backup —— 表示该服务器是备用服务器,只有其它后端服务器都挂了或者很忙才会访问到。

关于upstream的更多信息请参考 http://wiki.nginx.org/NginxHttpUpstreamModule


另一个参考:504 Gateway Time-out问题

常见于使用nginx作为web server的服务器的网站

我遇到这个问题是在升级discuz论坛的时候遇到的

一般看来, 这种情况可能是由于nginx默认的fastcgi进程响应的缓冲区太小造成的, 这将导致fastcgi进程被挂起, 如果你的fastcgi服务对这个挂起处理的不好, 那么最后就极有可能导致504 Gateway Time-out
现在的网站, 尤其某些论坛有大量的回复和很多内容的, 一个页面甚至有几百K
默认的fastcgi进程响应的缓冲区是8K, 我们可以设置大点
在nginx.conf里, 加入:

fastcgi_buffers 8 128k

这表示设置fastcgi缓冲区为8×128k
当然如果您在进行某一项即时的操作, 可能需要nginx的超时参数调大点, 例如设置成60秒:

send_timeout 60;

    调整了这两个参数, 结果就是没有再显示那个超时, 可以说效果不错, 但是也可能是由于其他的原因, 目前关于nginx的资料不是很多, 很多事情都需要长期的经验累计才有结果。
 

Nginx Upstream了解一下 Nginx 的 `upstream` 模块是负载均衡的核心组件,用于定义和管理后端服务器集群,实现请求分发、故障转移和高可用性 阅读详情

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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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