lvs集群

集群:nginx四层和七层+动静分离

为解决某个特定的问题讲多个计算机组合起来形成单个的系统

集群的目的就是为了解决系统的性能瓶颈

垂直扩展:向上扩展 增加单个机器的性能 升级硬件 硬件升级是有瓶颈的

水平扩展:向外扩展 增加设备 并行的运行多个服务 通过网络和算法来调度服务分配的问题

集群的类型:

负载均衡集群 LB loab blance 多个主机组成 每个主机只承担一部分请求 靠负载均衡算法来实现

高可用集群 HA high availiablity 避免SPOF  系统中有一部分组件出现故障 可以保证整个系统继续运行

主从—同步(数据库)---负载均衡

集群的可靠性指标:

MTBF 值越高 出现故障概率小

MTTR 从发生故障到恢复正常运行的平均时间 值越小 系统恢复故障的能力越强

A 系统的可靠性指标 越高越好

停机时间:

计划内停机 预定时间内的维护或者检修时间

计划外停机 突然出现故障

设计集群时需要考虑的原则:

  1. 可扩展性 要有随时可以添加或删除设备的能力 动态扩缩容
  2. 可靠性 如果有节点发生故障 可以快速检测并自动切换
  3. 负载均衡 合理分配负载 避免单个节点过载 影响整体性能
  4. 可维护性 能够方便的进行配置部署 维护 监控 降低成本
  5. 安全性 防止恶意的攻击 以及数据泄密 数据丢失
  6. 易用性 相关的工作人员可以方便接入集群 能够快速开发部署 测试

LVS:部署在Linux系统通过内核层面实现负载均衡软件

主要作用:多个后端服务器组成一个高可用 高性能 负载均衡的高性能集群 通过负载均衡的算法讲客户端请求发送到后端服务器

Lvs的术语:

Vs:外部访问lvs集群时提供的一个虚拟IP地址和端口

Ds:lvs集群中的主服务器 也叫调度器 时整个集群的核心 接受客户端的请求转发得到后端rs

RS:lvs的后端真实服务器的ip 接收到ds请求之后 返回响应结果

CIP:客户端的IP地址

Vip IP对外提供访问的同意虚拟IP地址

DIP 调度器在lvs内部使用的IP地址 用于和真实服务器进行通信

RIP 后端真实服务器的IP地址

Lvs流程:

客户端访问都是访问VIP 由调度器DS根据算法选择后端服务器(RS)把请求发送给RS 由RS处理请求之后将响应发送到DS DS把RS的响应包装成自己的响应 发送到客户端

客户端既不知道请求的真实服务器 也不知道响应的服务器是谁

Lvs的负载均衡方式:NAT DR TUN  NAT和DR是最常用的方式

NAT模式是最常用的LVS负载方式之一:地址转换

1、在调度器上配置双网卡 一个指内 一个指外

2、配置一个可以和公网进行通信的VIP

3、配置转发策略 如果访问VIP就会把请求的数据转发到后端的RS

请求的是报文格式 调度器会修改请求的目标IP地址和端口

4、RS处理完请求之后响应客户端 先到调度器 调度器进行地址转换 把内网地址转换成公网地址 调度器响应给用户

数据请求进入调度器做的请求报文中IP地址的修改

数据响应进入调度器 根据nat配置进行地址转换

调度器的内网IP地址和真实服务器的IP地址要在同一网段

Nat:对于客户端来说 请求地址不变 客户端不需要修改任何配置 转发由调度器通过算法完成 后端服务器值管接受响应 也不需要改任何配置

性能损失和单点故障

DR模式:直接路由模式 请求由调度器完成 但是响应客户端由RS真实服务器直接响应 不需要通过调度器

性能高 可以配置VIP地址的高可用 不存在单点故障

TUN:隧道协议 把请求转发到后端服务器 需要在后端服务器配置隧道协议

设置LVS

Ipvsadm工具 管理ipvs内核模块的命令行工具 可用于配置和管理lvs集群

-A 添加虚拟服务器

-D 删除整个虚拟服务器

-s 指定负载调度算法:

静态调度:{

rr轮询

wrr加权轮询

dh目的地址hash

根据IP地址查找静态hash表获取需要的真实RS地址

sh 源地址hash

}

动态调度:{

lc 最小连接数

wlc 加权最小连接数调度 (权重高的 转发的就多 为了避免性能瓶颈 再跟上最小连接数分配 可以把请求往连接数量较小的服务器继续转发)

lblc 基于地址的最小连接数调度(将来自同一个目的地址的请求分配给RS 如果这台服务器尚未满负荷 就会把请求分配给连接数最小的RS 而且在下一次转发时 会优先考虑这台RS)

}

-a 添加真实服务器

-d 删除真实服务器

-t 指定vip地址的端口号

-r 指定RIP的端口号

-m 表示使用net模式

-g 表示使用DR模式

-I 表示使用隧道模式

-w 设置真实服务器的权重

-p 60 设置连接保持的时间 单位是s(默认不带)

-ln 以数字和列表的形式查看lvs的配置信息

Nat模式的部署方式:

负载调度器 配置双网卡 192.168.1.10(内网) 12.0.0.1(外网)

两台后端web真实服务器 192.168.1.11 192.168.1.12

一台nfs共享服务器 192.168.1.13

内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机(SPMSM)有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块,实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制,具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析,涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形,验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性,并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群:自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生,以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员;具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳; 使用场景及目标:①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目;②作为电机先进控制算法(如MPC、MPTC)的仿真验证平台;③支撑科研中对控制性能优化(如动态响应、抗干扰能力)的研究需求; 阅读建议:建议读者结合Simulink环境动手搭建模型,深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑,重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制,并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验,以增强实践与创新能力。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域,涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析:1. 实数与倒数的定义:该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度,即一个数a的倒数表达为1/a,因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用:科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法,其形式为a×10^n,其中1≤|a|<10,n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离,将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法:考察学生解决包含分母的方程的能力,题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值,需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认:该题目测试学生对于几何体三视图(主视图、左视图、俯视图)的认识,需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算:题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积,要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念:题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义,要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解:考察学生在实际问题中进行数学建模的能力,通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用:题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用:题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要:本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开,提出了一种结合改进粒子群优化算法(IPSO)与长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数(如学习率、隐层节点数等),有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略(如引入自适应惯性权重、变异机制等),增强了全局搜索能力与避免早熟收敛,并利用实际电力负荷数据进行实验验证,结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性(如MAE、RMSE指标)方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群:具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员,尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,提升电网调度的精确性与稳定性;②为优化算法(如粒子群算法)与深度学习模型(如LSTM)的融合应用提供实践案例;③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习,重点关注参数优化机制的设计思路,并动手复现实验部分,通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
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