nginx学习笔记(2——负载均衡)

本文详细介绍如何使用Nginx作为HTTP负载均衡器,通过轮询、最少连接和ip-hash等策略分配流量至多台应用服务器,提升Web应用性能、可扩展性和可靠性。并提供了配置示例。

关于nginx:点击参考

Using nginx as HTTP load balancer

介绍(Introduction)

跨多个应用程序实例的负载平衡是一种用于优化资源利用率,最大化吞吐量,减少延迟和确保容错配置的常用技术。

可以将nginx用作非常有效的HTTP负载平衡器,以将流量分配到多个应用程序服务器,改善Web应用程序的性能,可伸缩性和可靠性。

负载均衡方法

nginx支持以下负载平衡机制(或方法):

  • 轮循:对应用程序服务器的请求以轮循方式分配,
  • 连接最少:将下一个请求分配给活动连接数最少的服务器,
  • ip-hash:哈希函数用于确定应为下一个请求选择哪个服务器(基于客户端的IP地址)。
默认负载均衡配置(Default load balancing configuration)

使用nginx进行负载平衡的最简单配置可能如下所示:

http {
    upstream myapp1 {
        server srv1.example.com;
        server srv2.example.com;
        server srv3.example.com;
    }

    server {
        listen 80;

        location / {
            proxy_pass http://myapp1;
        }
    }
}

在上面的示例中,同一应用程序的3个实例在srv1-srv3上运行。 如果未特别配置负载平衡方法,则默认为循环。 所有请求都被代理到服务器组myapp1,nginx应用HTTP负载平衡来分发请求。

nginx中的反向代理实现包括HTTP,HTTPS,FastCGI,uwsgi,SCGI,memcached和gRPC的负载平衡。

要为HTTPS(而非HTTP)配置负载平衡,只需使用“ https”作为协议。

为FastCGI,uwsgi,SCGI,memcached或gRPC设置负载平衡时,请分别使用fastcgi_pass, uwsgi_pass, scgi_pass, memcached_passgrpc_pass指令。

最小连接负载均衡(Least connected load balancing)

另一个负载平衡原则是连接最少的。 最少连接允许在某些请求需要较长时间才能完成的情况下更公平地控制应用程序实例上的负载。

使用最少连接的负载平衡,nginx将尝试不使繁忙的应用程序服务器因过多的请求而过载,而是将新的请求分配给不太繁忙的服务器。

least_conn指令用作服务器组配置的一部分时,将激活nginx中的最小连接负载平衡:

upstream myapp1 {
    least_conn;
    server srv1.example.com;
    server srv2.example.com;
    server srv3.example.com;
}
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的养老院管理系统的设计与实现,旨在应对人口老龄化带来的管理挑战。系统通过整合住户档案、健康监测、护理计划、任务调度等核心功能,构建了从数据采集、清洗、AI风险预测到服务调度与可视化的完整技术架构。采用C++高性能服务端结合消息队列、规则引擎和机器学习模型,实现了健康状态实时监控、智能任务分配、异常告警推送等功能,并解决了多源数据整合、权限安全、老旧硬件兼容等实际问题。系统支持模块化扩展与流程自定义,提升了养老服务效率、医护协同水平和住户安全保障,同时为运营决策提供数据支持。文中还提供了关键模块的代码示例,如健康指数算法、任务调度器和日志记录组件。; 适合人群:具备C++编程基础,从事软件开发或系统设计工作1-3年的研发人员,尤其是关注智慧养老、医疗信息系统开发的技术人员。; 使用场景及目标:①学习如何在真实项目中应用C++构建高性能、可扩展的管理系统;②掌握多源数据整合、实时健康监控、任务调度与权限控制等复杂业务的技术实现方案;③了解AI模型在养老场景中的落地方式及系统架构设计思路。; 阅读建议:此资源不仅包含系统架构与模型描述,还附有核心代码片段,建议结合整体设计逻辑深入理解各模块之间的协同机制,并可通过重构或扩展代码来加深对系统工程实践的掌握。
内容概要:本文详细介绍了一个基于C++的城市交通流量数据可视化分析系统的设计与实现。系统涵盖数据采集与预处理、存储与管理、分析建模、可视化展示、系统集成扩展以及数据安全与隐私保护六大核心模块。通过多源异构数据融合、高效存储检索、实时处理分析、高交互性可视化界面及模块化架构设计,实现了对城市交通流量的实时监控、历史趋势分析与智能决策支持。文中还提供了关键模块的C++代码示例,如数据采集、清洗、CSV读写、流量统计、异常检测及基于SFML的柱状图绘制,增强了系统的可实现性与实用性。; 适合人群:具备C++编程基础,熟悉数据结构与算法,有一定项目开发经验的高校学生、研究人员及从事智能交通系统开发的工程师;适合对大数据处理、可视化技术和智慧城市应用感兴趣的技术人员。; 使用场景及目标:①应用于城市交通管理部门,实现交通流量实时监测与拥堵预警;②为市民出行提供路径优化建议;③支持交通政策制定与信号灯配时优化;④作为智慧城市建设中的智能交通子系统,实现与其他城市系统的数据协同。; 阅读建议:建议结合文中代码示例搭建开发环境进行实践,重点关注多线程数据采集、异常检测算法与可视化实现细节;可进一步扩展机器学习模型用于流量预测,并集成真实交通数据源进行系统验证。
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