浅析负载均衡的6种算法,Ngnix的5种算法

本文介绍了六种常见的负载均衡算法,包括轮询法、随机法、源地址哈希法、加权轮询法、加权随机法和最小连接数法。此外,还详细解析了Nginx支持的五种负载均衡算法,如轮询、加权、IP哈希、Fair和URL哈希,以及如何配置这些算法。

转载自 浅析负载均衡的6种算法,Ngnix的5种算法。

常见的几种负载均衡算法

 

1、轮询法

将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上,它均衡地对待后端的每一台服务器,而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。

2、随机法

通过系统的随机算法,根据后端服务器的列表大小值来随机选取其中的一台服务器进行访问。由概率统计理论可以得知,随着客户端调用服务端的次数增多,

其实际效果越来越接近于平均分配调用量到后端的每一台服务器,也就是轮询的结果。

3、源地址哈希法

源地址哈希的思想是根据获取客户端的IP地址,通过哈希函数计算得到的一个数值,用该数值对服务器列表的大小进行取模运算,得到的结果便是客服端要访问服务器的序号。采用源地址哈希法进行负载均衡,同一IP地址的客户端,当后端服务器列表不变时,它每次都会映射到同一台后端服务器进行访问。

4、加权轮询法

不同的后端服务器可能机器的配置和当前系统的负载并不相同,因此它们的抗压能力也不相同。给配置高、负载低的机器配置更高的权重,让其处理更多的请;而配置低、负载高的机器,给其分配较低的权重,降低其系统负载,加权轮询能很好地处理这一问题,并将请求顺序且按照权重分配到后端。

5、加权随机法

与加权轮询法一样,加权随机法也根据后端机器的配置,系统的负载分配不同的权重。不同的是,它是按照权重随机请求后端服务器,而非顺序。

6、最小连接数法

最小连接数算法比较灵活和智能,由于后端服务器的配置不尽相同,对于请求的处理有快有慢,它是根据后端服务器当前的连接情况,动态地选取其中当前

积压连接数最少的一台服务器来处理当前的请求,尽可能地提高后端服务的利用效率,将负责合理地分流到每一台服务器。

Nginx的5种负载均衡算法

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。

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;  
}{  
  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的问题。

例如:

upstream bakend {  
  ip_hash;  
  server 192.168.0.14:88;  
  server 192.168.0.15:80;  
}{  
  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;  
}{  
  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,后端服务器为缓存时比较有效。

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;  
}{  
  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;  
}{#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/;://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.maxfails :允许请求失败的次数默认为1.当超过最大次数时,返回proxynextupstream 模块定义的错误
4.failtimeout: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。

clientbodyinfileonly:设置为On,可以讲client post过来的数据记录到文件中用来做debug。

clientbodytemp_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。

 

 

该数据集通过合成方式模拟了多种发动机在运行过程中的传感器监测数据,旨在构建一个用于机械系统故障检测的基准资源,特别适用于汽车领域的诊断分析。数据按固定时间间隔采集,涵盖了发动机性能指标、异常状态以及工作模式等多维度信息。 时间戳:数据类型为日期时间,记录了每个数据点的采集时刻。序列起始于2024年12月24日10:00,并以5分钟为间隔持续生成,体现了对发动机运行状态的连续监测。 温度(摄氏度):以浮点数形式记录发动机的温度读数。其数值范围通常处于60至120摄氏度之间,反映了发动机在常规工况下的典型温度区间。 转速(转/分钟):以浮点数表示发动机曲轴的旋转速度。该参数在1000至4000转/分钟的范围内随机生成,符合多数发动机在正常运转时的转速特征。 燃油效率(公里/升):浮点型变量,用于衡量发动机的燃料利用效能,即每升燃料所能支持的行驶里程。其取值范围设定在15至30公里/升之间。 振动_X、振动_Y、振动_Z:这三个浮点数列分别记录了发动机在三维空间坐标系中各轴向的振动强度。测量值标准化至0到1的标度,较高的数值通常暗示存在异常振动,可能与潜在的机械故障相关。 扭矩(牛·米):以浮点数表征发动机输出的旋转力矩,数值区间为50至200牛·米,体现了发动机的负载能力。 功率输出(千瓦):浮点型变量,描述发动机单位时间内做功的速率,取值范围为20至100千瓦。 故障状态:整型分类变量,用于标识发动机的异常程度,共分为四个等级:0代表正常状态,1表示轻微故障,2对应中等故障,3指示严重故障。该列作为分类任务的目标变量,支持基于传感器数据预测故障等级。 运行模式:字符串类型变量,描述发动机当前的工作状态,主要包括:怠速(发动机运转但无负载)、巡航(发动机在常规负载下平稳运行)、重载(发动机承受高负荷或高压工况)。 数据集整体包含1000条记录,每条记录对应特定时刻的发动机性能快照。其中故障状态涵盖从正常到严重故障的四级分类,有助于训练模型实现故障预测与诊断。所有数据均为合成生成,旨在模拟真实的发动机性能变化与典型故障场景,所包含的温度、转速、燃油效率、振动、扭矩及功率输出等关键传感指标,均为影响发动机故障判定的重要因素。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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