负载均衡式的在线OJ项目编写(七)。

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#人工智能

负载均衡式在线OJ系统设计与实现（七）

系统架构回顾

在线评测系统（OJ）的核心挑战在于高并发场景下的资源分配稳定性。典型的负载均衡架构包含以下分层：

前端层：Nginx反向代理实现请求分发
应用层：多节点判题服务集群
消息队列：解耦提交与判题过程
数据库层：主从复制读写分离

以下为第七部分重点实现的代码模块与优化策略。

动态权重负载均衡算法

Nginx配置中采用动态权重调整策略，根据服务器实时负载自动分配流量。关键配置示例：

upstream oj_backend {
    server 192.168.1.10:8000 weight=5;
    server 192.168.1.11:8000 weight=3; 
    server 192.168.1.12:8000 weight=2;
    zone backend 64k;
    least_conn;
}

配套的负载状态监测脚本（Python实现）：

import psutil
import requests

def get_server_load():
    cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
    mem_usage = psutil.virtual_memory().percent
    return (cpu_percent + mem_usage) / 2

def update_nginx_weights():
    load = get_server_load()
    weight = max(1, 10 - int(load//10))
    requests.post('http://nginx-api/upstream', 
                 json={'server': '192.168.1.10', 'weight': weight})

判题服务弹性伸缩

基于Docker Swarm实现自动扩缩容，关键控制逻辑：

package main

import (
    "encoding/json"
    "os/exec"
    "strconv"
)

type JudgeNode struct
### 负载均衡式在线OJ系统设计与实现（七）

#### 系统架构回顾
在线评测系统（OJ）的核心挑战在于高并发场景下的资源分配稳定性。典型的负载均衡架构包含以下分层：
- **前端层**：Nginx反向代理实现请求分发
- **应用层**：多节点判题服务集群
- **消息队列**：解耦提交与判题过程
- **数据库层**：主从复制读写分离

以下为第七部分重点实现的代码模块与优化策略。

#### 动态权重负载均衡算法
Nginx配置中采用动态权重调整策略，根据服务器实时负载自动分配流量。关键配置示例：

```nginx
upstream oj_backend {
    server 192.168.1.10:8000 weight=5;
    server 192.168.1.11:8000 weight=3; 
    server 192.168.1.12:8000 weight=2;
    zone backend 64k;
    least_conn;
}

配套的负载状态监测脚本（Python实现）：

import psutil
import requests

def get_server_load():
    cpu_percent = psutil.cpu_percent(interval=1)
    mem_usage = psutil.virtual_memory().percent
    return (cpu_percent + mem_usage) / 2

def update_nginx_weights():
    load = get_server_load()
    weight = max(1, 10 - int(load//10))
    requests.post('http://nginx-api/upstream', 
                 json={'server': '192.168.1.10', 'weight': weight})

判题服务弹性伸缩

基于Docker Swarm实现自动扩缩容，关键控制逻辑：

package main

import (
    "encoding/json"
    "os/exec"
    "strconv"
)

type JudgeNode struct