负载均衡

 

负载均衡(Load Balance)是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,将请求/数据【均匀】分摊到多个操作单元上执行,负载均衡的关键在于【均匀】。常见互联网分布式架构如上,分为客户端层、反向代理nginx层、站点层、服务层、数据层。

相关概念

  • 客户端层,这一层是浏览器或者APP,第一步先访问DNS-server,由域名拿到nginx的外网IP
  • 负载均衡层,nginx是整个服务端的入口,负责反向代理与负载均衡工作
  • 站点层,web-server层,典型的是tomcat或者apache
  • 服务层,service层,典型的是dubbo或者thrift等提供RPC调用的后端服务
  • 数据层,包含cache和db,典型的是主从复制读写分离的db架构

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参考:http://blog.youkuaiyun.com/wanglitaow/article/details/70230446

什么是负载均衡

负载均衡(Load Balance)是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,将请求/数据【均匀】分摊到多个操作单元上执行,负载均衡的关键在于【均匀】。

常见的负载均衡方案

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常见互联网分布式架构如上,分为客户端层、反向代理nginx层、站点层、服务层、数据层。可以看到,每一个下游都有多个上游调用,只需要做到,每一个上游都均匀访问每一个下游,就能实现“将请求/数据【均匀】分摊到多个操作单元上执行”。

客户端层->反向代理层

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【客户端层】到【反向代理层】的负载均衡,是通过“DNS轮询”实现的:DNS-server对于一个域名配置了多个解析ip,每次DNS解析请求来访问DNS-server,会轮询返回这些ip,保证每个ip的解析概率是相同的。这些ip就是nginx的外网ip,以做到每台nginx的请求分配也是均衡的。

反向代理层->站点层

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【反向代理层】到【站点层】的负载均衡,是通过“nginx”实现的。通过修改nginx.conf,可以实现多种负载均衡策略:

1)请求轮询:和DNS轮询类似,请求依次路由到各个web-server

2)最少连接路由:哪个web-server的连接少,路由到哪个web-server

3)ip哈希:按照访问用户的ip哈希值来路由web-server,只要用户的ip分布是均匀的,请求理论上也是均匀的,ip哈希均衡方法可以做到,同一个用户的请求固定落到同一台web-server上,此策略适合有状态服务,例如session(58沈剑备注:可以这么做,但强烈不建议这么做,站点层无状态是分布式架构设计的基本原则之一,session最好放到数据层存储)

4)…

站点层->服务层

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【站点层】到【服务层】的负载均衡,是通过“服务连接池”实现的。

上游连接池会建立与下游服务多个连接,每次请求会“随机”选取连接来访问下游服务。

数据层

在数据量很大的情况下,由于数据层(db,cache)涉及数据的水平切分,所以数据层的负载均衡更为复杂一些,它分为“数据的均衡”,与“请求的均衡”。

数据的均衡是指:水平切分后的每个服务(db,cache),数据量是差不多的。

请求的均衡是指:水平切分后的每个服务(db,cache),请求量是差不多的。

业内常见的水平切分方式有这么几种:

一、按照range水平切分

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每一个数据服务,存储一定范围的数据,上图为例:

user0服务,存储uid范围1-1kw

user1服务,存储uid范围1kw-2kw

这个方案的好处是:

(1)规则简单,service只需判断一下uid范围就能路由到对应的存储服务

(2)数据均衡性较好

(3)比较容易扩展,可以随时加一个uid[2kw,3kw]的数据服务

不足是:

(1)请求的负载不一定均衡,一般来说,新注册的用户会比老用户更活跃,大range的服务请求压力会更大

二、按照id哈希水平切分

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每一个数据服务,存储某个key值hash后的部分数据,上图为例:

user0服务,存储偶数uid数据

user1服务,存储奇数uid数据

这个方案的好处是:

(1)规则简单,service只需对uid进行hash能路由到对应的存储服务

(2)数据均衡性较好

(3)请求均匀性较好

不足是:

(1)不容易扩展,扩展一个数据服务,hash方法改变时候,可能需要进行数据迁移

总结

负载均衡(Load Balance)是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一,它通常是指,将请求/数据【均匀】分摊到多个操作单元上执行,负载均衡的关键在于【均匀】。

(1)【客户端层】到【反向代理层】的负载均衡,是通过“DNS轮询”实现的

(2)【反向代理层】到【站点层】的负载均衡,是通过“nginx”实现的

(3)【站点层】到【服务层】的负载均衡,是通过“服务连接池”实现的

(4)【数据层】的负载均衡,要考虑“数据的均衡”与“请求的均衡”两个点,常见的方式有“按照范围水平切分”与“hash水平切分”

转载于:https://my.oschina.net/u/2939155/blog/910256

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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