负载均衡

第一步：查看Linux自带的JDK是否已安装 （卸载CentOS已安装的jdk版本，重新安装sun公司的jdk。此步不是必须的，只是建议，方便后面jdk升级） （1）先查看 # rpm -qa | grep java 显示如下信息： java-1.4.2-gcj-compat-1.4.2.0-40jpp.115 java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-1.7.b09.el5 （2）卸载 # rpm -e --nodeps java-1.4.2-gcj-compat-1.4.2.0-40jpp.115 # rpm -e --nodeps java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-1.7.b09.el5 还有一些其他的命令 # rpm -qa | grep gcj # rpm -qa | grep jdk 如果出现找不到openjdk source的话，那么还可以这样卸载 # yum -y remove java java-1.4.2-gcj-compat-1.4.2.0-40jpp.115 # yum -y remove java java-1.6.0-openjdk-1.6.0.0-1.7.b09.el5 （3）查看jdk的信息或直接执行 # rpm -qa|grep jdk 或 # rpm -q jdk 或 # java -version （4

引言 关于负载均衡，什么是负载均衡？ 这个概念挺大的。但是我们要理解一个大的概念，就得把化繁为简，把它分成多个部分，或者是拆成多个层次的来理解。我所理解的负载均衡: 按照实现方式分成两种，一种是动态的负载均衡：根据当前服务的负载来分配新的请求；与之相对的就是非动态的负载均衡：用预先设计好的算法去分配新的请求。从统计学角度来看，大多数的情况下非动态的负载均衡方案能够满足负载的平均分配了。曾经和一位资深同事了解过在某个非动态负载均衡的系统中，统计每台服务器的请求量，发现每一台机器的请求总量几乎相等。 而动态均衡方案只是在一些非动态负载均衡不能有效分配的情况下的补充。负载均衡如果按照业务类型来分 ，又有好多不同方面。比如网络交换机系统的负载均衡，web服务系统的负载均衡，分布式任务的负载均衡，存储类集群的负载均衡。 每一种系统的负载均衡的概念和方法差异都又有千差万别。 问题描述 提到数据存储类服务集群的负载均衡方案这个问题， 主要的想法来源是和我们组的panda同学上个星期的一次关于数据存储类服务如何扩容的讨论。panda同学提了一个实际的问题。把这个问题稍微从具体业务中抽象出来一点点，可以这样表述: 有一个数据存储类的服务集群一共有3台机器，一共保存着300万用户的资料，也就是每台机器保存有100万用户的资料。 现在要扩容一台服务器，也就是要变成4台机器，每台保存75万用户的资料

集群介绍： Galera是一个MySQL(也支持MariaDB，Percona)的同步多主集群软件，目前只支持InnoDB引擎。 主要功能： 同步复制 真正的multi-master，即所有节点可以同时读写数据库 自动的节点成员控制，失效节点自动被清除 新节点加入数据自动复制 真正的并行复制，行级 用户可以直接连接集群，使用感受上与MySQL完全一致 优势: 因为是多主，所以不存在Slave lag(延迟) 不存在丢失交易的情况 同时具有读和写的扩展能力 更小的客户端延迟 节点间数据是同步的,而Master/Slave模式是异步的,不同slave上的binlog可能是不同的 实现技术: Galera集群的复制功能基于Galera library实现,为了让MySQL与Galera library通讯，特别针对MySQL开发了wsrep API。 实践操作：负载均衡集群搭建 1 .下载mariadb集群 wget http://mirrors.opencas.cn/mariadb/mariadb-galera-10.0.17/bintar-linux-x86_64/mariadb-galera-10.0.17-linux-x86_64.tar.gz 2. 添加mariadb用户和组 groupadd mariadb useradd -g mariadb mariadb 3.

客户端负载均衡：Spring Cloud Ribbon 一、负载均衡概念 负载均衡在系统架构中是一个非常重要，并且是不得不去实施的内容。因为负载均衡对系统的高可用性、 网络压力的缓解和处理能力的扩容的重要手段之一。通常所说的负载均衡指的是服务端负载均衡，分为 硬件负载均衡和软件负载均衡，服务端负载均衡架构方式： 负载均衡都会维护一个下挂可用的服务端清单，并通过心跳检测来剔除故障的服务端节点。 客户端负载均衡与服务端负载均衡最大的不同点在于服务清单的位置，在客户端负载均衡 中，所有的客户端节点都维护着自己要访问的服务端清单，这些清单都来自于服务注册中心。　　 二、快速入门 代码详情见：https://gitee.com/tangjiapi/RibbonDemon.git 三、Spring Cloud Ribbon 实战 1.Ribbon负载均衡策略与自定义配置 在Ribbon中有丰富的负载均衡策略可供选择： 策略类 命名 描述 RandomRule 随机策略 随机选择server RoundRobinRule 轮询策略 按顺序选择server(默认策略) RetryRule 重试策略 在一个配置时间段内当选择server不成功，则一直尝试选择一个可用的server BestAvailableRule 最低并发策略 逐个考察server,如果server断路器打开，则忽略

我们之前有一篇文章详述了如何使用nginx实现负载均衡( Nginx+Tomcat搭建集群，Spring Session+Redis实现Session共享 )，在这篇文章中，我们实现了如何将客户端发来的请求通过Nginx负载均衡服务器发送到不同的上游服务器去处理，这种负载均衡就是一种典型的服务端负载均衡，那么客户端负载均衡是什么?它和服务端负载均衡有什么区别? 本文是Spring Cloud系列的第五篇文章，了解前四篇文章的内容有助于更好的理解本文： 1. 使用Spring Cloud搭建服务注册中心 2. 使用Spring Cloud搭建高可用服务注册中心 3. Spring Cloud中服务的发现与消费 4. Eureka中的核心概念 服务端负载均衡 负载均衡是我们处理高并发、缓解网络压力和进行服务端扩容的重要手段之一，但是一般情况下我们所说的负载均衡通常都是指服务端负载均衡，服务端负载均衡又分为两种，一种是硬件负载均衡，还有一种是软件负载均衡。 硬件负载均衡主要通过在服务器节点之间安装专门用于负载均衡的设备，常见的如F5。 软件负载均衡则主要是在服务器上安装一些具有负载均衡功能的软件来完成请求分发进而实现负载均衡，常见的就是Nginx。 无论是硬件负载均衡还是软件负载均衡，它的工作原理都不外乎下面这张图： 无论是硬件负载均衡还是软件负载均衡都会维护一个可用的服务端清单

1，原理 将启动的服务注册到zookeeper 注册中心上面，采用临时节点，zookeeper 客户端从注册中心上读取服务的信息，之后再本地采用负载均衡算法（取模算法），将请求轮询到每个服务。 同时zookeeper 客户端有监听节点的功能，当临时节点的服务中断之后，更新注册中心上的服务的信息。将终端的节点信息给剔除。保证轮询的正确执行。 来源： https://www.cnblogs.com/pickKnow/p/11337966.html

转自：https://blog.csdn.net/yinwenjie/article/details/46605451 在上一篇《标准Web系统的架构分层》文章中，我们概述了WEB系统架构中的分层架设体系，介绍了包括负载均衡层、业务层、业务通信层、数据存储层的作用和存在意义。从本片文章开始，我们将首先详细讲解负载均衡层的架构原理和选型场景。 1、不同的负载场景 我们知道负载均衡层的作用是“将来源于外部的处理压力通过某种规律/手段分摊到内部各个处理节点上”，那么不同的业务场景需要的负载均衡方式又是不一样的，架构师还要考虑架构方案的成本、可扩展性、运维难易度等问题。下面我们先介绍几种典型的不同业务场景，大家也可以先想一下如果是您，会怎么架设这些场景的负载均衡层。 需要注意的是，这个系统的文章，我们都将使用这几个典型的业务场景来讲解系统架构的设计递归设计。在后续几篇介绍负载层架构的文章中，我们也将通过这几个典型的业务场景讲解负载层的架构方案。 1.1、负载场景一 这是一个国家级物流园区的货运订单和物流管理系统。在物流园区内的货运代理商、合作司机（货运车辆）、园区管理员和客服人员都要使用这套系统。每日RUV在1万人次，日PV在10万左右。甲方总经理使用这套系统的原有是抱着“试一下移动互联网对物流产品是否能起到提高效率的作用”。可以看出整个系统基本上没有访问压力

客户端负载均衡器 在SpringCloud中Ribbon负载均衡客户端，会从eureka注册中心服务器端上获取服务注册信息列表，缓存到本地。 让后在本地实现轮训负载均衡策略。 Ribbon与Nginx区别 1.服务器端负载均衡Nginx nginx是客户端所有请求统一交给nginx，由nginx进行实现负载均衡请求转发，属于服务器端负载均衡。 既请求有nginx服务器端进行转发。 2.客户端负载均衡Ribbon Ribbon是从eureka注册中心服务器端上获取服务注册信息列表，缓存到本地，让后在本地实现轮训负载均衡策略。 既在客户端实现负载均衡。 应用场景的区别： Nginx适合于服务器端实现负载均衡 比如Tomcat ，Ribbon适合与在微服务中RPC远程调用实现本地服务负载均衡，比如Dubbo、SpringCloud中都是采用本地负载均衡。 Ribbon是Spring Cloud （本地）客户端负载均衡器 Ribbon底层实现： Member： pom： <project xmlns="http://maven.apache.org/POM/4.0.0" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://maven.apache.org/POM/4.0.0

Ribbon Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套 客户端负载均衡 的工具。 简单的说，Ribbon是Netflix发布的开源项目，主要功能是提供客户端的软件负载均衡算法，将Netflix的中间层服务连接在一起。Ribbon客户端组件提供一系列完善的配置项如连接超时，重试等。简单的说，就是在配置文件中列出Load Balancer（简称LB）后面所有的机器，Ribbon会自动的帮助你基于某种规则（如简单轮询，随机连接等）去连接这些机器。我们也很容易使用Ribbon实现自定义的负载均衡算法。 负载均衡的分类: 集中式: 即在服务的消费方和提供方之间使用独立的LB设施(可以是硬件，如F5, 也可以是软件，如nginx), 由该设施负责把访问请求通过某种策略转发至服务的提供方； 进程内: 将LB逻辑集成到消费方，消费方从服务注册中心获知有哪些地址可用，然后自己再从这些地址中选择出一个合适的服务器。 Ribbon就属于进程内LB，它只是一个类库，集成于消费方进程，消费方通过它来获取到服务提供方的地址。 Ribbon 官网: https://github.com/Netflix/ribbon/wiki/Getting-Started Ribbon实现负载均衡: POM文件依赖: < ? xml version = "1.0" encoding =

-------------------LVS专题------------------------ LVS原理详解及部署之一：ARP原理准备 LVS原理详解及部署之二：LVS原理详解（3种工作方式8种调度算法） LVS原理详解及部署之三：手动部署LVS LVS原理详解及部署之四：keepalived介绍 LVS原理详解及部署之五：LVS+keepalived实现负载均衡&高可用 ------------------------------------------------- 一、集群简介 什么是集群 计算机集群 简称 集群 是一种 计算机系统 ，它通过一组松散集成的 计算机软件 和/或硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。在某种意义上，他们可以被看作是一台计算机。 集群系统 中的单个计算机通常称为节点，通常通过局域网连接，但也有其它的可能连接方式。 集群计算机 通常用来改进单个计算机的计算速度和/或可靠性。一般情况下 集群计算机 比单个计算机，比如工作站或 超级计算机 性能价格比要高得多。 集群就是一组独立的计算机，通过网络连接组合成一个组合来共同完一个任务 LVS在企业架构中的位置： 以上的架构只是众多企业里面的一种而已。绿色的线就是用户访问请求的数据流向。用户-->LVS负载均衡服务器--->apahce服务器--->mysql服务器&memcache服务器&共享存储服务器