nginx会话保持之nginx-sticky-module模块 在使用负载均衡的时候会遇到会话保持的问题,常用的方法有:1.ip hash,根据客户端的IP,将请求分配到不同的服务器上:2.cookie,服务器给客户端下发一个cookie,具有特定cookie的请求会分配给它的发布者,注意:cookie需要浏览器支持,且有时候会泄露数据 1.Sticky工作原理 : Sticky是nginx的一个模块,它是基于cookie的一种nginx的负载均衡解决方案,通过分发和识别cookie,来使同一个

kafka版本0.8.2.1 Java客户端版本0.9.0.0 为了更好的实现负载均衡和消息的顺序性,Kafka Producer可以通过分发策略发送给指定的Partition.Kafka保证在partition中的消息是有序的.Kafka Java客户端有默认的Partitioner.实现如下: public int partition(ProducerRecord<byte[], byte[]> record, Cluster cluster) { List partitions = cl

当我们使用kafka向指定Topic发送消息时,如果该Topic具有多个partition,无论消费者有多少,最终都会保证一个partition内的消息只会被一个Consumer group中的一个Consumer消费,也就是说同一Consumer group中的多个Consumer自动会起到负载均衡的效果. 1.消息构造 下面我们就针对调用kafka API发送消息到Topic时partition的分配策略,分析下其内部具体的源码码实现. 首先看下kafka API中消息体ProducerRe

1.在storm中,实时的计算出瞬间出现的热点. 某个storm task,上面算出了1万个商品的访问次数,LRUMap 频率高一些,每隔5秒,去遍历一次LRUMap,将其中的访问次数进行排序,统计出往后排的95%的商品访问次数的平均值 比如说,95%的商品,访问次数的平均值是100 从最前面开始,往后遍历,去找有没有瞬间出现的热点数据 1000,95%的平均值(100)的10倍,这个时候要设定一个阈值,比如说超出95%平均值得n倍,5倍 我们就认为是瞬间出现的热点数据,判断其可能在短时间内继续

8. Storm的分发策略 Storm当中的分组策略,一共有八种: 所谓的grouping策略就是在Spout与Bolt.Bolt与Bolt之间传递Tuple的方式.总共有八种方式: 1)shuffleGrouping(随机分组)随机分组:将tuple随机分配到bolt中,能够保证各task中处理的数据均衡: 2)fieldsGrouping(按照字段分组,在这里即是同一个单词只能发送给一个Bolt) 按字段分组: 根据设定的字段相同值得tuple被分配到同一个bolt进行处理: 举例:buil

本文链接:https://www.cnblogs.com/zhenghongxin/p/9131362.html 公司业务前端是使用 “分发层+应用层” 双层nginx架构,目的是为了提高缓存的命中率.最前端有个nginx分发层,底下是负载均衡集群. 为了提高缓存的命中率,需要nginx进行定向流量分发,简略代码如下: local uri_args = ngx.req.get_uri_args() local productId = uri_args["productId"] loca

当苹果应用没有上交appstore审核,出于开始内侧阶段时,我们如何邀请别人测试和使用? plist苹果安装包实现 使用七牛云存储解决ios7.1的app部署问题 推荐两个现在比较流行的app内测辅助网站 蒲公英 和 Fir.这样的创业网站都是抓住了企业开发app,在appstore提交之前需要内测的需求,前者通过企业证书发包用户上传的应用,而后者则更多依赖UDID.这样的网站的确为开发者提供了便利,但是作为创业公司想要发展还需要突破一些瓶颈,减少对苹果平台的依赖.作为IOS开发者及发布者,对于

1.Shuffle Grouping:随机分组,随机派发stream里面的tuple,保证每个bolt接收到的tuple数目相同.2.Fields Grouping:按字段分组,比如按userid来分组,具有同样userid的tuple会被分到相同的Bolts,而不同的userid则会被分配到不同的Bolts.3.All Grouping:广播发送,对于每一个tuple,所有的Bolts都会收到.4.Global Grouping: 全局分组,这个tuple被分配到storm中的一个bolt的其

简介 对于您的站点的访问者来说,智能化的内容缓存是提高用户体验最有效的方式之一.缓存,或者对之前的请求的临时存储,是HTTP协议实现中最核心的内容分发策略之一.分发路径中的组件均可以缓存内容来加速后续的请求,这受控于对该内容所声明的缓存策略. 在这份指南中,我们将讨论一些Web内容缓存的基本概念.这主要包括如何选择缓存策略以保证互联网范围内的缓存能够正确的处理您的内容.我们将谈一谈缓存带来的好处.副作用以及不同的策略能带来的性能和灵活性的最大结合. 什么是缓存(caching)? 缓存(cach

前面讲了很多nova restful的功能,无非是为本篇博文分析做铺垫.本节说明nova创建虚拟机的请求发送到openstack之后,nova是如何处理该条URL的请求,分析到处理的类. nova对于URL请求的处理在上一篇博文中以刻画了简化版的模型,参考该模型,能够快速理解openstack中真实的处理情景. 首先来熟悉nova的代码 openstack  nova的源码分布如下,其中比较重要的是nova文件夹,几乎所有的功能实现都是在这个文件夹下. WSGI服务器的实现. 路径:/nova/

基本情况 总数:20亿枚 参与资格:美国合格投资人身份认证(采用与IPO相同的流程,以确保合法性) 爱西欧占比:10%(2亿枚) 爱西欧总金额:2.57亿美元 私募 时间:2017.7.21~2017.7.24 成本:0.75美元/FIL(全部私募价格都一样) 分发期和折扣:1年-3年,折扣额0-30%(分发期最低一年) 参与人数:150人左右 私募金额:大约5200万美元 公募 时间:2017.8.7-9.7 成本计算公式:price = max( $1, amountRaised / $40

在这里吐槽一句:网上很多文章真是神坑,你不看还好,看了只会问题越来越多,就连之前的问题都没有解决!!! 不多说了,Ribbon作为后端负载均衡器,比Nginx更注重的是请求分发而不是承担并发,可以直接感知后台动态变化来指定分发策略.它一共提供了7种负载均衡策略: 策略名 策略声明 策略描述 实现说明 BestAvailableRule public class BestAvailableRule extends ClientConfigEnabledRoundRobinRule 选择一个最小的并

关于 Topic 和 Partition Topic 在 kafka 中,topic 是一个存储消息的逻辑概念,可以认为是一个消息集合.每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个类别.物理上来说,不同的 topic 的消息是分开存储的,每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息,也可以有多个消费者去消费其中的消息. Partition 每个 topic 可以划分多个分区(每个 Topic 至少有一个分区),同一 topic 下的不同分区包含的消息是不同的.每个消息在被添加到分区时,都会被

一. 安装 操作系统:centos 7 ,nginx版本1.12.2,windows server 2008 iis 1.1 确认nginx所依赖的工具 Zlib:  nginx提供gzip模块,需要zlib库支持,Openssl: nginx提供ssl功能, Pcre: 支持地址重写rewrite功能.如果没有安装,在root下使用yum来安装. -- 检测是否安装依赖工具包 [root@xuegod64 hsr]# yum list | grep zlib [root@xuegod64 hs

关于 Topic 和 Partition: Topic: 在 kafka 中,topic 是一个存储消息的逻辑概念,可以认为是一个消息集合.每条消息发送到 kafka 集群的消息都有一个类别.物理上来说,不同的 topic 的消息是分开存储的,每个 topic 可以有多个生产者向它发送消息,也可以有多个消费者去消费其中的消息. Partition: 每个 topic 可以划分多个分区(每个 Topic 至少有一个分区),同一 topic 下的不同分区包含的消息是不同的.每个消息在被添加到分区时,

最近在学习数据库的读写分离和主从复制,采用的是一主多从策略,采用轮询的方式,读取从数据库的内容.但是,假如某一台从数据库宕机了,而客户端不知道,每次轮选到此从数据库,不都要报错?到网上查阅了资料,找到一篇不错的博文,不仅讲了解决方案,也详细的讲述了数据库的分区,分表,集群和负载均衡策略,博文原址http://www.cnblogs.com/zhongxinWang/p/4262650.html 第1章 引言 随着互联网应用的广泛普及,海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题.对于一个大型的互

对于一个需要处理高并发的系统而言,可以从多个层面去解决这个问题. 1.数据库系统:数据库系统可以采取集群策略以保证某台数据库服务器的宕机不会影响整个系统,并且通过负载均衡策略来降低每一台数据库服务器的压力(当然用一台服务器应付一般而言没啥问题,找一台当备机放着应付宕机就行,如果一台应付不了,那么再加一台,但是备机还是要的,至少一台),另外采取读/写分离的方法降低数据库负载,再加上分库和分表进一步降低数据库负载,从而可以从容地应对高并发问题.当然成本会比较高,毕竟要这么多服务器. 2.分布式缓存系

在之前的文章中我们详细介绍过Netty中的NioEventLoop,NioEventLoop从本质上讲是一个事件循环执行器,每个NioEventLoop都会绑定一个对应的线程通过一个for(;;)循环来处理事件消息.今天我们就借鉴NioEventLoop,并加入消息分发策略构建一个基础的Eventloop线程模型. 整个线程模型可以划分为三部分 事件监听及分发(Event):  监听消息事件并通过分发器分发: 分发器(Dispatch):将消息按照分发策略分发到对应的事件循环器中: 事件循环器

Kubernetes提供了两种负载分发策略: RoundRobin和SessionAffinity ◎ RoundRobin:轮询模式,即轮询将请求转发到后端的各个Pod上. ◎ SessionAffinity:基于客户端IP地址进行会话保持的模式,即第1次将某个客户端发起的请求转发到后端的某个Pod上,之后从相同的客户端发起的请求都将被转发到后端相同的Pod上. 如何指定kubernetes的负载均衡册率: kubernetes 默认是RoundRobin策略. 可以通过service.spe

作者 徐迪,腾讯云容器技术专家. 汝英哲,腾讯云高级产品经理. 摘要 在做多集群应用分发的时候,经常会遇到以下的差异化问题,比如: 在分发的资源上全部打上统一的标签,比如 apps.my.company/deployed-by: my-platform: 在分发到子集群的资源上标记集群的信息,比如 apps.my.company/running-in: cluster-01: 调整应用在每个集群中的副本数目.镜像名称等等,比如有一个名为 my-nginx (声明的副本数为 3)的 Deploym

工作中经常会用到nginx负载均衡这一块,下面对nginx负载均衡策略做个总结.本人在工作中最常用到的负载均衡策略是轮询策略. 在一般情况下,Web中间件最大的作用就是负责对请求进行分发,也就是我们常说的起到负载均衡的作用.当然负载均衡只是nginx的作用之一,nginx常见的负载均策略一般包括轮询.指定权重(weight).ip_hash.least conn.fair.url_hash 等六种.其中默认执行的策略为轮询,fair和url_hash属于第三方策略,这两种策略不是nginx自带支