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B4-haproxy_url-hash

url hash,相同的uri总是转到同一台服务器上,这样haproxy后面多台缓存服务器,每台缓存的内容都是不一样的,用来增加缓存命中率。 haproxy balance 为 roundrobin,未使用url hash 平均分给 cache1与 cache2 服务器 haproxy balance 为 uri,此url 请求全部转给 cache2 服务器 haproxy 配置 backendcache.test.com optionforwardfor balanceurilen15#urlhash #optionhttpchkHEAD/check.html serverserver110.0.100.73:80checkinter2000rise3fall3weight3 serverserver210.0.100.75:80checkinter2000rise3fall3weight3 uri 详解 对URI左端(问号之前)进行哈希,用可用服务器的权重总数除以哈希值,根据结果进行分配。只要服务器正常,同一个URI地址总是访问同一台服务器。一般用于代理缓存和反病毒代理,以最大限...

【演讲实录】银行PB级别海量非结构化数据管理实践

近期,巨杉数据库的技术总监郝大为受邀在第七届数据技术嘉年华中做了“银行PB级别海量非结构化数据管理实践”为主题的演讲,分享了巨杉数据库有关金融行业数据库管理以及金融级数据库技术与应用的一些实践及思考。 新一代金融级数据管理需求 数据爆炸:数据呈现急剧增长,对数据存储的数据量,并发性和响应速度都提出了更高要求。以大型商业银行为例,通常它们拥有成百上千个业务系统以及上亿用户的海量数据,且数量呈现指数级增长,从TB级别增加到PB级别,未来很快就会增加至EB级别,这些都需要有效的管理以及实现实时访问。 数据融合:不仅是金融行业,在过去,各个业务的数据都是以孤岛的形式独立存在,而我们需要的是跨业务、跨业务系统的数据统一管理和维护,甚至需要统一架构支撑下的数据沟通交流。打破数据孤岛就成为金融行业的切实需求。 非结构化数据:非结构数据在金融行业数据量上的占比逐渐占绝对优势的一种数据存在的形式。图像、图片、语音、有格式的文档都是非结构化数据,非结构化数据量每年增长80%左右。数据量的快速增加,再加上对银行业两地三中心数据安全的要求,对非结构化数据的存储和管理的要求就提高了。这也是金融业的行业需求。 随...

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