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仅需这一篇,带你吃透「负载均衡」!

一、「负载均衡」是什么 正如题图所示的这样,由一个独立的统一入口来收敛流量,再做二次分发的过程就是「负载均衡」,它的本质和「分布式系统」一样,是「分治」。 如果大家习惯了开车的时候用一些导航软件,我们会发现,导航软件的推荐路线方案会有一个数量的上限,比如3条、5条。因此,其实本质上它也起到了一个类似「负载均衡」的作用,因为如果只能取Top3的通畅路线,自然拥堵严重的路线就无法推荐给你了,使得车流的压力被分摊到了相对空闲的路线上。 在软件系统中也是一样的道理,为了避免流量分摊不均,造成局部节点负载过大(如CPU吃紧等),所以引入一个独立的统一入口来做类似上面的“导航”的工作。但是,软件系统中的「负载均衡」与导航的不同在于,导航是一个柔性策略,最终还是需要使用者做选择,而前者则不同。 怎么均衡的背后是策略在起作用,而策略的背后是由某些算法或者说逻辑来组成的。比如,导航中的算法属于「路径规划」范畴,在这个范畴内又细分为「静态路径规划」和「动态路径规划」,并且,在不同的分支下还有各种具体计算的算法实现,如Dijikstra、A*等。同样的,在软件系统中的负载均衡,也有很多算法或者说逻辑在支撑着...

数据计算中间件技术综述

上图是大家都很熟悉的基于 Hadoop 体系的开源大数据架构图。在这个架构中,大致可以分成三层。最下一层是数据采集,通常会采用 kafka 或者 Flume 将 web 日志通过消息队列传送到存储层或者计算层。对于数据存储,目前 Apache 社区提供了多种存储引擎的选择,除了传统的 HDFS 文件和 HBase,还提供了 Kudu、ORC、Parquet 等列式存储,大家可以根据自身的需求特点进行选择。在这之上的数据计算层,选择就更丰富了。如果你想做实时推荐,可以采用 Storm、Spark Streaming 这样的流计算引擎对 Kafka 或者 Flume 传递上来的数据进行实时处理。如果你想进行客户画像,可以使用 Mahout 或者 Spark LMlib 里的机器学习算法进行分类。如果你想查看当天的销售排名,可以使用 HBase、Impala 或者 Presto。如果想对某些商品的销售进行比较复杂的漏斗分析,则使用 HIVE 或者 Spark 可能会更合适。 当然,大家根据各自的需求,可以叠加上 Redistribution 缓存,ElasticSearch 全文本搜索,或者...

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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