分布式系统

2024-06-29 1437阅读

概述

大型网站都要面对庞大的用户量,高并发,海量数据等挑战。

分布式系统
(图片来源网络,侵删)

为了提升系统整体的性能,可以采用垂直扩展和水平扩展两种方式。

  • 垂直扩展:从单机角度扩展,增加单机硬件(CPU、内存、磁盘)处理能力
  • 水平扩展:通过集群来分担流量。集群中的应用服务器通常被设计为无状态,用户可以请求任何一个节点

    负载均衡就是将用户的访问请求,通过某种算法,分发到集群中的节点

    目标是尽力将网络流量平均分发到多个服务器上

    作用

    高并发:提高集群的并发处理能力(吞吐量)

    伸缩性:添加或减少服务器数量,由负载均衡分发控制,使集群具备伸缩性

    高可用:负载均衡器可以监控候选服务器,服务不可用时自动跳过,分发给可用的服务器。

    安全防护:有些负载均衡软件或硬件提供了

    硬件负载均衡

    在定制处理器上运行的独立负载均衡服务器,价格昂贵

    功能强大、性能强悍、安全性高

    成本昂贵、扩展性差

    软件负载均衡

    应用广泛,主流产品:Nginx、HAProxy、LVS

    • LVS可以作为四层负载均衡器,性能比Nginx好
    • HAProxy可以作为HTTP、TCP负载均衡器
    • Nginx、HAProxy可以作为四层或七层负载均衡器

      扩展性好、成本低廉

      性能略差

      七层负载均衡

      根据访问用户的HTTP请求头、URL信息将请求转发到特定的主机

      DNS重定向

      复杂业务不适合用

      大型网站一般用DNS负载均衡器作为第一级负载均衡手段

      工作原理:基于DNS查询缓存,按照负载情况返回不同服务器的IP地址

      优点:使用简单、提高性能

      缺点:可用性差、扩展性低、维护性差

      HTTP重定向

      原理:根据HTTP请求计算出一个真实的服务器地址,将该服务器地址写入HTTP重定向响应中,返回给浏览器,由浏览器重新访问

      优点:方案简单

      缺点:性能较差、降低搜索排名

      使用较少

      反向代理

      以代理服务器接受网络请求,将请求转发给内网中的服务器,并将内网中的服务器上得到的结果返回给请求的客户端

      主流产品:Nginx、Apache

      正向代理:用户主动发起对代理服务器的请求,代理服务器访问外网,再返回给客户端

      反向代理:发生在服务端,用户不知道被代理

      原理:代理服务器上设置好负载均衡规则,反向代理服务器拦截到指定的域名或IP,根据负载均衡算法,将请求分发到候选服务器上(分发请求失败3次以上,分发到其他服务器上)

      优点:支持多种负载均衡算法、可以监控服务器

      缺点:额外转发开销、增加系统复杂度

      四层负载均衡

      基于IP地址和端口进行请求转发

      修改IP地址

      负载均衡器修改目标IP地址,起到中介的作用。

      修改MAC地址

      数据链路层负载均衡

      负载均衡算法

      随机算法

      请求随即分发到候选服务器

      调用量越大,负载越均衡

      加权随机算法

      在随机算法的基础上,按照概率调整权重

      轮询

      将请求依次分发到候选服务器

      适合场景:各服务器处理能力相近,且各事务工作量差异不大

      加权轮询

      在轮询的基础上,增加权重调节转发服务器的请求数目

      性能高、处理速度快的节点应该设置更高的权重

      最小活跃数

      将请求分发到连接数/请求数最少的候选服务器

      特点:动态分配

      场景:对系统负载较为敏感或请求连接时长相差较大的场景

      加权最小活跃数

      在最小活跃数的基础上,根据服务器的性能为每台服务器分配权重,再根据权重计算出每台服务器能处理的连接数。

      源地址哈希

      根据请求源IP,通过哈希计算得到一个数值,在候选服务器列表上取模运算

      保证同一IP的客户端请求转发到同一个服务器上

      一致性哈希

      相同的请求尽可能落到同一个服务器上

VPS购买请点击我

免责声明:我们致力于保护作者版权,注重分享,被刊用文章因无法核实真实出处,未能及时与作者取得联系,或有版权异议的,请联系管理员,我们会立即处理! 部分文章是来自自研大数据AI进行生成,内容摘自(百度百科,百度知道,头条百科,中国民法典,刑法,牛津词典,新华词典,汉语词典,国家院校,科普平台)等数据,内容仅供学习参考,不准确地方联系删除处理! 图片声明:本站部分配图来自人工智能系统AI生成,觅知网授权图片,PxHere摄影无版权图库和百度,360,搜狗等多加搜索引擎自动关键词搜索配图,如有侵权的图片,请第一时间联系我们,邮箱:ciyunidc@ciyunshuju.com。本站只作为美观性配图使用,无任何非法侵犯第三方意图,一切解释权归图片著作权方,本站不承担任何责任。如有恶意碰瓷者,必当奉陪到底严惩不贷!

目录[+]