负载均衡是由多台服务器以对称方式组成服务器集群，每台服务器都具等价关系，均可单独对外提供服务且无需其他服务器辅助。通过对应负载分担均衡，将外部发送请求按既定规则分发到对称集群架构其中一台服务器上，对应接收请求服务器也独立地回应客户端请求。均衡负载能够平均分配客户请求到服务器阵列，以快速获取数据，解决大并发访问服务的洪峰问题。此种集群技术可用最少的投入获得超高的性能，是一种性价比较高的并发解决方案之
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2024-06-11 07:15:25
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目录一、负载均衡概述二、负载均衡的实现方式1. 两种方式2. Nginx负载均衡三、Nginx 常用负载均衡策略1. 轮询 (默认)2. 权重3. ip_hash4. 最少连接四、负载均衡其他几个配置 一、负载均衡概述在网站创立初期，我们一般都使用单台机器对外提供集中式服务。随着业务量的增大，我们一台服务器不够用，此时就会把多台机器组成一个集群对外提供服务。但是，我们网站对外提供的访问入口通常只
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2024-04-01 00:25:56
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作者 | 草捏子在《Kafka消费者的使用和原理》中已经提到过“再均衡”的概念，我们先回顾下，一个主题可以有多个分区，而订阅该主题的消费组中可以有多个消费者。每一个分区只能被消费组中的一个消费者消费，可认为每个分区的消费权只属于消费组中的一个消费者。但是世界是变化的，例如消费者会宕机，还有新的消费者会加入，而为了应对这些变化，让分区所属权的分配合理，这都需要对分区所属权进行调整，也就是所谓的“
一， 分区概念 分区允许根据指定的规则，跨文件系统分配单个表的多个部分。表的不同部分在不同的位置被存储为单独的表。MySQL从5.1.3开始支持Partition。分区和手动分表对比手动分表 分区多张数据表一张数据表重复数据的风险没有数据重复的风险写入多张表写入一张表没有统一的约束限制强制的约束限制 MySQ
# HBase单RegionServer不平均原因解析
HBase是一个流行的开源分布式数据库，运行在Hadoop之上，常用于大数据环境下的随机、实时读写。尽管HBase提供了高性能的读写能力，但在某些情况下，单个RegionServer的负载可能不均衡。这篇文章将探讨造成这种现象的原因，并给出相应的代码示例，帮助大家更好地理解。
## HBase架构概览
在深入具体原因之前，先简单介绍一下
# 使用mpAndroidChart时解决Y轴刻度不平均的问题
在使用 `mpAndroidChart` 库进行图表绘制时，我们常常会遇到Y轴刻度不均匀的问题。这不仅影响了图表的美观性，还可能影响数据的呈现和用户的理解。本文将介绍如何解决这个问题，并提供代码示例供参考。
## 什么是mpAndroidChart
`mpAndroidChart` 是一个Android库，用于绘制各种类型的图表
1、数组 /**1、数组是什么？为什么需要使用数组* 比如我要统计每位员工的工资，我得定义多个变量去
* 分开存储，如果过多员工，就太麻烦了。
*
* 那么我怎么用一个变量来存储多个员工的工资呢？
* 可以使用数组，数组就是一个大的容器，它可以存放多个值2、什么是数组？* 数组和变量差不多，都是存放数据的，不同的是变量只能
* 保存一条数据，而数组可以保存多条数据，前提是这多
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2024-10-23 16:42:59
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# 实现K8S节点不平均
在Kubernetes(K8S)集群中，有时候我们需要将负载不均匀地分布到不同的节点上，以实现更好的资源利用。本文将介绍如何在K8S中实现节点不平均分配负载的方法。
## 流程概述
以下是实现K8S节点不平均负载的流程：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 创建Deployment |
| 2 | 创建Service |
| 3 |
原创
2024-02-26 12:17:48
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在Kubernetes（K8S）集群中，内存不平均是一个常见的问题，可能是由于一些应用程序占用了过多的内存资源，导致其他应用程序无法获得足够的内存资源。为了解决这个问题，我们可以通过一些工具和方法来监控和调整K8S集群中的内存分配。下面我将为你介绍如何在K8S集群中实现内存不平均的处理。
步骤 | 操作
--- | ---
1 | 使用Heapster插件监控K8S集群的内存使用情况
2
原创
2024-04-10 10:53:57
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Kubernetes（K8S）是一种用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。在Kubernetes集群中，Pod 被调度到节点上以运行应用程序，调度器（Scheduler）负责在不同节点之间平衡Pod的负载。有时候，我们可能希望手动来控制Pod的调度，使得某些节点拥有更多的Pod，而另一些节点上的Pod数量较少，这就是"K8S调度不平均"。
接下来，我将向你展示如何通过调整优先级和设
原创
2024-04-09 11:09:38
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redis分片单台redis的管理内存能力是有限的，如果保存有海量的缓存数据，则一台redis无法操作那么就要对redis进行扩容，redis分片主要目的实现redis内存扩容，对用户而言使用的就是一大台redis,但是内部每个redis中保存的数据都是不同的分片原理ShardedJedis是通过一致性哈希来实现分布式缓存的，通过一定的策略把不同的key分配到不同的redis server ,达到
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2024-02-14 23:28:51
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# 如何实现K8S中三台不平均
Kubernetes（K8S）是一种用于自动部署、扩展和管理容器化应用程序的开源平台。在K8S中，通常会涉及到集群中节点的调度和负载均衡。如果需要让三台节点不平均，可以通过一些手段来实现。下面将介绍如何在K8S中实现三台不平均，帮助新手快速了解这个过程。
## 实现K8S中三台不平均的流程
| 步骤 | 操作 |
| -------- | -------- |
原创
2024-04-10 11:29:02
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在上一篇博客我们介绍了 Nginx 一个很重要的功能——代理，包括正向代理和反向代理。这两个代理的核心区别是：正向代理代理的是客户端，而反向代理代理的是服务器。其中我们又重点介绍了反向代理，以及如何通过 Nginx 来实现反向代理。那么了解了Nginx的反向代理之后，我们要通过Nginx的反向代理实现另一个重要功能——负载均衡。1、负载均衡的由来 早期的系统架构，基本上都是如下形式的： &nb
Nginx管理(二) 一、Nginx虚拟主机 一个web服务器软件默认情况下只能发布一个web，因为一个web分享出去需要三个条件（IP、Port、Domain name） Nginx虚拟主机实现一个web服务器软件发布多个web。 虚拟主机就是将一台物理服务器划分成多个“虚拟”的服务器，每个虚拟主机都可以有独立的域名和独立的目录。 现在很多公司出售的产品——“网站空间”，
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2024-04-20 10:58:00
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问题1、虚拟机安装hadoop，windows通过主机名打不开hadoop的web页面 http://master:50070/无法访问。 windows ping master也ping不通方法： windows本机C:\Windows\System32\drivers\etc\hosts文件下
## Kubernetes流量转发不平均
在Kubernetes中，流量转发不平均通常是指不同服务或不同Pod之间接收到的流量分布不均。这可能是由于负载均衡器配置不当、服务端口未正确映射、资源限制等原因导致的。在本文中，我们将介绍如何实现Kubernetes流量转发不平均的解决方案。
### 实现流程
下面是解决Kubernetes流量转发不平均问题的步骤，以及需要进行的操作：
| 步骤
原创
2024-03-18 11:39:39
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Redis集群部署文档(centos6.3系统) 在3.0（不过现在还在rc版本）自身提供了cluster的方法,能做主从，集群。 部署要求：要让集群正常工作至少需要3个主节点，在这里我们最少创建6个redis节点，其中三个为主节点，三个为从节点，对应的redis节点的ip和端口对应关系如下，三台redis服务器：10.131.177.166:6379
10.131.177.166:6380
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2024-07-11 09:55:53
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在Kubernetes（简称K8S）集群中，有时候会遇到主机内存不平均的情况，即各个节点的内存利用率不一致。这可能是因为一些Pod占用了过多的内存资源，而另一些节点上的Pod则没有充分利用内存资源。解决这个问题，可以通过重新调度Pod来实现主机内存的平均分配。
下面将详细介绍如何实现K8S主机内存不平均的调整：
### 步骤
| 步骤 | 操
原创
2024-03-18 10:42:28
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2024-08-12 11:24:26
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计算N×M（建议维度大于100*100）的0,1矩阵均匀分布程度，值由0到1表示不均匀到均匀import numpy as np
def make_rand_matrix(side=20): # 制作随机矩阵，用于测试
a = np.random.random((side,side))
for i in range(0,side):
for j in range(
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2023-06-02 22:55:24
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