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
NAT 把目标地址做了转换;适用于互联网的用户访问局域网的服务器 SNAT 是把原地址做了转换;适用于内网访问互联网LVS-NAT与LVS-DR的区别: NAT在请求报文的时候,把目标地址做了转换,而DR是把MAC的地址做了转换 NAT在响应报文的时候要经过LVS;而DR则不用经过LVS NAT支持端口映射;DR则不行(着重点是MAC地址) DR下的RS都需要配VIP1.DIP、RIP可以是私网地
静态网站部署Nginx是一个HTTP的web服务器,可以将服务器上的静态文件(如HTML,图片等)通过HTTP协议返回给浏览器客户端。注意的是动态资源不能在Nginx服务器中部署。修改配置文件注意:root中的/opt/www对应的是浏览器地址栏的:http://192.168.79.136/,而通过http://192.168.79.136/ace/访问则是访问/opt/www/ace中的log
Ceph是一个针对大规模分布式存储的开源软件项目,为用户提供高性能、高可靠性的存储解决方案。然而,在实际应用中,由于各种不可控因素的存在,有时会出现Ceph集群存储不均匀的情况,这不仅会影响数据的读写速度,还可能导致整个存储系统的稳定性受到影响。 不均匀的存储分布可能表现在多种方面,比如集群中部分节点存储负载过重,而其他节点资源利用率较低;部分PG(Placement Group)负载过重,导致
原创 2024-03-11 10:50:36
63阅读
表大小SQL> select count(*) from agent.TB_AGENT_INFO; COUNT(*) ---------- 1751 SQL> select count(*) from TB_CHANNEL_INFO ; COUNT(*) ---------- 1807 SQL> select count(*) from
在Kubernetes(K8S)集群中,负载不均匀是一个常见的问题,可能会导致一些节点负载过重,而另一些节点负载过轻。为了解决这个问题,我们可以通过调整Kubernetes的调度策略和资源分配来实现负载均衡。 以下是解决K8S负载不均匀问题的步骤: | 步骤 | 操作 | | ---- | ---- | | 1 | 查看集群节点的负载情况 | | 2 | 调整Pod的调度策略 | | 3 |
原创 2024-02-28 17:17:09
103阅读
文章目录Nginx系列nginx多策略流量分发正向代理配置HTTPS Nginx系列 文章目录Nginx系列nginx多策略流量分发正向代理配置HTTPS nginx多策略流量分发1、场景描述在实际生产环境中,流量分发有很多情况,下面主要讲讲以下两种流量分发场景:新版本上线,为了保证新版本稳定性,需要用线上的流量的引入,对新版本进行真实流量测试。如果新版本上线有问题,为降低影响范围,我们对流量的
转载 2024-03-16 13:23:19
89阅读
在hadoop2.6.5,datanode数据存储盘选择策略有两种方式复制:首先是要遵循hadoop1.0磁盘文件夹投票,实现类:RoundRobinVolumeChoosingPolicy.java另外一种是选择可用空间足够多的磁盘方式存储,实现类:AvailableSpaceVolumeChoosingPolicy.java选择策略相应的配置项是: <property> &
应用场景(以Echarts柱状图为例):现有一组数据:最小的数是 50000(5万) ,最大的数是 3000000000(30亿)。如果按照Echarts正常的画法,我们只需提取出来这些数据然后交给Echarts显示即可。但是这样做面临的问题就很明显——由于数值差距过大,且Echarts本身Y轴的数值是均匀分布的,所以在图里造成的结果是这样的:在图中,y 轴的数值均匀分布,最高的柱子在x轴 第五值
1. 图像光照不均匀的具体表现1) 图像整体灰度像素值偏低,由于拍摄时现场的光照条件限制或设备自身的原因,导致图像的整体灰度值是偏低的或者图像的对比度偏低,从而使图像的信息难以识别,如红外图像、灰暗条件下拍摄的图像;2)图像的局部灰度像素值低,由于拍摄过程中周围环境的光照不均导致的图像一部分光照充足,一部分光照欠充足。光照充足的部分目标与背景对比度较高,易于辨认,而欠充足部分则灰度偏低且目标与背景
目录1. 案例描述2. 方式1: 分块阈值3. 方式2: 顶帽变换和底帽变换光照不均匀图像分割技巧1——分块阈值光照不均匀图像分割技巧2——顶帽变换和底帽变换1. 案例描述在数字图像处理中,图像分割是很关键的一步,当图像质量较好,光照很均匀的时候只需用全局阈值的方法就能很完美地完成图像分割任务,但是有些时候会遇到光照不均匀的现象,这个时候就需要用一些技巧才能达到比较好的分割效果。我们先看一个实例,
负载均衡集群是 load balance 集群的简写,翻译成中文就是负载均衡集群。常用的负载均衡开源软件有nginx、lvs、haproxy,商业的硬件负载均衡设备F5、Netscale。这里主要是学习 LVS 并对其进行了详细的总结记录。 一、负载均衡LVS基本介绍 LB集群的架构和原理很简单,就是当用户的请求过来时,会直接分发到Director Server上,然后它把用户
转载 2024-05-14 15:37:16
177阅读
把硬度不均匀材料的模拟实现了。图中的T形物体左臂和右臂用了一样的变形器,但是材料的硬度不一样,硬度大的地方用橙色表示,小的地方用蓝色表示。可以发现,橙色的一侧摆动幅度较小。来自为知笔记(Wiz)附件列表tshape.gif
原创 2015-04-07 02:12:00
102阅读
# Python 不均匀色标的实现指导 在数据可视化中,色标是一个至关重要的元素,尤其是在处理具有不均匀分布的数据时。采用不均匀色标可以让我们的视觉效果更加清晰和有针对性。本文将逐步教学如何在Python中实现不均匀色标,帮助你创建出具有不同权重的色标。 ## 实现流程 下面是我们实现不均匀色标的主要步骤: | 步骤 | 描述
原创 8月前
117阅读
# Python中的X轴不均匀 在数据可视化中,我们经常需要绘制柱状图、折线图、散点图等等。其中一个重要的部分就是X轴的刻度,它表示数据的范围和间隔。然而,在某些情况下,我们可能需要绘制的数据在X轴上并不均匀分布,这时候该如何处理呢?本文将介绍如何在Python中实现X轴不均匀的处理,并提供相应的代码示例。 ## 1. matplotlib库的使用 在Python中,我们可以使用matplo
原创 2023-10-19 16:35:02
473阅读
## Python 中不均匀刻度 在数据可视化中,刻度是用来标记轴线上的数据点的标记。通常情况下,刻度是均匀的,即每个刻度之间的间隔相等。然而,在某些情况下,数据的分布可能不均匀,这就需要我们在绘制图表时使用不均匀的刻度。 Python 中有多种库可以用来绘制图表,如 Matplotlib、Seaborn 等,它们都提供了设置不均匀刻度的功能。在本篇文章中,我们将以 Matplotlib 为例
原创 2023-10-24 04:40:43
280阅读
 现在企业中,数据库选择用 MySQL 的还是非常非常多的,公司比较规范的,在立项之初,就会认真讨论数据库的设计,而更多的中小微企业,可能就不会那么系统性的讨论数据库的设计了。但是,不管怎么样,随着数据量的增加,或迟或早,都会遇到数据库性能瓶颈。数据库性能问题,套上那句话“不是没有,只是时机未到”。当数据量比较少时,基本不会有性能问题,在数据量比较多时,性能问题就会出现了。今天,我们不是
正文在从服务器的配置文件中设置主服务器slaveof 或者使用Redis命令动态设置从服务器SLAVEOF 步骤3:处理网络断开和自动重连 Redis复制是具备断开自动重连的,一旦网络恢复,从服务器会尝试连接主服务器并同步任何丢失的数据。步骤4:处理故障转移 如果主服务器宕机,需要人工或借助Redis Sentinel等工具来升级一个从服务器为新的主服务器。主从复制的高级特性部分重同步(PSYNC
Ceph是一个开源的分布式存储系统,被广泛应用于云计算和大数据平台中。但是在实际使用过程中,有时会出现数据分布不均匀的情况,这种情况会对系统的性能和可靠性造成影响。 数据分布不均匀指的是在Ceph集群中,不同的存储节点上存储的数据量差异较大。这可能是由于数据的写入方式不当、部分存储节点负载过高或者磁盘容量不足等原因造成的。当数据分布不均匀时,会导致一些存储节点负载过高,而另一些存储节点空闲,从而
原创 2024-03-08 10:00:11
221阅读
# 实现 MySQL 多核分配不均匀的指南 在分布式数据库系统中,MySQL 的负载均衡机制通常是基于特定策略来分配查询请求的。有时,由于数据分布和查询模式的复杂性,可能会出现多个核(CPU)之间的负载不均现象。本文将指导你如何实现 MySQL 多核分配不均的策略,确保你能更好地理解并应用相关技术。 ## 整体流程 首先,我们将整个流程分为几个步骤,以便清晰地展示解决方案: | 步骤 |
原创 8月前
40阅读
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5