回答:一、什么是負(fù)載均衡當(dāng)單個(gè)節(jié)點(diǎn)的服務(wù),無法支持當(dāng)前的大量請(qǐng)求時(shí),我們會(huì)部署多個(gè)節(jié)點(diǎn),即所謂的集群,此時(shí)要使每個(gè)節(jié)點(diǎn)收到的請(qǐng)求均勻的算法,這個(gè)策略就是所謂的負(fù)載均衡了。負(fù)載均衡常見的負(fù)載均衡算法,有權(quán)重隨機(jī)、Hash、輪詢。1.權(quán)重隨機(jī)這個(gè)是最簡(jiǎn)單,也是最常用的負(fù)載均衡算法,即每個(gè)請(qǐng)求過來,會(huì)隨機(jī)到任何一個(gè)服務(wù)節(jié)點(diǎn)上,主流的rpc框架Dubbo,默認(rèn)使用基于權(quán)重隨機(jī)算法。2.Hash可以將客服端即請(qǐng)求...
回答:負(fù)載均衡的五種策略是什么?實(shí)行負(fù)載均衡的目的就是讓請(qǐng)求到達(dá)不同的服務(wù)器上。一次請(qǐng)求到服務(wù)器之間,有那么多環(huán)節(jié),因此可以實(shí)現(xiàn)的方法也有很多種。負(fù)載均衡的五種策略:1.輪詢(默認(rèn))每個(gè)請(qǐng)求按時(shí)間順序逐一分配到不同的后端服務(wù)器,如果后端服務(wù)器down掉,能自動(dòng)剔除。2、指定權(quán)重,指定輪詢幾率,weight和訪問比率成正比,用于后端服務(wù)器性能不均的情況。3、IP綁定 ip_hash,每個(gè)請(qǐng)求按訪問ip的h...
在關(guān)于高并發(fā)負(fù)載均衡一文中已經(jīng)提到,企業(yè)在解決高并發(fā)問題時(shí),一般有兩個(gè)方向的處理策略,軟件、硬件,硬件上添加負(fù)載均衡器分發(fā)大量請(qǐng)求,軟件上可在高并發(fā)瓶頸處:數(shù)據(jù)庫+web服務(wù)器兩處添加解決方案,其中web服...
...那么本文就用一個(gè)抽獎(jiǎng)系統(tǒng)舉例,說說應(yīng)對(duì)這種瞬時(shí)超高并發(fā)的流量,應(yīng)該如何設(shè)計(jì)流量削峰的架構(gòu)來應(yīng)對(duì),才能保證系統(tǒng)不會(huì)突然跨掉?2、結(jié)合具體業(yè)務(wù)需求分析抽獎(jiǎng)系統(tǒng)假設(shè)現(xiàn)在有一個(gè)抽獎(jiǎng)的業(yè)務(wù)場(chǎng)景,用戶在某個(gè)時(shí)間可...
...么學(xué)習(xí)Node.js也是一個(gè)非常好的選擇 Node.JS適合運(yùn)用在高并發(fā)、I/O密集、少量業(yè)務(wù)邏輯的場(chǎng)景 Node.js的模塊組成如下: Node.js的運(yùn)行機(jī)制 V8引擎解析JavaScript腳本 解析后的代碼,調(diào)用Node API libuv庫負(fù)責(zé)Node API的執(zhí)行。它將不同的...
...么學(xué)習(xí)Node.js也是一個(gè)非常好的選擇 Node.JS適合運(yùn)用在高并發(fā)、I/O密集、少量業(yè)務(wù)邏輯的場(chǎng)景 Node.js的模塊組成如下: Node.js的運(yùn)行機(jī)制 V8引擎解析JavaScript腳本 解析后的代碼,調(diào)用Node API libuv庫負(fù)責(zé)Node API的執(zhí)行。它將不同的...
...么學(xué)習(xí)Node.js也是一個(gè)非常好的選擇 Node.JS適合運(yùn)用在高并發(fā)、I/O密集、少量業(yè)務(wù)邏輯的場(chǎng)景 Node.js的模塊組成如下: Node.js的運(yùn)行機(jī)制 V8引擎解析JavaScript腳本 解析后的代碼,調(diào)用Node API libuv庫負(fù)責(zé)Node API的執(zhí)行。它將不同的...
...2、大文件下載3、直播網(wǎng)站 CDN如何實(shí)現(xiàn)? 瀏覽器緩存 高并發(fā)下只能通過提高服務(wù)器負(fù)載來解決? NO,流量、前端、服務(wù)器、數(shù)據(jù)庫緩存只能是數(shù)據(jù)庫緩存嗎? NO,還有瀏覽器緩存 HTTP緩存分類(2種) 1.200 OK (from memory cache) 直接從...
...目前在Udesk擔(dān)任CTO職位。下面是他分享的Udesk在可擴(kuò)展高并發(fā)架構(gòu)方面的一些實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)。 隨著智能設(shè)備的普及使得高并發(fā)場(chǎng)景越來越多,可擴(kuò)展成為系統(tǒng)設(shè)計(jì)的必要條件,下面分別介紹下可擴(kuò)展系統(tǒng)的四個(gè)重要組成部分 一、負(fù)...
很多平臺(tái)一旦做大了,平臺(tái)的流量就會(huì)陡增,同時(shí)并發(fā)訪問的流量也會(huì)暴增,原本規(guī)劃的硬件配置就無法滿足當(dāng)下的流量問題。 那么如何處理好高并發(fā)的流量問題呢? 小編將這些分為2個(gè)方面:架構(gòu)層面和網(wǎng)站本地項(xiàng)目層面。 ...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用,將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的,但推理(inference/serving)用4090不能說合適,...
圖示為GPU性能排行榜,我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...