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(wú)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(jiàn)的負(fù)載均衡算法,有權(quán)重隨機(jī)、Hash、輪詢(xún)。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(guò)來(lái),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...
問(wèn)題描述:關(guān)于怎么實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡這個(gè)問(wèn)題,大家能幫我解決一下嗎?
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(xún)(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(xún)幾率,weight和訪問(wèn)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(wèn)ip的h...
問(wèn)題描述:關(guān)于服務(wù)器如何負(fù)載均衡這個(gè)問(wèn)題,大家能幫我解決一下嗎?
...道你的軟件是否可以滿足真實(shí)用戶(hù)群的實(shí)際需求,它就是負(fù)載測(cè)試。你可以使用負(fù)載測(cè)試工具來(lái)完成這項(xiàng)工作。負(fù)載測(cè)試是指給軟件、應(yīng)用程序或網(wǎng)站加上模擬的需求,以測(cè)試其在不同的環(huán)境下的運(yùn)行狀態(tài)的過(guò)程。 負(fù)載測(cè)試和...
...率 資源利用率(CPU、內(nèi)存和磁盤(pán)等) ? 其中有關(guān)數(shù)據(jù)庫(kù)資源占用的性能監(jiān)控指標(biāo)包括: 讀寫(xiě)頁(yè)面的使用情況 超出共享內(nèi)存緩沖區(qū)的操作數(shù) 上一輪詢(xún)期間作業(yè)等待緩沖區(qū)的時(shí)間 共享內(nèi)存中物理日志和邏輯日志的...
...性能。例如,可能會(huì)修改工作負(fù)載以使用云平臺(tái)中可用的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)而不是內(nèi)部部署數(shù)據(jù)庫(kù)。 ?修改。企業(yè)可以選擇廣泛修改工作負(fù)載的代碼以使用更多云原生服務(wù)。這需要對(duì)云提供商的資源、服務(wù)和基礎(chǔ)設(shè)施有清晰而詳細(xì)...
...關(guān)注的是當(dāng)多個(gè)用戶(hù)使用應(yīng)用程序時(shí),網(wǎng)絡(luò)和文件系統(tǒng)或數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器之間的交互情況。特性測(cè)試核實(shí)的是單個(gè)命令和應(yīng)用程序功能,通常用較小的負(fù)載完成,關(guān)注的是用戶(hù)界面、應(yīng)用程序的操作以及用戶(hù)與計(jì)算機(jī)之間的互操作...
...端——服務(wù)器(發(fā)送請(qǐng)求) time2:服務(wù)器處理時(shí)間 time3:數(shù)據(jù)庫(kù)處理時(shí)間 time4:服務(wù)器——客戶(hù)端(返回?cái)?shù)據(jù)) 2.并發(fā)/并發(fā)數(shù)/并發(fā)用戶(hù)數(shù)( Concurrent users):一定時(shí)間內(nèi)向服務(wù)器發(fā)送的請(qǐng)求用戶(hù)數(shù) a.同一時(shí)間在做相同事情的并...
...負(fù)載測(cè)試有助于發(fā)現(xiàn)及其細(xì)微的并且難以發(fā)現(xiàn)的錯(cuò)誤,如數(shù)據(jù)庫(kù)連接耗盡、高負(fù)載情況下的請(qǐng)求超時(shí)、因?yàn)閮?nèi)存泄漏而導(dǎo)致堆的高使用率等等。 監(jiān)控應(yīng)用程序 要使用Retrace進(jìn)行Java應(yīng)用程序的開(kāi)發(fā),首先需要在Stackify上申請(qǐng)免費(fèi)試...
...后的架構(gòu)圖: 第一種,Node.js作為底層服務(wù)器,直接操作數(shù)據(jù)庫(kù)的方式: 第二種,Node.js作為中間件,訪問(wèn)底層服務(wù)器的方式: 高并發(fā)下性能對(duì)比,Apache、Nginx 與 Node.js 之爭(zhēng) 高并發(fā)下的性能測(cè)試對(duì)比: 參考文章 : 巨頭終極對(duì)決...
...后的架構(gòu)圖: 第一種,Node.js作為底層服務(wù)器,直接操作數(shù)據(jù)庫(kù)的方式: 第二種,Node.js作為中間件,訪問(wèn)底層服務(wù)器的方式: 高并發(fā)下性能對(duì)比,Apache、Nginx 與 Node.js 之爭(zhēng) 高并發(fā)下的性能測(cè)試對(duì)比: 參考文章 : 巨頭終極對(duì)決...
...后的架構(gòu)圖: 第一種,Node.js作為底層服務(wù)器,直接操作數(shù)據(jù)庫(kù)的方式: 第二種,Node.js作為中間件,訪問(wèn)底層服務(wù)器的方式: 高并發(fā)下性能對(duì)比,Apache、Nginx 與 Node.js 之爭(zhēng) 高并發(fā)下的性能測(cè)試對(duì)比: 參考文章 : 巨頭終極對(duì)決...
...輸時(shí)間:N1+N2+N3+N4。 ? 應(yīng)用服務(wù)器處理數(shù)據(jù):A1+A3。 ? 數(shù)據(jù)庫(kù)處理時(shí)間:A2。 5 在線用戶(hù) 正在使用軟件的用戶(hù)。 6 并發(fā)用戶(hù)指同一時(shí)刻與服務(wù)器進(jìn)行數(shù)據(jù)交互的所有用戶(hù)數(shù)量。 ? 在線用戶(hù)未必是并發(fā)用戶(hù)。計(jì)算并發(fā)用戶(hù)數(shù) ...
...階段的網(wǎng)站架構(gòu):一臺(tái)服務(wù)器,上面同時(shí)擁有應(yīng)用程序,數(shù)據(jù)庫(kù),文件,等所有資源。例如 LAMP 架構(gòu) 應(yīng)用和數(shù)據(jù)服務(wù)分離:三臺(tái)服務(wù)器(硬件資源各不相同),分別是應(yīng)用服務(wù)器,文件服務(wù)器和數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器 使用緩存改善網(wǎng)站...
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(shuō)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...