回答:一、什么是負載均衡當(dāng)單個節(jié)點的服務(wù),無法支持當(dāng)前的大量請求時,我們會部署多個節(jié)點,即所謂的集群,此時要使每個節(jié)點收到的請求均勻的算法,這個策略就是所謂的負載均衡了。負載均衡常見的負載均衡算法,有權(quán)重隨機、Hash、輪詢。1.權(quán)重隨機這個是最簡單,也是最常用的負載均衡算法,即每個請求過來,會隨機到任何一個服務(wù)節(jié)點上,主流的rpc框架Dubbo,默認使用基于權(quán)重隨機算法。2.Hash可以將客服端即請求...
回答:如果項目的用戶量少、訪問量不大、數(shù)據(jù)量也不多的時候,一臺服務(wù)器足以支撐,那么直接項目部署一套,直接訪問使用就可以了,但是當(dāng)用戶和數(shù)據(jù)量不斷增多,訪問量(并發(fā)量)不斷增加,一臺服務(wù)器不在能夠支撐業(yè)務(wù)的時候,就需要使用多臺機器,設(shè)計高性能的集群來應(yīng)對。那么當(dāng)我部署了多臺服務(wù)器(這里假如是兩臺),那么調(diào)用方是如何訪問的呢?服務(wù)方如何均衡訪問的流量呢?這時候就需要引出負載均衡了。負載均衡就是通過一定的策略...
...讓高性能的機器能處理更多的連接。 上述各種方法沒有最好,只有最適合的,這取決于具體的工作負載。 另外,我們只描述了即時處理的算法。但有時候使用排隊算法可能會更有效。例如,一個算法可能只維護給定的數(shù)據(jù)庫服...
...讓高性能的機器能處理更多的連接。 上述各種方法沒有最好,只有最適合的,這取決于具體的工作負載。 另外,我們只描述了即時處理的算法。但有時候使用排隊算法可能會更有效。例如,一個算法可能只維護給定的數(shù)據(jù)庫服...
...數(shù)據(jù)卷的存儲方案,但是實際上沒什么用,因為它支持的最好的就是本地存儲,掛在本地路徑,這樣的強依賴是不可能做到生產(chǎn)環(huán)境的分布式服務(wù)的,除非每一臺容器節(jié)點都持有一份同樣的文件存儲,但是這樣會大大的消耗存儲...
...數(shù)據(jù)卷的存儲方案,但是實際上沒什么用,因為它支持的最好的就是本地存儲,掛在本地路徑,這樣的強依賴是不可能做到生產(chǎn)環(huán)境的分布式服務(wù)的,除非每一臺容器節(jié)點都持有一份同樣的文件存儲,但是這樣會大大的消耗存儲...
...司有這個需求,故而簡單使用vagrant在本地實踐一下,但最好使用docker去部署,以后再寫其他方式 反向代理概念 反向代理(Reverse Proxy)方式是指以代理服務(wù)器來接受客戶端連接請求,然后將請求轉(zhuǎn)發(fā)給內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)上的服務(wù)器,并將從...
...配到同一個server上,如果牽扯到session的問題,用這個是最好的選擇 upstream test.cc { ip_hash; server 192.168.8.143; server 192.168.8.144; }
...背后也意味著互聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)越復(fù)雜。利益當(dāng)先的前提下,最好的優(yōu)化就是緩存,緩存在整個互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展過程中作用可想而知。尤其在中國如此蹩腳的網(wǎng)絡(luò)下,南電信北聯(lián)通,中間坑的都是付費的用戶和企業(yè)。越來越多的證明表...
...背后也意味著互聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)越復(fù)雜。利益當(dāng)先的前提下,最好的優(yōu)化就是緩存,緩存在整個互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展過程中作用可想而知。尤其在中國如此蹩腳的網(wǎng)絡(luò)下,南電信北聯(lián)通,中間坑的都是付費的用戶和企業(yè)。越來越多的證明表...
...背后也意味著互聯(lián)網(wǎng)的架構(gòu)越復(fù)雜。利益當(dāng)先的前提下,最好的優(yōu)化就是緩存,緩存在整個互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展過程中作用可想而知。尤其在中國如此蹩腳的網(wǎng)絡(luò)下,南電信北聯(lián)通,中間坑的都是付費的用戶和企業(yè)。越來越多的證明表...
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階。哪里可以獲得...
一、活動亮點:全球31個節(jié)點覆蓋 + 線路升級,跨境業(yè)務(wù)福音!爆款云主機0.5折起:香港、海外多節(jié)點...
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,...