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负载、服务发现、配置管理、负载平衡设计


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负载

软负载:发现基于客户端服务的负载平衡。

硬负载:基于服务器的负载平衡需要独立部署负载平衡主机和流量集中(F5,LSV)。

服务发现

服务提供方:服务注册方,由被叫方直接调用。

服务消费者:服务调用方,从注册中心获取服务提供方的ip,直接调用。

注册中心:注册、注销、保活;

CAP:在服务发现方面,A大于C,读取一致性不需要很强,系统可以接受。

LB方案

集中式:什么是集中式,即所有的访问都经过一个集中式的负载均衡节点,节点负责负载均衡。经典实现包括F5负载均衡器和Nginx实现:首先,网络请求DNS获得集中的负载均衡节点。

优势

可以实现统一的异常管理和返回,适合内网外网访问。

控制限流特别容易。

处于不利地位的

会有性能损失。

负载平衡需要特殊维护。

进程内LB:加载进程的算法实现打包成SDK,潜逃在应用程序中;

优点:可作为高性能软负载使用,不需要特殊维护。

缺点:多种语言需要多个实现。

独立进程LB:在同一台机器上,另一个进程作为负载使用。

优点:不需要多种语言,适合大规模网格微服务,比如k8s管理。

缺点:占用资源,需要另一个流程,增加不稳定性。

均衡算法

轮询:获取所有服务器ip,依次发送请求,特点是简单;

随机:常见的是用哈希算法找出应该请求哪台机器,然后发送请求;

权重:根据每台机器的特点,给它们不同的权重,然后用加权平均算法来请求,要达到负载,需要取信息,但是效果很好;

附加功能

限流、熔断、同城结合服务。

服务注册

一致性协议

单机文件

多机数据库

多机缓存数据库

需要考虑缓存一致性。

多机文件缓存

多拷贝一致性的复杂算法(Paxos/raft/gosiip/zab)

变更通知

推送模式

拉动模式

容灾策略

主/备用模式/主/主模式

本地缓存,保证可用性

缓存,先写文件,再写内存。

可用性保证

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