分布式技术原理与算法解析
聂鹏程
智载云帆CTO,前华为分布式Lab资深技术专家
立即订阅
6108 人已学习
课程目录
已完结 39 讲
0/4登录后,你可以任选4讲全文学习。
课前必读 (3讲)
开篇词 | 四纵四横,带你透彻理解分布式技术
免费
01 | 分布式缘何而起:从单兵,到游击队,到集团军
02 | 分布式系统的指标:啥是分布式的三围
第一站:分布式协调与同步 (6讲)
03 | 分布式互斥:有你没我,有我没你
04 | 分布式选举:国不可一日无君
05 | 分布式共识:存异求同
06 | 分布式事务:All or nothing
07 | 分布式锁:关键重地,非请勿入
08 | 分布式技术是如何引爆人工智能的?
第二站:分布式资源管理与负载调度 (6讲)
09 | 分布式体系结构之集中式结构:一人在上,万人在下
10 | 分布式体系结构之非集中式结构:众生平等
11 | 分布式调度架构之单体调度:物质文明、精神文明一手抓
12 | 分布式调度架构之两层调度:物质文明、精神文明两手抓
13 | 分布式调度架构之共享状态调度:物质文明、精神文明多手协商抓
14 | 答疑篇:分布式事务与分布式锁相关问题
第三站:分布式计算技术 (4讲)
15 | 分布式计算模式之MR:一门同流合污的艺术
16 | 分布式计算模式之Stream:一门背锅的艺术
17 | 分布式计算模式之Actor:一门甩锅的艺术
18 | 分布式计算模式之流水线:你方唱罢我登场
第四站:分布式通信技术 (4讲)
19 | 分布式通信之远程调用:我是你的千里眼
20 | 分布式通信之发布订阅:送货上门
21 | 分布式通信之消息队列:货物自取
22 | 答疑篇:分布式体系架构与分布式计算相关问题
第五站:分布式数据存储 (5讲)
23 | CAP理论:这顶帽子我不想要
24 | 分布式数据存储系统之三要素:顾客、导购与货架
25 | 数据分布方式之哈希与一致性哈希:“掐指一算”与“掐指两算”的事
26 | 分布式数据复制技术:分身有术
27 | 分布式数据之缓存技术:“身手钥钱”随身带
特别放送 (3讲)
特别放送 | 分布式下的一致性杂谈
特别放送 | 徐志强:学习这件事儿,不到长城非好汉
特别放送 | 那些你不能错过的分布式系统论文
第六站:分布式高可靠 (5讲)
28 | 分布式高可靠之负载均衡:不患寡,而患不均
29 | 分布式高可靠之流量控制:大禹治水,在疏不在堵
30 | 分布式高可用之故障隔离:当断不断,反受其乱
31 | 分布式高可用之故障恢复:知错能改,善莫大焉
32 | 答疑篇:如何判断并解决网络分区问题?
第七站:分布式核心知识串讲 (2讲)
33 | 知识串联:以购买火车票的流程串联分布式核心技术
34 | 搭建一个分布式实验环境:纸上得来终觉浅,绝知此事要躬行
结束语 (1讲)
结束语 | 为什么说提升职业竞争力要从尊重、诚实开始?
分布式技术原理与算法解析
登录|注册

28 | 分布式高可靠之负载均衡:不患寡,而患不均

聂鹏程 2019-12-02
你好!我是聂鹏程。今天,我来继续带你打卡分布式核心技术。
到目前为止,我已经为你介绍了分布式起源、分布式协调与同步、分布式资源管理与负载调度、分布式计算技术、分布式通信技术和分布式数据存储。可以说,掌握了这些内容,基本上就掌握了分布式的关键技术。
然而,只有可靠的分布式系统才能真正应用起来。那么,分布式系统的可靠性又是如何实现的呢?
不要着急,接下来几篇文章,我会和你一起学习分布式可靠性相关的知识,包括负载均衡、流量控制、故障隔离和故障恢复。
在这其中,负载均衡是分布式可靠性中非常关键的一个问题或技术,在一定程度上反映了分布式系统对业务处理的能力。比如,早期的电商抢购活动,当流量过大时,你可能就会发现有些地区可以购买,而有些地区因为服务崩溃而不能抢购。这,其实就是系统的负载均衡出现了问题。
接下来,我们就一起来打卡分布式高可靠之负载均衡。

什么是负载均衡?

先举个例子吧。以超市收银为例,假设现在只有一个窗口、一个收银员:
一般情况下,收银员平均 2 分钟服务一位顾客,10 分钟可以服务 5 位顾客;
到周末高峰期时,收银员加快收银,平均 1 分钟服务一位顾客,10 分钟最多服务 10 位顾客,也就是说一个顾客最多等待 10 分钟;
逢年过节,顾客数量激增,一下增加到 30 位顾客,如果仍然只有一个窗口和一个收银员,那么所有顾客就只能排队等候了,一个顾客最多需要等待 30 分钟。这样购物体验,就非常差了。
取消
完成
0/1000字
划线
笔记
复制
© 版权归极客邦科技所有,未经许可不得传播售卖。 页面已增加防盗追踪,如有侵权极客邦将依法追究其法律责任。
该试读文章来自付费专栏《分布式技术原理与算法解析》,如需阅读全部文章,
请订阅文章所属专栏。
立即订阅
登录 后留言

精选留言(6)

  • 随心而至
    提高可用性。
    假如一个实例挂了,可以自动切换到其他实例,对系统整个影响不会太大。
    2019-12-02
    2
  • Eternal
    负载均衡是分布式系统实现高可用的前提,没有它就只能玩单机了,
    2019-12-08
  • leslie
    典型且常规的负载均衡其实就是读写分离:现实场景中的多种负载均衡同时存在;这种平衡性我觉得很多时候才是难以把握的方面。web层大多用的是轮询策略、DB层大多是哈希和一致性策略,站在整体系统架构的角度,各种轮询负载均衡的合理使用我觉得这是最难的地方。
    2019-12-03
  • 阿卡牛
    可以处理由于单点故障引起的系统不可用问题,提高系统的可用性
    2019-12-02
  • Jackey
    对一致性哈希+资源那有点不理解。想请问老师和各位大佬,如果空闲资源相同的话,是不是还要加入其他影响因素,否则多个节点在环中就等同于一个节点了。另外空闲资源一直在动态变化,这样还能保证相同的key的请求落在同一个节点吗?

    作者回复: 是从多个纬度考虑,资源,节点id等多维度考虑

    2019-12-02
  • xingoo
    还可以实现高可用,一个节点坏掉,其他的也可以提供请求。
    2019-12-02
收起评论
6
返回
顶部