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负载均衡：

1，nginx来做负载均衡

如何实现负载均衡

nginx的负载均衡有4种模式：

负载均衡配置方法

数据库层面优化：

带来的问题：

2，选择同步器（自己程序）

(1) OGG

(2) Canal

(3) otter

(4) DataX

(5) kettle

(6) FlinkX

(7) Porter

负载均衡：

1，nginx来做负载均衡

如何实现负载均衡

        在nginx里面配置一个upstream，然后把相关的服务器ip都配置进去。然后采用轮询的方案，然后在nginx里面的配置项里，proxy-pass指向这个upstream，这样就能实现负载均衡。

nginx的负载均衡有4种模式：

1)、轮询（默认） 

        每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 

2)、weight 

        指定轮询几率，weight和访问比率成正比，用于后端服务器性能不均的情况。 

3)、ip_hash 

        每个请求按访问ip的hash结果分配，这样每个访客固定访问一个后端服务器，可以解决session的问题。 

4)、fair ， url_hash（第三方） 

按后端服务器的响应时间来分配请求，响应时间短的优先分配。 

负载均衡配置方法

        打开nginx.conf文件，在http节点下添加upstream节点：

     

upstream webname {    
    server 192.168.0.1:8080;
    server 192.168.0.2:8080;  
    }  

        其中webname是自己取的名字，最后会通过这个名字在url里访问的，像上面这个例子一样什么都不加就是默认的轮询，第一个请求过来访问第一个server，第二个请求来访问第二个server。依次轮着来。

     

upstream webname {    
    server 192.168.0.1:8080 weight 2;    
    server 192.168.0.2:8080 weight 1;  
    }  

        这个weight也很好理解，权重大的被访问的概率就大，上面这个例子的话，访问2次server1，访问一次server2

upstream webname {    
    ip_hash;    
    server 192.168.0.1:8080;
        server 192.168.0.2:8080; 
         }  

p_hash的配置也很简单，直接加一行就可以了，这样只要是同一个ip过来的都会到同一台server上

然后在server节点下进行配置： 

location /name {      
      proxy_pass http://webname/name/;      proxy_http_version 1.1;      proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;      proxy_set_header Connection "upgrade";  }  

proxy_pass里面用上面配的webname代替了原来的ip地址。

这样就基本完成了负载均衡的配置。

下面是主备的配置：

还是在upstream里面

upstream webname {    
    server 192.168.0.1:8080;
    server 192.168.0.2:8080 backup; 
     }

设置某一个节点为backup，那么一般情况下所有请求都访问server1，当server1挂掉或者忙的的时候才会访问server2 

upstream webname {    
    server 192.168.0.1:8080;    
    server 192.168.0.2:8080 down;  
    }  

设置某个节点为down，那么这个server不参与负载。

2，k8s+docker（运维团队）

3，zookeeper

前端资源主要是一些静态资源。

数据库层面优化：

1，并发（怎么满足一秒钟1000万）

2，数据量（表里有上亿的数据）

保证主库和从库之间数据同步

1，mysql支持，mysql内部有个配置，监听binlog（原理）

2，靠java程序来做，每次发生增删改，所有库都执行一遍。（都不会用,要是并发高，主从数据同步时间不一致导致出错）

3，依靠框架

带来的问题：

1，主库和从库之间同步是需要时间的（没有解决方法），强制读取主库数据（通过程序控制的）。

2，主库和缓存怎么保证数据一致性。：

1，双删策略（用的最多的）

1、在谈延时双删之前我们先来了解一下一般场景下数据库和redis的同步机制

2、上面这种同步机制会有什么问题？

        在我们访问redis时，redis中的数据可能不是热点数据，即此时数据库的更新操作已经完成，但是还没有同步到redis中。

3、解决方案，延时双删

延时双删方案执行步骤

• 删除redis
• 更新数据库
• 延时500毫秒
• 删除redis

问题一：为何要延时500毫秒？

这是为了我们在第二次删除redis之前能完成数据库的更新操作。

        假象一下，如果没有第三步操作时，有很大概率，在两次删除redis操作执行完毕之后，数据库的数据还没有更新，此时若有请求访问数据，便会出现我们一开始提到的那个问题。

问题二: 为何要两次删除redis?

        如果我们没有第二次删除操作，此时有请求访问数据，有可能是访问的之前未做修改的redis数据，删除操作执行后，redis为空，有请求进来时，便会去访问数据库，此时数据库中的数据已是更新后的数据，保证了数据的一致性。

2，选择同步器（自己程序）

(1) OGG

        Oracle GoldenGate 是一款实时访问、基于日志变化捕捉数据，并且在异构平台之间迚行数据传输的产品。GoldenGate TDM是一种基于软件的数据复制方式，它从数据库的日志解析数据的变化（数据量只有日志的四分之一左右）。GoldenGate TDM将数据变化转化为自己的格式，直接通过TCP/IP网络传输，无需依赖于数据库自身的传递方式，而且可以通过高达10:1的压缩率对数据迚行压缩，可以大大降低带宽需求。在目标端，GoldenGate TDM可以通过交易重组，分批加载等技术手段大大加快数据投递的速度和效率，降低目标系统的资源占用，可以在亚秒级实现大量数据的复制，并且目标端数据库是活动的。

优点：牛逼

缺点：好像不开源；

(2) Canal

        canal是由Alibaba开源的一个基于binlog的增量日志组件，其核心原理是canal伪装成Mysql的slave，发送dump协议获取binlog，解析并存储起来给客户端消费。

优点：可以同步任何非查询类操作。DDL和DML语句（除了数据查询语句select）。增量+全量都可以

缺点：数据源只支持MySQL，因为利用了MySQL的binlog特性

项目地址：https://github.com/alibaba/canal

(3) otter

        otter是一款基于Java且免费、开源基于数据库增量日志解析，准实时同步到本机房或异地机房的mysql/oracle数据库的解决方案

优点：

• 单向同步， mysql –> oracle互相同步
• 双向同步，无冲突变更
• 文件同步，本地/aranda文件
• 双A同步，冲突检测&冲突补救
• 数据迁移，中间表/行记录同步

缺点：同canal，因其是利用canal来进行同步的，canal作为其数据源组件

项目地址：https://github.com/alibaba/otter

(4) DataX

        DataX 是一个异构数据源离线同步工具，致力于实现包括关系型数据库(MySQL、Oracle等)、HDFS、Hive、ODPS、HBase、FTP等各种异构数据源之间稳定高效的数据同步功能。

优点：支持非常多数据库同步，原理是通过查询语句select同步的

缺点：不支持ddl同步

项目地址：https://github.com/alibaba/DataX

(5) kettle

        Kettle是一款国外开源的ETL工具，用java编写，可以在视窗、Linux和Unix上运行，数据抽取高效稳定，中文称水壶。这个项目的主要程序员MATT想把各种数据放进一个水壶，然后以指定的格式流出。它是一个ETL工具集，允许你管理来自不同数据库的数据，并通过提供一个图形用户环境来描述你想做什么，而不是你想怎么做。Kettle中有两个脚本文件，转换和作业。转换完成了数据的基本转换，而作业完成了对整个工作流的控制。

优点：功能强大，支持几乎所有数据库；

缺点: 需要用户自己一步步配置，学习成本高；通过查询语句select同步的；

项目地址：https://github.com/pentaho/pentaho-kettle

(6) FlinkX

        FlinkX是在是袋鼠云内部广泛使用的基于flink的分布式离线和实时的数据同步框架，实现了多种异构数据源之间高效的数据迁移。FlinkX是一个基于Flink的批流统一的数据同步工具，既可以采集静态的数据，比如MySQL，HDFS等，也可以采集实时变化的数据，比如MySQL binlog，Kafka等。

项目地址：https://github.com/DTStack/flinkx

缺点: 通过查询语句select同步的

(7) Porter

        Porter是一款随行付开源的数据同步中间件，主要用于解决同构/异构数据库之间的表级别数据同步问题。

项目地址：https://github.com/sxfad/porter

3，监听binlog

最后

以上就是会撒娇汽车为你收集整理的负载均衡相关问题的全部内容，希望文章能够帮你解决负载均衡相关问题所遇到的程序开发问题。

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