大数据中常用的高可用和负载均衡架构设计模式有哪些
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下面总结一下常见的高可用和负载均衡架构模式。
1. 客户端切换。
客户端配置多个服务器地址。如果发生某个服务器无法访问或者使用异常,客户端就切换到其它服务器上。
优点:简单,高效,可以在业务层面检测服务可用性
缺点:需要提前配置。
MySQL connect 这样做load balance 和failed over .在JDBC连接上可以配置多个服务器。
# Connection URL for a server failover setup: jdbc:mysql//primaryhost,secondaryhost1,secondaryhost2/test
2. DNS映射
DNS服务返回不同的IP来达到切换和负载均衡的效果。由于DNS会缓存,实际使用中问题会比较多。.
优点:对使用者是透明,
缺点:由于DNS缓存问题,可能切换不及时
3. 服务注册发现
注册服务器(zookeeper)用来管理当前可以用的服务提供。dubbo使用这种方式来实现。
优点:可以使用复杂的负载均衡策略,可以实现服务路由。
缺点:实现复杂
4. keepalive+浮动IP
如果正在使用的机器出问题,外网Ip可以根据情况,分配到另外一台主机上。这样IP切换对外部访问者是透明的。不过要实现浮动IP,对底层网络的支持。在现在的云服务器中无法使用。
优点: 高效,对客户端透明
缺点: 对主机网络有要求,无法在云服务器中使用。
5 代理服务器(nginx ,lVS,Haproxy)
代理服务器检测上游服务器是否可用。并且会根据一定策略来路由前端过来的请求。为了避免代理服务器出现故障,导致系统无法被访问。所以一般都要结合keepalive+vip一起使用。
优点: 支持大量服务器,可以配置复杂路由规则
缺点:代理服务器有单点问题,故障检测不及时
总结以上模式主要区别在:
1. 服务器信息谁维护,客户端,代理服务器或者注册服务
2. 故障发现手段。通用的检测方式只能检查端口能不能连接,如果出现服务器僵尸情况常常不能及时被发现。
3. 服务器利用率。
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