负载均衡权重 负载均衡权重是什么意思

本文目录一览：

• 1、Java小程序开发实例!聊聊集群中会出现的问题
• 2、负载均衡问题及解决方法
• 3、零基础快速入门负载均衡

Java小程序开发实例!聊聊集群中会出现的问题

1、在Java小程序集群开发中，常见问题集中在负载均衡配置、Session一致性、高并发场景下的性能瓶颈及系统高可用性等方面。

2、客户放弃模板月租商城的原因功能固定且升级受限：模板商城功能高度标准化，客户提出的硬件联动需求（如智能AI玩具与小程序的数据交互）无法通过配置实现，导致核心业务场景无法落地。后台操作体验差：模板平台为适配通用场景，后台逻辑与硬件设备管理需求冲突，例如设备状态同步延迟、数据接口封闭等问题频发。

3、角色错位与职责混乱小公司常出现职责交叉：项目经理写代码：管理者越权执行具体开发任务，导致团队分工模糊。老板干预进度：高层直接指挥程序员，绕过项目经理，破坏管理链条。程序员操心战略：开发人员被迫参与产品规划、市场分析等非本职工作。

4、小程序审核必须注意的10个常见问题如下：类目不完善或选择不当小程序服务类目需与页面核心内容一致，且跳转不超过2次。例如，若小程序实际功能为电商，但类目选择为其他类型，会被判定为“挂羊头卖狗肉”而拒绝。建议提交前核对竞品类目选择，并参考官方类目表。

5、个人开发的小程序无法调起微信支付接口，也就没法做打赏功能，但结合“互跳API”以及上述的打赏小程序，就可以解决这个问题。具体思路与借助第三方打赏小程序让ios侧公众号文章实现打赏交互类似。不过这种方式需要小程序跟打赏用的第三方小程序绑定同样的公众号。

负载均衡问题及解决方法

负载均衡的四大核心问题及应对策略，关键在于动态调整、冗余设计、会话绑定和网络优化。问题一：负载不均衡 当某台服务器响应延迟飙升甚至宕机，而其馀节点却“闲置喝茶”时，问题根源常出在流量调度策略。此时引入加权轮询算法尤为重要——为高配置服务器设置更高权重，让性能与承载量匹配。

解决方案一：通过调整NGINX配置文件中的服务器位置，实现负载均衡，每台服务器分摊四分之一的流量。解决方案二：利用NGINX的哈希负载均衡策略，通过使用$cookie_sessionid进行哈希运算，避免会话保持问题。流量均匀分布，无需担忧服务器间的负载不均。

方式1：修改LB调度策略（适用于公有云环境）：将clusterip模式暴露的服务改成LB方式。使用注解service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-scheduler：wlc修改LB的调度策略为最少请求调度策略（默认是轮询）。注意事项：增加LB会增加网络节点，可能增加耗时。

负载均衡所解决的问题主要包括两点：第一点，SLB能够消除系统的单点故障，这是因为SLB的后面是由多台云服务器组成的服务器池，那么当其中某一台服务器出现故障的时候并不会影响整个系统的可服务性。第二点，由于后端的云服务器能够横向地进行扩展，所以也具有为海量业务提供服务的能力。

零基础快速入门负载均衡

1、总结：零基础入门负载均衡需从概念理解入手，重点掌握其组成部分、核心优势及基础配置流程。通过实际动手操作（如创建实例、配置监听、添加后端服务器），可快速形成对负载均衡技术的完整认知，为后续深入学习（如高级转发策略、性能调优）奠定基础。

2、通过数据压缩最小化负载大小，降低延迟并提高吞吐量。负载均衡：将传入的API请求分配到多个服务器，缓解瓶颈问题，在需求高峰期确保一致性能。异步处理：采用异步通信模式，如消息队列或事件驱动架构，提高扩展性和响应速度，尤其适用于耗时操作。

3、Nginx 核心优势性能卓越：支持数万并发连接（尤其适合静态小文件场景），3 万并发下内存消耗不到 200MB。功能丰富：集 Web 服务、反向代理、负载均衡、缓存服务于一体，部署简单灵活。异步 I/O 模型：采用 epoll（Linux 6+）或 kqueue（FreeBSD），高效处理高并发读写。

4、长期方向 基础能力：掌握稀疏计算、负载均衡、并行策略（如EP/TP）。进阶方向：研究框架级优化（如cascade attention、continuous batching），关注业务场景下的效果提升。

5、负载均衡算法：gozero采用p2c_ewma算法，对网络波动具有较好的鲁棒性。服务注册与发现：通过监听指定端口并获取服务信息，利用p2c负载均衡算法从可用服务中选择最优服务。中间件支持：支持将etcd替换为consul等中间件，提供更多的配置选项。