负载均衡集群
定义与原理
负载均衡集群通过将工作负载分布到多个服务器节点上，以优化资源使用、最大化吞吐量、最小化响应时间并避免单点故障，它涉及在多个服务器之间分配传入的网络流量请求，以确保没有单一服务器过载，从而提升整体系统性能和可靠性。
负载均衡算法
负载均衡集群的核心是其算法，以下是几种常见的算法：
轮询法（Round Robin）：依次将请求分配给每个服务器，适用于服务器性能一致的场景。
加权轮询法（Weighted Round Robin）：为每台服务器分配权重，根据权重比例分配请求，适应不同性能的服务器。
最少连接法（Least Connections）：优先将请求分配给当前连接数最少的服务器，适用于长连接应用。
源地址哈希法（Source IP Hashing）：根据客户端IP地址计算哈希值，将请求分配给特定服务器，适用于需要会话保持的应用。
实现方式
负载均衡可以通过硬件或软件实现：
硬件负载均衡：如F5、Netscaler、Radware、A10等设备，通常用于高性能需求环境。
软件负载均衡：如Nginx、LVS（Linux Virtual Server）、HAProxy等开源解决方案，灵活性高且成本较低。
架构示例
+-------------------------+
| 客户端 |
+------------+-------------+
|
v
+------------+-------------+
| 负载均衡器 (Nginx) |
+-----------+-------------+
|
+--------+---------+------+
| | | |
| Web1 | Web2 | WebN |
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+--------+---------+------+ 高可用集群
定义与原理
高可用集群旨在确保系统的持续运行，即使部分节点发生故障，它通过冗余机制和自动故障转移来实现高可用性，即系统中任意节点失效时，其他节点能够接替其工作，保证服务不中断。
关键技术与工具
高可用集群的实现依赖于以下技术和工具：
Keepalived：检测服务器状态，自动将故障服务器从系统中剔除，并在恢复正常后重新加入。
Heartbeat：基于Linux的高可用集群系统，通过心跳监测和资源接管来保证服务的连续性。
共享存储：用于确保所有节点访问相同的数据，避免数据不一致问题。
架构示例
+-------------------------+
| 客户端 |
+------------+-------------+
|
v
+------------+-------------+
| 负载均衡器 (Nginx) |
+-----------+-------------+
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+--------+---------+------+
| | | |
| Web1 | Web2 | WebN |
| | | |
+--------+---------+------+
^ ^ ^
| | |
v v v
+---------+ +---------+ +---------+
| Keepalived | | Heartbeat | | Shared Storage |
+-----------+ +-----------+ +------------+ 高可用策略
主备模式：一个主节点处理请求，备用节点处于待命状态，当主节点故障时，备用节点立即接管。
双主模式：两个主节点同时工作，互为备份，提高系统的可用性和容错能力。
多主模式：多个主节点同时工作，通过共识算法（如Paxos、Raft）保持一致性，适用于分布式系统。
H3标签和单元表格示例
H3标签示例
负载均衡算法
轮询法（Round Robin）：依次将请求分配给每个服务器。
加权轮询法（Weighted Round Robin）：根据服务器权重分配请求。
最少连接法（Least Connections）：优先分配给连接数最少的服务器。
源地址哈希法（Source IP Hashing）：根据客户端IP地址计算哈希值分配请求。
高可用策略
主备模式：一个主节点，一个备用节点。
双主模式：两个主节点互为备份。
多主模式：多个主节点通过共识算法保持一致性。
单元表格示例
负载均衡算法比较
高可用策略比较
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