先玩个正常的,好玩的socket编程: 服务端: 首先公共的这个Handler: package com.toov5.zkDubbo; import java.io.BufferedReader; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.PrintWriter; import java.net.Socket; public class ServerHandler implements

motan/dubbo支持负载均衡.zookeeper有集群的概念.zookeeper似乎也能做负载均衡,这3者是什么关系呢? 3个概念:motan/dubbo负载均衡.zookeeper集群.zookeeper负载均衡的关系和选择 1. zookeeper负载均衡: 我们都知道在与分布式框架motan/dubbo等联合使用时,zookeeper的基本功能是做注册中心,也就是多个服务提供方将自己发布到zookeeper上.这样,服务的消费方就可以不直接硬编码服务提供方的地址,而是通过zookee

面试也经常问kafka的原理,以及zookeeper与kafka原理的区别:kafka 数据一致性-leader,follower机制与zookeeper的区别: zookeeper是如何实现负载均衡的,参考:zookeeper如何实现负载均衡的?(具体连接哪一个zookeeper服务器的选择?)阿里面试 Zookeeper是Hadoop下的一个子项目,它是一个针对大型分布式系统的可靠的协调系统,提供的功能包括命名服务.配置维护.分布式同步.集群服务等. Zookeeper是可以集群复制的,集群

1,原理 将启动的服务注册到zookeeper 注册中心上面,采用临时节点,zookeeper 客户端从注册中心上读取服务的信息,之后再本地采用负载均衡算法(取模算法),将请求轮询到每个服务. 同时zookeeper 客户端有监听节点的功能,当临时节点的服务中断之后,更新注册中心上的服务的信息.将终端的节点信息给剔除.保证轮询的正确执行.

zk 的负载均衡是可以调控,nginx 只是能调权重,其他需要可控的都需要自己写插件:但是 nginx 的吞吐量比 zk 大很多,应该说按业务选择用哪种方式.

zk 的负载均衡是可以调控,nginx 只是能调权重,其他需要可控的都需要自己写插件:但是 nginx 的吞吐量比 zk 大很多,应该说按业务选择用哪种方式.

对应项目的代码地址为:https://github.com/liuxiaoming7708/springboot-dubbo-parent Dubbo与Zookeeper.SpringMVC整合和使用(负载均衡.容错) 视频讲解:https://ke.qq.com/course/204858#term_id=100242509&webcourse=1 原文地址:http://blog.csdn.net/congcong68/article/details/41113239 标签: Dubbo /

还有个姊妹篇也可以参考这个文章:LVS(Linus Virtual Server):三种负载均衡方式比较+另三种负载均衡方式, LVS 实现了负载均衡,NAT,DR,TUN zookeeper使用ZAB(zookeeper Atomic Broadcast)协议保证数据一致性, 有兴趣的参考:zookeeper 负载均衡 核心机制 包含ZAB协议(滴滴,阿里面试) 很多博客都说不明白,这里做一下总结:常用的6种Web负载均衡 开头先理解一下所谓的“均衡” 不能狭义地理解为分配给所有实际服务器一样

互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过F5等硬件进行负载均衡. (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也

本文为原创文章,转载请注明出处,谢谢 负载均衡 1.原理 服务端启动创建临时节点(下图中servers下节点),临时节点数据包含负载信息 客户端启动获取服务器列表,并根据负载去连接一个负载较轻的服务器 服务端每次接收到客户端的连接,添加自己的负载,客户端断开与自己的连接则减少自己的负载 2.架构图 Servers:服务器列表父节点 work Server n :服务器节点 Client n:客户端节点 3.客户端流程图 4.服务端流程图 5.客户端核心类 clientRunner:客户端调用入口

zookeeper本身是不提供负载均衡的策略,需要自己来实现,所以这里确切的说,是在负载均衡中应用到了zookeeper做集群的协调. 对于HTTP请求的负载均衡,成熟的解决方案是Nginx(或Haproxy) +keepalived.其中Niginx负责代理HTTP请求,通过某种均衡策略访问集群中的服务器,keepalived负责检测集群中的服务器运行情况(有故障的机器移除,机器恢复工作后重新加入) 而对于TCP层的负载均衡,比如用Apache Mina做的网络通信应用,上面那种方案明显不适合

ZooKeeper是一个分布式的,开放源码的分布式应用程序协调服务,提供的功能包括配置维护.名字服务.分布式同步.组服务等. ZooKeeper会维护一个树形的数据结构,类似于Windows资源管理器目录,其中EPHEMERAL类型的节点会随着创建它的客户端断开而被删除,利用这个特性很容易实现软负载均衡. 基本原理是,每个应用的Server启动时创建一个EPHEMERAL节点,应用客户端通过读取节点列表获得可用服务器列表,并订阅节点事件,有Server宕机断开时触发事件,客户端监测到后把该Ser

原文链接:http://blog.csdn.net/congcong68/article/details/41113239 互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行

互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过F5等硬件进行负载均衡. (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也

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http://blog.csdn.net/congcong68/article/details/41113239 互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过

互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过F5等硬件进行负载均衡. (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也

互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过F5等硬件进行负载均衡. (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也

互联网发展,扩大了网站应用程序的大小.传统的垂直应用架构已经无法应付.分布式服务架构和流量计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架.在这样的情况下诞生的.如今核心业务抽取出来.作为独立的服务,使前端应用能更高速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能仅仅是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过F5等硬件进行负载均衡. (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得很困难,F5硬件负载均衡器的单点压力

最简单的实现服务高可用的方法就是集群化,也就是分布式部署,但是分布式部署会带来一些问题.比如: 1.各个实例之间的协同(锁) 2.负载均衡 3.热删除 这里通过一个简单的实例来说明如何解决注册发现和负载均衡. 1.先解决依赖,这里只给出zk相关的依赖,pom.xml如下 <dependency> <groupId>org.apache.zookeeper</groupId> <artifactId>zookeeper</artifactId> &

互联网的发展,网站应用的规模不断扩大,常规的垂直应用架构已无法应对,分布式服务架构以及流动计算架构势在必行,Dubbo是一个分布式服务框架,在这种情况下诞生的.现在核心业务抽取出来,作为独立的服务,使前端应用能更快速和稳定的响应. 第一:介绍Dubbo背景 大规模服务化之前,应用可能只是通过RMI或Hessian等工具,简单的暴露和引用远程服务,通过配置服务的URL地址进行调用,通过F5等硬件进行负载均衡. (1) 当服务越来越多时,服务URL配置管理变得非常困难,F5硬件负载均衡器的单点压力也