虚拟主机的负载均衡 虚拟主机的负载均衡是什么

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于虚拟主机的负载均衡的问题，于是小编就整理了2个相关介绍虚拟主机的负载均衡的解答，让我们一起看看吧。

关于dubbo负载均衡算法如何选择？

dubbo的负载均衡的几种算法Random LoadBalance

• 随机，按权重设置随机概率。
• 在一个截面上碰撞的概率高，但调用量越大分布越均匀，而且按概率使用权重后也比较均匀，有利于动态调整提供者权重。

RoundRobin LoadBalance

• 轮循，按公约后的权重设置轮循比率。
• 存在慢的提供者累积请求问题，比如：第二台机器很慢，但没挂，当请求调到第二台时就卡在那，久而久之，所有请求都卡在调到第二台上。

LeastActive LoadBalance

• 最少活跃调用数，相同活跃数的随机，活跃数指调用前后计数差。
• 使慢的提供者收到更少请求，因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。

ConsistentHash LoadBalance

• 一致性Hash，相同参数的请求总是发到同一提供者。
• 当某一台提供者挂时，原本发往该提供者的请求，基于虚拟节点，平摊到其它提供者，不会引起剧烈变动。
• 缺省只对第一个参数Hash，如果要修改，请配置
• 缺省用160份虚拟节点，如果要修改，请配置

这几种算法是很常见的，如果想知道更多的负载均衡算法，可以看看nginx的配置

在生产环境我推荐加权轮选或加权随机，强烈反对使用一致性hash算法，理由如下。

在Dubbo中主要提供了如下几种负载均衡算法：

1、random 加权随机

2、roundrobin 加权轮询

3、leastactive 最小连接数

4、consistenthash 一致性Hash算法

加权随机与加权轮询都引入了权重的概率，主要是考虑到集群中各个机器的配置不一样，导致其提供服务的能力不一致，故可以将配置低的机器其权重调低，实现流量更加合理的分配。

最小连接数负载均衡主打的特色是可以根据运行时当前的调用情况选择进行流量分配，即优先将流量分发到当前负载低的节点，这个算法看似高大上，个人觉得其使用场景不是特别多，并且需要实时采集这些信息，其实现也较为复杂，实际生产中无特殊情况，不建议使用。

个人是强烈反对使用一致性Hash算法来用做Dubbo的服务负载均衡算法，因为Dubbo服务是无状态的，不存在缓存命中率这一说法。而一致性Hash算法最大的使用场景是放在分布式缓存。

例如一个分布式Redis集群，原先有4个节点，如果按照轮询来进行负载均衡，有4个key

zkeys系统可以进行负载均衡自生产吗？

可以的，ZKEYS不仅可以为IDC服务商提供生产负载均衡受控端，还有生产裸金属服务器、云服务器、云虚拟主机等受控端，可运行在Linux、Windows平台上，实现自有资源的自动化生产，为IDC服务商提供技术赋能支持，可低成本、高效率全面生产各类热门云产品，满足终端用户各种使用场景。

到此，以上就是小编对于虚拟主机的负载均衡的问题就介绍到这了，希望介绍关于虚拟主机的负载均衡的2点解答对大家有用。