DAS_2024_1/nikolaeva_yana_lab_7/README.md
2024-12-10 21:15:34 +04:00

3.5 KiB
Raw Blame History

Эссе: Балансировка нагрузки в распределённых системах

Алгоритмы и методы для балансировки нагрузки

Балансировка нагрузки — это процесс распределения входящего трафика или задач между несколькими серверами для оптимизации использования ресурсов, повышения производительности и обеспечения отказоустойчивости.

Наиболее популярные алгоритмы включают:

  1. Round Robin (Циклический алгоритм): запросы распределяются равномерно по кругу между серверами.
  2. Least Connections (Минимум подключений): запросы направляются на сервер с наименьшим числом активных соединений.
  3. Weighted Round Robin (Взвешенный цикл): учитывает производительность серверов, направляя больше трафика на более мощные машины.
  4. Hash-Based Methods: трафик распределяется на основе хэша данных, например, IP-адреса клиента.

Открытые технологии для балансировки нагрузки

Среди открытых решений популярны:

  • NGINX: мощный реверс-прокси, поддерживающий балансировку на основе различных алгоритмов.
  • HAProxy: высокопроизводительный прокси-сервер, предназначенный для распределения трафика и работы с высокими нагрузками.
  • Traefik: современный инструмент для балансировки в микросервисах, интегрирующийся с оркестраторами, такими как Kubernetes.

Балансировка нагрузки на базах данных

Для распределения нагрузки на базах данных часто применяются репликация и шардирование:

  • Репликация: данные копируются между несколькими серверами. Запросы на чтение направляются на реплики, а записи — на основной сервер.
  • Шардирование: данные делятся на части (шарды), каждая из которых обрабатывается отдельным сервером, что снижает нагрузку на каждый из них.

Реверс-прокси как элемент балансировки нагрузки

Реверс-прокси играет ключевую роль в балансировке нагрузки, так как он находится между клиентами и серверами. Он не только распределяет запросы, но и может кэшировать ответы, сжимать данные и обеспечивать безопасность. NGINX и HAProxy являются классическими примерами реверс-прокси.