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lvs的算法分类介绍

LVS的算法分为两大类：
静态算法：只是根据算法进行调度并不考虑后端REALSERVER的实际连接情况
rr-论调算法，假如有两台服务器A，B，第一个请求给A，第二个给B，第三个给A依次往复
wrr-加权论调，假如有两台服务器A，B，A的性能是B的两倍，则在论调的同时给A上面分配的请求也大致会是B上面的两倍
dh-假如调度器的后面是两台缓存服务器A,B而不是真正的REALSERVER，则会尽可能的把相同请求或者把同一用户的请求转发到同一个缓存服务器上面以提高缓存命中率
sh-假如公司有两台防火墙让员工上网，则会把某个员工往外的访问及向内返回的请求结果定向到同一台防火墙上面，方便防火墙做established的状态检测

动态算法：前端的调度器会根据后端REALSERVER的实际连接情况来分配请求
活动链接：当前有数据包传输
非活动链接：当前连接出于建立状态但是没有数据传输
lc-同时检查后端REALSERVER上面活动状态和非活动状态的连接数使用(活动连接数*256+非活动连接数)数字小的将接收下次访问请求
wlc-加权的lc，使用(活动连接数*256+非活动连接数)/权重，数字小的将接收下次访问请求，是最常用的算法
sed-不考虑非活动状态，使用（活动状态+1）*256，数字小的将接收下次访问请求，+1主要是为了提高权重大的服务器的响应能力
nq-假设有两台服务器A,B，权重比为10：1，按照sed算法，只有当A服务器已经响应了10个请求之时两者的计算数值才相同，为了避免权重小的服务器过于空闲，nq沿用sed算法但是确保让每个服务器都不空闲，只有在不考虑非活动连接的情况下nq才能取代wlc算法
lblc-在dh的基础上面考虑后台服务器的负载能力
lblcr-在lblc的基础上，假设有A,B两台缓存服务器，某个用户第一次访问被重定向到A，第二次访问时A负载很大，B过于空闲这时也会打破原来的规则把客户的第二次访问重定向给B

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    今天我们服务器组遇到个问题： 我们的服务是从Kafka里面取出数据，然后把offset存储到ssdb中，每个topic和partition都对应ssdb中不同的key，服务启动之后，每次kafka数据更新我们这边收到消息，然后存储之后就发现ssdb的值偶尔是-2,这就奇怪了，最开始我们是在代码中打印存储的日志，发现没什么问题，后来去查看ssdb的日志，才发现里面每次set的时候都会对同一个key
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