AI智能摘要
CDN回源配置提供三种负载分配方式:轮询、权重与依据IP分配。轮询以顺序循环方式平均分配请求,适合节点性能相近的简单场景。权重方式通过预设权重按比例分配请求,适用于节点能力差异大的场景,能手动调节负载。依据IP分配则根据用户IP计算固定节点,适合需要缓存利用的CDN静态资源及会话保持场景,但可能导致节点负载不均或缓存失效。默认采用轮询方式已能满足基本需求。
— 此摘要由AI分析文章内容生成,仅供参考。
在负载方式中有三种方式:轮询,权重,依据IP分配
| 策略 | 分配依据 | 核心目标 | 典型适用场景 |
|---|---|---|---|
| 轮询 | 顺序循环 | 平均分配请求 | 节点性能相同的简单集群 |
| 权重方式 | 预设权重比例 | 按节点能力分配请求 | 节点性能差异大,需手动调控负载 |
| 依据 IP 分配 | 用户 IP 哈希结果 | 同一 IP 固定节点,利用缓存 | CDN 静态资源、需要会话保持的场景 |
如果你对以下看不懂,那么没有关系,CDN默认为轮询方式,已经满足。
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一、轮询方式(Round Robin)
核心定义
轮询是最基础的负载均衡策略,按 “顺序循环” 的方式将请求依次分配给节点,不考虑节点性能差异或请求来源,每个节点轮流接收请求。
原理与示例
- 假设有 3 个节点:节点 A、节点 B、节点 C。
- 请求分配顺序为:第 1 个请求→A,第 2 个→B,第 3 个→C,第 4 个→A,第 5 个→B…… 以此循环。
- 本质是 “平均分配”,每个节点接收的请求数量理论上均等。
适用场景
- 所有节点性能接近(如配置、带宽、负载能力相同)。
- 对分配逻辑的简单性要求高于精准性(如小型集群、无特殊缓存需求的场景)。
优势与局限
- 优势:实现简单,无需复杂计算,能基本避免单一节点过载。
- 局限:未考虑节点实际负载(如节点 A 突然故障或拥堵,仍会按顺序分配请求);也未考虑节点性能差异(性能强的节点和弱节点承担相同负载,可能浪费资源)。
二、权重方式(Weighted Round Robin)
核心定义
权重方式是 “轮询的进阶版”,给每个节点设定 “权重值”,按权重比例分配请求—— 权重越高的节点,接收的请求越多,更贴合节点实际性能。
原理与示例
- 先为每个节点设定权重(正整数,如 1-10,权重越高表示节点能力越强)。
- 总权重 = 所有节点权重之和,请求按 “权重占比” 循环分配。
- 示例:节点 A(权重 3)、节点 B(权重 1),总权重 = 4。
分配顺序:第 1→A,第 2→A,第 3→A,第 4→B,第 5→A,第 6→A,第 7→A,第 8→B……(每 4 个请求中,3 个给 A,1 个给 B)。
适用场景
- 节点性能存在差异(如服务器配置不同:高性能服务器权重高,低配服务器权重低)。
- 需要手动控制节点流量占比(如优先使用成本低的节点,或限制某节点的最大负载)。
优势与局限
- 优势:在轮询基础上增加了 “性能适配”,可通过权重主动调节负载,避免资源浪费。
- 局限:权重是预设值,无法实时感知节点当前状态(如节点 A 权重高但突然拥堵,仍会按比例分配请求)。
三、依据 IP 分配方式(IP Hash)
核心定义
依据 IP 分配(又称 “IP 哈希”)是通过用户 IP 地址计算目标节点的策略,核心是 “同一 IP 的请求固定分配到同一节点”,利用节点缓存提升效率。
原理与示例
- 对用户的源 IP 地址(或 IP + 端口)进行哈希计算(如 MD5、CRC32),得到一个唯一哈希值。
- 将哈希值与节点列表映射(如哈希值取模后对应节点索引),确保同一 IP 的哈希结果固定,因此请求会分配到固定节点。
- 示例:用户 IP=192.168.1.100,哈希计算后对应节点 B,则该用户后续所有请求都会分配到节点 B。
适用场景
- 依赖节点缓存的场景(如静态资源 CDN:同一用户多次请求同一图片,节点 B 已缓存,无需再次从源站拉取)。
- 需要 “会话保持” 的场景(如用户登录状态存储在节点本地,同一 IP 固定到该节点可避免登录失效)。
优势与局限
- 优势:利用缓存减少源站压力,保证会话一致性;分配逻辑对用户透明。
- 局限:若某 IP 段用户集中(如某公司内网),可能导致对应节点过载;节点故障时,需重新哈希分配,可能导致缓存失效。
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