1.轮叫调度（Round Robin） 调度器通过“轮叫”调度算法将外部请求按顺序轮流分配到集群中的真实服务器上，它均等地对待每一台服务器，而不管服务器上实际的连接数和系统负载。大锅饭调度：rr - 纯轮询方式，比较垃圾。把每项请求按顺序在真正服务器中分派
在Lvs进行负载均衡选择后端RS（真实服务器）的时候，可以根据策略进行动态选择。当前有十种负载均衡算法。
GitHub地址：https://github.com/abel-max/Java-Study-Note/tree/master
在计算机的存储结构中，存在着局部性原理（在《【软考学习6】计算机存储结构——局部性原理、Cache、主存地址单元、磁盘存取、总线和可靠性》中有介绍）。
最近通过Nginx来反向代理一批大模型服务，遇到一个典型问题。默认的轮训负载均衡场景下，如果用户的每次请求到达算法服务时，由于不同的问题导致算法返回的Token长度不一致。就会出现某些算法Pod在上轮问答还没结束时收到了下次的请求。由于Nginx或负载均衡器上无法预测上游算法的Token长度，只能暴力的讲请求轮训分发到后端，长此以往，就导致后端算法服务随机出现阻塞的问题。
动态规划(Dynamic Programming)算法是计算机科学科学领域中最重要也是最常用的一个算法，巧妙的利用它可以解决很多复杂的问题，而且该算法也频繁的出现在各大互联网公司的面试中，因此掌握它是十分必要的。
LVS是如何决定把用户请求转给哪台服务器的？LVS有很多种调度算法，下面介绍几个最常用的算法 （1）轮询 这是最简单的调度算法，调度器将收到的请求循环分配到服务器集群中的每台机器，这种算法平等地对待每一台服务器，而不管服务器上实际的负载状况和连接状态，适合所有服务器有相同或者相近性能的情况 算法 i = -1; i = (i + 1) mod n （2）加权轮询 调度算法根据服务器的不同能力来分配请求 可以对每台服务器设置不同的权值，对性能相对较好的服务器设置较高的权值，而对处理能力较弱的设置较低的权值，这
贪心算法的核心思想是每一步都选择当前最优的决策，不考虑未来的影响。贪心算法的基本步骤通常包括以下几个：
大数据文摘作品 作者：段 少 主播：段天霖 三月倒春寒，天气的喜怒无常让你一会短袖，一会毛衣，忙碌了一天的你回到家里，因为穿了毛衣，所以满头大汗，想马上换身凉爽的衣服，但乱糟糟的衣柜又要花几个小时来整理，想想就不happy，如何一回到家就极速换上舒爽的衣服，开心的摊在沙发上，而且自己的其他衣物依然摆放整齐呢？ 有一个算法能够让你迅速找到要穿的衣服鞋子而其他衣物依然摆放整齐，它还能够使你迅速搜寻到研究资料的同时办公桌依然井井有条，而且它还可以让你在人际交往中游刃有余，杜绝无效社交，从而拥有高效率人生，这就是
有三种葡萄，每种分别有a, b, c颗，现在有三个人，第一个人只吃第一种和第二种葡萄，第二个人只吃第二种和第三种葡萄，第三个人只吃第一种和第三种葡萄。
老师想给孩子们分发糖果，有N个孩子站成了一条直线，老师会根据每个孩子的表现，预先给他们评分。
作者注：算法能力一直是程序猿最基础也是最重要的一项基础能力，记得Pascal之父、结构化程序设计的先驱Niklaus Wirth最著名的一本书，书名叫作《算法 + 数据结构 = 程序》，算法与数据结构之于程序设计的重要性不言自明，作者本身也非常注重基础算法能力的培养，除了平常阅读一些算法书籍如《算法导论》、《算法》《数据结构与算法Java语言描述》外，也非常关注一些公众号提供的有关算法的描述跟讲解，但是这些算法的描述一般都是只会给出一些伪代码或者思路。我的公众号里我会不定期的对一些常见算法做讲解，并用js语
由于HTTP是一种无状态协议，每次请求完毕之后就立即断开了，当用户浏览购物网站挑选商品的时候，看到一件商品加入购物车，此过程被重定向到了REALSERVER1上面来，当把第二件商品加入购物车又被重定向到了REALSERVER2上面，最后结账的时候在REALSERVER2上面，只有一件商品，这显然是用户无法接受的，此时就需要一种持久连接机制，来把同一用户的HTTP请求在超时时间内都重定向到同一台REALSERVER，超时时间可以自己定义，比如说2个小时，在超时时间内服务器会不断追踪用户的访问请求，把某一用户的所有请求都转发到同一台REALSERVER上面
LVS简介 Internet的快速增长使多媒体网络服务器面对的访问数量快速增加，服务器需要具备提供大量并发访问服务的能力，因此对于大负载的服务器来讲， CPU、I/O处理能力很快会成为瓶颈。由于单台服务器的性能总是有限的，简单的提高硬件性能并不能真正解决这个问题。为此，必须采用多服务器和负载均衡技术才能满足大量并发访问的需要。Linux 虚拟服务器(Linux Virtual Servers,LVS) 使用负载均衡技术将多台服务器组成一个虚拟服务器。它为适应快速增长的网络访问需求提供了一个负载能力易于扩
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矩阵乘法的Strassen 这个算法就是在矩阵乘法中采用分治法，能够有效的提高算法的效率。 先来看看咱们在高等代数中学的普通矩阵的乘法 两个矩阵相乘 上边这种普通求解方法的复杂度为: O(n3)
这两种算法均常用于缓存替换策略，其目的是保证缓存的优化性能，保证缓存透明性。当缓存中的空间被填满后，缓存替换策略将选择缓存中某些单元从缓存中剔除，并将现在需要使用的单元填入缓存。缓存替换策略在执行过程中会导致一定的延迟，延迟公式如下：
上回在《Redis 数据过期了会被立马删除么？》说到如果过期的数据太多，定时删除无法删除完全（每次删除完过期的 key 还是超过 25%），同时这些 key 再也不会被客户端请求，就无法走惰性删除，内存被打满会怎样？
LVS 介绍： 主流开源软件LVS、keepalived、haproxy、nginx等 其中LVS属于4层（网络OSI 7层模型），nginx属于7层，haproxy既可以认为是4层，也可以当做7层使用 keepalived的负载均衡功能其实就是内嵌了lvs的功能。 lvs这种4层的负载均衡是可以分发除80外的其他端口通信的，比如MySQL的，而nginx仅仅支持http，https，mail，haproxy也支持MySQL这种 相比较来说，LVS这种4层的更稳定，能承受更多的请求，而nginx这种7层的更
这个问题，一个非常经典的算法，是单源最短路径算法（一个顶点到一个顶点）。最出名的莫过于Dijkstra算法了。
贪心策略概念就是：每一步都采取当前状态下最优的选择(局部最优解)，从而希望推导出全局最优解。
LVS（Linux Virtual Server）即Linux虚拟服务器，是由章文嵩博士主导的开源负载均衡项目，目前LVS已经被集成到Linux内核模块中。该项目在Linux内核中实现了基于IP的数据请求负载均衡调度方案，其体系结构如图1所示，终端互联网用户从外部访问公司的外部负载均衡服务器，终端用户的Web请求会发送给LVS调度器，调度器根据自己预设的算法决定将该请求发送给后端的某台Web服务器，比如，轮询算法可以将外部的请求平均分发给后端的所有服务器，终端用户访问LVS调度器虽然会被转发到后端真实的服务器，但如果真实服务器连接的是相同的存储，提供的服务也是相同的服务，最终用户不管是访问哪台真实服务器，得到的服务内容都是一样的，整个集群对用户而言都是透明的。最后根据LVS工作模式的不同，真实服务器会选择不同的方式将用户需要的数据发送到终端用户，LVS工作模式分为NAT模式、TUN模式、以及DR模式。
活动选择问题是一个典型的贪心算法应用问题，但确实不是所有贪心策略都能得到最大兼容活动子集。以下是对您提到的三种贪心策略进行反例说明，并附上相应的Go语言代码实现。
设连通图G=(V,E)，从任一顶点遍历，则图中边分成两部分：E(G) = T(G)+ B(G)，T(G)为遍历通过的边，B(G)为遍历时未通过的边，G’(V，T)为G的子图，称之为G的一棵生成树。
当 Redis 作为缓存使用时（此时缓存仅作为热点数据提高服务的访问性能），需要考虑内存的限制，以及如何随着业务的增长，仅保留热点数据。
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在互联网的早期阶段，大型网站面临着巨大的挑战。随着用户数量的增长和数据量的爆发，单一的服务器往往难以承受如此巨大的压力。这就导致了性能瓶颈的出现，服务器的响应时间变长，用户体验下降。同时，单一服务器的可扩展性也受到了限制，随着业务的发展，流量可能会急剧增加，单个服务器很难通过增加硬件资源来满足需求。更为严重的是，所有请求都发送到同一台服务器，一旦该服务器出现故障，整个服务就会中断。
——老子
有A、B、C、D、 E五项任务，需要分配给甲、乙、丙、丁、戊 五个人来完成。他们完成任务所需要支付的酬劳如下表所示，问，如何分配任务，可使总费用最少？
群集技术就是共同为客户机提供网络资源的一组计算机系统，其中每一台提供服务的计算机，称之为节点。将多台计算机组织起来协同工作模拟一台性能更强大的计算机解决问题。
贪心算法（Greedy Algorithm）是一种常见的优化算法，用于解决一类最优化问题。在每一步选择中，贪心算法总是选择当前看起来最优的选择，而不考虑该选择会不会影响未来的选择。这种贪心选择的策略通常是局部最优的，但不一定是全局最优的。
传统的单一服务器模式下，随着用户请求量的增加，单个服务器可能会承受过重的压力，导致响应速度下降甚至系统崩溃，负载均衡技术应运而生。它广泛应用于各种软硬件系统中，将网络流量以某种算法合理分配给各个节点，并及时将结果返回给用户。本文将深入探讨负载均衡算法的工作原理及其在F5负载均衡器中的应用。
4 层的负载均衡更偏向底层能力的转发，相对于 7 层负载均衡，负载性能更好。7 层负载均衡能做更细微粒度的负载决策。
但是，当我们只有1张50的和3张20的时候，money定位60块钱就会出现问题。 会提示找不开，这种情况下我们使用贪心算法得到的答案就不是最优解，因为我们一直在尝试用最大的纸币来尽可能的使用最少的张数来解决问题。这就不是最优的。
上篇博客作者只介绍了两种算法 下面作者介绍另外两种算法 第一种就是最佳置换算法，这种算法只在理论成立，但是在实际操作中是无法进行操作的，他的理念就是，每次置换的时候是置换出将来最晚使用的页号，所以可以达到最大程度上的节约置换的操作 第二种就是最少使用算法，主要是通过计数每个页号在一定时间内出现的次数，然后置换出出现次数最少的那一个页号，也就相当于是出现频率的意思，这种算法要记得和最近最久未使用算法进行区别,最久未使用算法的意思是，每次置换出队列中没有被使用的时间最长的元素，这里强调的是时间的最长 详细的可以看下面的源代码：
将程序的逻辑地址空间划分为固定大小的页(page)，而物理内存划分为同样大小的页框(pageframe)。程序加载时，可将任意一页放人内存中任意一个页框，这些页框不必连续，从而实现了离散分配。也就是把内存等分成N份，存放运行的程序时，按分成的快放置即可。但放置时要考虑主存里哪些块已经被占用，这个用主存分配表（位示图）来表示。
LVS（linux virtual server）即linux虚拟服务器，由章文嵩博士主导开发的开源负载均衡项目，从2.6内核开始已经被集成到linux内核模块中了，该项目在linux内核中实现了基于IP的数据请求负载均衡调度方案，终端互联网用户从外部访问公司的外部负载均衡服务器，终端用户的web请求会发送给LVS调度器，调度器根据自己预设的算法决定将该请求发送给后端的某台web服务器，如果后端的所有web服务器存储的内容时相同的，那么用户不管访问哪台真实的web服务器得到的内容也都是相同的，所以整个集群对于用户而言是透明的。最后根据工作模式不同，真实服务器会选择不同的方式将用户需要的数据发送给终端用户。
LRU算法是最近使用最少算法（LeastRecently Used）。我们不仅考虑最近是否用过，还要考虑最近使用的频率。此处我们使用的哲学理念仍是拿过去的数据来预测将来：如果一个页面被访问的频率低，那么以后很可能也用不到。
负载均衡是一种在计算机网络和系统架构中使用的技术，用于均衡分发工作负载到多个资源，比如：服务器、计算节点或存储设备上，以提高系统的性能、可伸缩性。
1. 缓存需求 : 处理大量数据时 , 为了提升性能 , 需要对其中的部分数据进行缓存 ; 涉及到使用缓存 , 和删除内存缓存操作 , 使缓存的数据大小保持在一个稳定的水平 ;
数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中的操作对象，以及他们之间的关系和操作等相关问题的学科。
问题：如果我们有面值为1元、3元和5元的硬币若干枚，如何用最少的硬币凑够11元？ 动态规划的本质是将原问题分解为同性质的若干相同子结构，在求解最优值的过程中将子结构的最优值记录到一个表中以避免有时会有大量的重复计算。 例如硬币组合问题，若求凑够11元的最少硬币数，可以先从凑够0元、1元、2元……的子结构开始分析。 假设d(i)为凑够i元所需最少硬币数，则 d(0) = 0 理所当然 d(1) = 1 要凑够1元，需要从面值小于等于1元的硬币中选择，目前只有面值为1元的硬币
D - 整数变换问题 Description 整数变换问题。关于整数i的变换f和g定义如下：f(i)=3i； 试设计一个算法，对于给定的2 个整数n和m，用最少的f和g变换次数将n变换为m。例如
文章目录 揭开 LVS 神秘的面纱 一 前言 二 认识 LVS 三 了解三种模式 3.1 Virtual Server via Network Address Translation（VS/NAT） 3.2 Virtual Server via IP Tunneling（VS/TUN） 3.3 Virtual Server via Direct Routing（VS/DR） 四 每种模式的优缺点 4.1 NAT 模式 4.
有N堆纸牌编号为1~N，每堆有若干张，但纸牌总数必为N的倍数。可在任一堆上取若干张移动。
给定不同面额的硬币 coins 和一个总金额 amount。编写一个函数来计算可以凑成总金额所需的最少的硬币个数。如果没有任何一种硬币组合能组成总金额，返回 -1。
这个可以转动的圆盘类似是一个密码机关，中间偏上的位置有个红色的指针看到没，你只要转动圆盘可以让指针指向不同的字母，然后再按下中间的按钮就可以输入指针指向的字母。
负载均衡是Nginx的核心应用场景，本文将介绍官方提供的5种负载均衡算法及其实现细节。
MySQL的InnoDb Buffer Pool 缓冲池是主内存中的一个区域，用来缓存InnoDB在访问表和索引时的数据。对于频繁使用的数据可以直接从内存中访问，从而加快处理速度。如果一台服务器专用作MySQL数据库使用时，通常将70%~80%（具体看总内存大小而定）的物理内存空间分配给缓冲池。
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