添加/修改监听器时，选择不到想选择的后端 服务器 组是什么原因？ 这是因为后端服务器组的协议（后端协议）与监听器的协议（前端协议）存在对应关系，在给监听器添加后端服务器组时，只能添加与其协议对应的后端服务器组。如下所示： 表1 独享型负载均衡-前端协议与后端协议对应情况 前端协议 后端协议 TCP TCP UDP

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为负载均衡器的IP地址。四层协议连接的建立，即三次握手是客户端和后端服务器直接建立的，负载均衡只是进行了数据的转发。 图2 四层负载均衡 使用七层协议的负载均衡，也称为“内容交换”。监听器收到访问请求后，需要识别并通过HTTP/HTTPS协议报文头中的相关字段，进行数据的转发。监

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自建数据中心的负载均衡 LVS负载均衡方式 控制台配置 配置准备 配置指导 验证测试 父主题： CloudPond自建数据中心负载均衡最佳实践

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在“购买弹性负载均衡器”界面，根据界面提示选择负载均衡器的基础配置。 本示例中的基础配置参数如图8所示。 图8 负载均衡器的基础配置 单击展开负载均衡器的基础配置 负载均衡器的基础配置 参数 取值样例 说明 实例类型 独享型 本文选择独享型负载均衡，资源独享，性能不受其它实例的影响。 计费模式

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使用浏览器分别访问“http://E CS 01的EIP地址”和“http://ECS02的EIP地址”，验证nginx服务。 如果页面显示修改后的html页面，说明nginx部署成功。 ECS01的html页面： 图6 ECS01的nginx部署成功页面 ECS02的html页面： 图7 ECS02的nginx部署成功页面

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GA的负载均衡和DNS负载均衡之间有什么区别？ 对比维度 全球加速GA DNS(GTM，GSLB) 定义 相当于Global ELB，在全球所有加速点都下发配置负载均衡规则，每个加速点GA都会把访问流量按策略分发到不同后端资源 通过对DNS解析流量按照权重，智能线路等策略把 域名 解析到不同IP实现全局负载均衡

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ALM-50220 TCP包接收错误的次数的比率超过阈值 告警解释 系统每30秒周期性检查TCP包接收错误的次数的比率，当检查到该值超出阈值（默认值为5%）时产生该告警。 当TCP包接收错误的次数的比率低于阈值时，告警清除。 告警属性 告警ID 告警级别 是否可自动清除 50220

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API网关收到请求后，执行1~3，计算签名。 将3中的生成的签名与5中生成的签名进行比较，如果签名匹配，则处理请求，否则将拒绝请求。 APP签名仅支持Body体12M及以下的请求签名。 步骤1：构造规范请求 使用APP方式进行签名与认证，首先需要规范请求内容，然后再进行签名。客户端与API网关使用相同的请求规范，可以

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只读节点读取redo日志进行缓存数据更新，对应的redo日志的lsn，称为visible lsn，表示只读节点能读取数据页的最大lsn。对于主节点来说，每更新或者插入一条数据产生的最新redo日志的lsn为flush_to_disk_lsn，表示主节点能访问的数据页的最大lsn。只读延迟其实就是只读节点visible

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stroZero的服务编排功能，类似于编程中一段有流程、条件处理、判断逻辑的程序。这段程序有输入参数和输出参数、可以独立成为一个对外调用的方法。同时，在程序内部，也可以调用其他的方法。 AstroZero中的服务编排是将原来基于代码编程改变为用图形化，拖拉拽的方式去编程。如图1所

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自动建表原理介绍 CDM 将根据源端的字段类型进行默认规则转换成目的端字段类型，并在目的端建数据表。 自动建表时的字段类型映射 CDM在 数据仓库 服务（Data Warehouse Service，简称DWS）中自动建表时，DWS的表与源表的字段类型映射关系如图1所示。例如使用CDM

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只读节点读取redo日志进行缓存数据更新，对应的redo日志的lsn，称为visible lsn，表示只读节点能读取数据页的最大lsn。对于主节点来说，每更新或者插入一条数据产生的最新redo日志的lsn为flush_to_disk_lsn，表示主节点能访问的数据页的最大lsn。只读延迟其实就是只读节点visible

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当前Pod数与期望Pod数的计算方法如下： 当前Pod数 = 所有集群中状态为Ready的Pod数量 在计算期望Pod数时，HPA Controller会选择最近5分钟内计算所得的Pod数的最大值，以避免之前的自动扩缩操作还未完成，就直接执行新的扩缩的情况。 期望Pod数 = 当前Pod数

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会给数据密集型的工作流带来大量的IO开销。而对于RDD来说，它只有一套受限制的接口，仅支持粗粒度的更新，例如map，join等等。通过这种方式，Spark只需要简单的记录建立数据的转换操作的日志，而不是完整的数据集，就能够提供容错性。这种数据的转换链记录就是数据集的溯源。由于并行

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过界面图形化的方式查看ZooKeeper。 有关Hue的详细信息，请参见：http://gethue.com/。 Hue结构 Hue是建立在Django Python（开放源代码的Web应用框架）的Web框架上的Web应用程序，采用了MTV（模型M-模板T-视图V）的软件设计模式。

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Storm核心数据结构，是消息传递的基本单元，不可变Key-Value对，这些Tuple会以一种分布式的方式进行创建和处理。 Stream Storm的关键抽象，是一个无边界的连续Tuple序列。 Topology 在Storm平台上运行的一个实时应用程序，由各个组件（Component）组成的一个DAG（Directed

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精确一次语义：Flink的Checkpoint和故障恢复能力保证了任务在故障发生前后的应用状态一致性，为某些特定的存储支持了事务型输出的功能，即使在发生故障的情况下，也能够保证精确一次的输出。 丰富的时间语义 时间是流处理应用的重要组成部分，对于实时流处理应用来说，基于时间语义的窗口聚合、检

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个队列，再选择队列上的一个应用，并尝试在这个应用上分配资源。若因参数限制导致分配失败，将选择下一个应用。选择一个应用后，调度器会处理此应用的资源申请。其优先级从高到低依次为：本地资源的申请、同机架的申请，任意机器的申请。 图2 资源分配模型 YARN原理 新的Hadoop Map

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会话保持功能，目的是将同一个用户的会话分发到相同的后端节点，共享型负载均衡支持情况如表2所示，独享型负载均衡支持情况如表1所示。 表1 独享型负载均衡会话保持支持情况 分配策略 会话保持类型 L4（TCP、UDP） L7（HTTP/HTTPS） 加权轮询算法 源IP地址 支持 不支持 负载均衡器cookie

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工作负载伸缩原理 HPA工作原理 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是用来控制Pod水平伸缩的控制器，HPA周期性检查Pod的度量数据，计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量，进而调整目标资源（如Deployment）的replicas字段。

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创建AHPA策略 HPA工作原理 HPA（Horizontal Pod Autoscaler）是用来控制Pod水平伸缩的控制器，HPA周期性检查Pod的度量数据，计算满足HPA资源所配置的目标数值所需的副本数量，进而调整目标资源（如Deployment）的replicas字段。 想

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