socket长连接负载均衡(android socket 长连接)

配proxy_http_version 1.1; proxy_set_header Upgrade $http_upgrade;proxy_set_header Connection "upgrade"; 这三句就行了！

socket是基于tcp的，只能用IP级的负载均衡服务，用开源的LVS可以搞定。

负载平衡负载均衡是由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合，每台服务器都具有等价的地位，都可以单独对外提供服务而无须其他服务器的辅助。通过某种负载分担技术，将外部发送来的请求均匀分配到对称结构中的某一台服务器上，而接收到请求的服务器独立地回应客户的请求。均衡负载能够平均分配客户请求到服务器列阵，籍此提供快速获取重要数据，解决大量并发访问服务问题。这种群集技术可以用最少的投资获得接近于大型主机的性能。网络负载均衡的优点第一，网络负载均衡能将传入的请求传播到多达32台服务器上，即可以使用最多32台服务器共同分担对外的网络请求服务。网络负载均衡技术保证即使是在负载很重的情况下，服务器也能做出快速响应;第二，网络负载均衡对外只需提供一个IP地址(或域名);第三，当网络负载均衡中的一台或几台服务器不可用时，服务不会中断。网络负载均衡自动检测到服务器不可用时，能够迅速在剩余的服务器中重新指派客户机通讯。这项保护措施能够帮助你为关键的业务程序提供不中断的服务，并可以根据网络访问量的增加来相应地增加网络负载均衡服务器的数量;第四，网络负载均衡可在普通的计算机上实现。网络负载均衡的实现过程在WindowsServer2003中，网络负载均衡的应用程序包括Internet信息服务(IIS)、ISAServer2000防火墙与代理服务器、VPN虚拟专用网、终端服务器、WindowsMediaServices(Windows视频点播、视频广播)等服务。同时，网络负载均衡有助于改善服务器的性能和可伸缩性，以满足不断增长的基于Internet客户端的需求。网络负载均衡可以让客户端用一个逻辑Internet名称和虚拟IP地址(又称群集IP地址)访问群集，同时保留每台计算机各自的名称。下面，我们将在两台安装WindowsServer2003的普通计算机上，介绍网络负载均衡的实现及应用。这两台计算机中，一台计算机名称为A，IP地址为192.168.0.7;另一台名为B，IP地址为192.168.0.8。规划网络负载均衡专用虚拟IP地址为192.168.0.9。当正式应用时，客户机只需要使用IP地址192.168.0.9来访问服务器，网络服务均衡会根据每台服务器的负载情况自动选择192.168.0.7或者192.168.0.8对外提供服务。具体实现过程如下：在实现网络负载均衡的每一台计算机上，只能安装TCP/IP协议，不要安装任何其他的协议(如IPX协议或者NetBEUI协议)，这可以从“网络连接属性”中查看。第一步，分别以管理员身份登录A机和B机，打开两台机的“本地连接”属性界面，勾选“此连接使用下列项目”中的“负载均衡”项并进入“属性”对话框，将IP地址都设为192.168.0.9(即负载均衡专用IP)，将子网掩码设置为255.255.255.0;第二步，分别进入A机和B机的“Internet协议(TCP/IP)”属性设置界面，点击“高级”按钮后，在弹出的“高级TCP/IP设置”界面中添加IP地址192.168.0.9和子网掩码设置为255.255.255.0。第三步，退出两台计算机的“本地连接属性”窗口，耐心等一会儿让系统完成设置。以后，如果这两台服务器不能满足需求，可以按以上步骤添加第三台、第四台计算机到网络负载均衡系统中以满足要求。编辑词条

首款采用UDP通信的远程控制软件。以往的远程控制软件都采用TCP连接，TCP要始终与服务端保持连接，所以占用资源较大，上线主机太多的话会出现很多问题。UDP则不需要持久保持连接，它是无连接协议，占用资源少，通信速度快。即使上线主机再多，

我们在用 Node.js 处理知乎主站的 web 实时推送。你现在看到的 Feed 、消息的实时更新，背后就是几个 node 进程扛起来的。 优点：1. 处理高并发场景性能更高在用 socket.io 之前，推送服务是用 ajax polling 做的。我们用 Tornado 和 Node.js 做过两个版本的推送服务。在当时的测试环境下，Node.js 的 CPU 时间是 Tornado 的三分之一，内存使用是 Tornado 的一半，代码行数只有 Tornado 的三分之一（Node.js 版是用 coffee 写的）。后来我们使用了 socket.io，CPU 开销进一步降低。2. 函数式编程非常适合写异步回调链用 Node.js 配合 CoffeeScript 写异步操作链非常便利，相比之下 Tornado 无论是写命名函数的回调，还是 yield 一个 Task 都没那么自然。缺点：1. 大量匿名函数使异常栈变得不好看。 2. 无法以 request 为单位 catch 异常，必须确保不要在不 catch 异常的第三方库的回调里的抛异常，这在一个异步操作链条里是一件比较麻烦的事。解决方法之一是对那些不 catch 异常的第三方库做一些封装，把所有的异常变成事件，改成 on('error') 形式的 API。