一个比较复杂的tcp负载均衡问题。

xman3638 2015-09-09 10:20:04
各位大佬,我有个比较复杂的tcp负载均衡问题。
如下图

设备A通过4层负载均衡与服务器s1建立tcp长连接,并保持心跳。服务器s1,s2,同时处理tcp请求,也处理http请求,现在app要发送指令给设备A ,问下如果app通过http协议向负载均衡服务器请求,这个请求有可能会被负载均衡到服务器s2,这样的话就无法找到设备A了。请问各位大佬有啥好方法。
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qq_33573774 2018-11-26
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太好了,这个方案不错,最近开发的项目正好也是这样的业务场景
terminator_JC 2015-09-14
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用memcached或者redis缓存将设备与服务器之间的tcp连接记录,http过来的请求,要和设备对应,这样不管是http请求是在S1上处理还在S2上处理,都先去缓存中查询一下是否存在相应设备的tcp连接,如果有就处理,如果没有就报错返回。
xman3638 2015-09-09
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来个回复吧。。。。。
内容概要:本文提出一种基于鱼鹰优化算法(OOA)优化的CNN-BiGUR-Attention混合模型,用于提升短期风电功率预测的精度与稳定性,采用Matlab实现代码仿真。该模型融合卷积神经网络(CNN)提取输入数据的局部空间特征,利用双向门控循环单元(BiGUR)捕捉风速、功率等时间序列的前后向动态依赖关系,并引入注意力机制自适应强化关键时间步的特征权重,从而增强模型对非平稳风电数据的表征能力;进一步,采用OOA算法对模型超参数进行全局寻优,有效提升模型收敛速度与泛化性能。研究基于实际风电场历史数据开展实验验证,结果表明,该方法相较传统模型在预测精度、鲁棒性和误差抑制方面表现更优,适用于高比例可再生能源接入背景下的电力系统调度需求。; 适合人群:从事新能源发电预测、电力系统优化调度、智能算法与深度学习融合应用等方向的科研人员及工程技术人员,尤其适合具备Matlab编程能力、熟悉时间序列建模与深度学习框架的研究者。; 使用场景及目标:①实现风电场短期功率高精度预测,支撑电网安全稳定调度与能量管理;②为深度学习模型结构设计与智能优化算法联合调参提供实践范例;③推动人工智能技术在可再生能源预测、智能电网运行等领域的落地应用。; 阅读建议:建议结合提供的Matlab代码深入理解CNN-BiGUR-Attention网络架构搭建、注意力机制实现方式及OOA优化流程,重点关注数据预处理、模型训练与参数调优细节,可通过替换不同风电数据集进行对比实验,进一步掌握模型迁移能力与适应性。

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