apache+tomcat集群的并发性能

missing_mjj 2016-01-19 10:34:44
刚搭建了一个apache+tomcat的负载均衡,用ab测试发现,其负载均衡后的并发性能不及单台的服务器性能,这是什么原因?是否说明没有必要使用负载均衡?
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高高哈哈 2016-01-27
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请问你用的是Nginx?还是lvs?还是硬件?你的每个tomcat是一台机器吗?还有就是,lvs是在网络层,要转发下慢一点点,但这是可以忽略的,你要用真实的工程,还有还要真实电脑做集群,不要用虚拟机,马上就见效。
pww71 2016-01-25
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单机五分钟一个cdr和sdr,大概有30g的数据,每秒应该有一万多数据包。几年前的电信信令解析项目,有点不记得了。
pww71 2016-01-25
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五分钟一个cdr和sdr 不是一秒 写错了
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引用 4 楼 pww71 的回复:
负载均衡这么sb的东西,只有猪才会大张旗鼓的用。我以前在电信处理每秒20万个数据包,每个包500多个字节,单机就搞定。负载均衡使用数学建模。
真是傻逼,有没有一点常识,20w/s * 500 = 10万 k = 100MBps = 1GMbps 请问你的网卡多大?就算给你千兆网卡,你能单台把网卡榨干?一点常识都没,只会吹牛逼,给你1分,好走不送
pww71 2016-01-21
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负载均衡这么sb的东西,只有猪才会大张旗鼓的用。我以前在电信处理每秒20万个数据包,每个包500多个字节,单机就搞定。负载均衡使用数学建模。
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要看楼主的测试方法了
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引用 1 楼 pww71 的回复:
用这个试试看 http://blog.csdn.net/pww71/article/details/25113303
这么SB的试验品就不要拿出来丢人现眼了
pww71 2016-01-20
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用这个试试看 http://blog.csdn.net/pww71/article/details/25113303
内容概要:本文围绕基于Basisformer模型的时间序列锂离子电池SOC(State of Charge,荷电状态)预测展开研究,利用PyTorch框架实现深度学习模型的构建与训练。通过将历史充放电数据作为输入,Basisformer能够有效捕捉电池状态的动态变化特征,提升SOC预测精度。文中详细介绍了模型结构设计、数据预处理流程、训练策略及实验结果分析,并与传统方法进行对比,验证了该方法在复杂工况下的优越性与鲁棒性。该研究不仅展示了Basisformer在时序建模中的潜力,也为电池管理系统提供了高精度的状态估计解决方案。; 适合人群:具备一定Python编程基础和深度学习理论知识,熟悉PyTorch框架,从事电池管理系统、新能源汽车或智能预测方向研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于电动汽车、储能系统等领域的电池SOC高精度实时估算;②为电池健康管理(BMS)提供可靠的状态输入;③推动深度学习在时间序列预测中的实际落地,提升现有预测模型的泛化能力与稳定性; 阅读建议:建议读者结合标题为【锂电池SOC估计】【PyTorch】基于Basisformer时间序列锂离子电池SOC预测研究(python代码实现)的资源,重点研读所提供的Python代码,深入理解数据处理方式与模型网络结构的设计思路,尝试调整超参数以观察对预测性能的影响,从而全面掌握Basisformer在时序建模中的优势、适用边界及工程化实现路径。

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