RALB负载均衡算法的应用 | 京东云技术团队
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原文中文，约5300字，阅读约需13分钟。
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内容提要
本文介绍京东集团搜索推荐业务中使用的RALB负载均衡算法，以CPU均衡为目标，提高下游服务集群机器CPU资源效率，解决CPU不均衡问题，达到充分利用资源的目的。压测结果表明，RALB相比RR能够得到一定程度的吞吐提升。文章还对系统稳定性进行了模拟和分析。宿迁机房Client端上线配置RALB负载均衡模式后，Server端的QPS逐渐出现分层，CPU逐渐趋于统一。
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关键要点
- 京东集团搜索推荐业务使用RALB负载均衡算法，目标是CPU均衡，提高资源效率。
- RALB算法避免CPU短板效应，使性能好的机器处理更多流量。
- 文章结构包括RALB简介、功能验证、吞吐测试、边界测试和功能上线。
- RALB算法通过权重分配和CPU使用率反馈实现CPU均衡。
- 压测结果显示RALB在吞吐量上优于RR，尤其在部分限流情况下。
- 边界测试验证了RALB的稳定性和可靠性。
- 上线后，Server端的QPS和CPU使用率逐渐趋于统一，显示出RALB的有效性。
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