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Vue のサーバー側通信アーキテクチャの分析: 負荷分散を実現する方法

PHPz

リリース： 2023-08-10 12:21:05

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Vue のサーバー側通信アーキテクチャの分析: 負荷分散を実現する方法

はじめに:
現代の Web アプリケーションでは、サーバー側通信が不可欠です。リンク。人気のあるフロントエンドフレームワークとして、Vue はフロントエンドコンポーネントとツールの豊富なセットを提供するだけでなく、サーバーとの対話と通信もサポートします。この記事では、Vue のサーバー側通信アーキテクチャを調査し、システムの高可用性とパフォーマンスを確保するために負荷分散を実装する方法を紹介します。

1. Vue のサーバー側通信アーキテクチャの概要

Vue は RESTful API を使用してサーバーと通信します。 HTTP リクエストを送信してサーバー側のデータを取得し、そのデータをフロントエンドページにレンダリングします。 Vue では、axios や fetch などのライブラリを使用して、HTTP リクエストを送信し、サーバー側のデータを取得できます。

2. ロードバランシングを実現する方法

ロードバランシングとは

ロードバランシングは、ワークロードを分散することを目的とした、サーバーの負荷を分散するための技術です。複数のサーバーに均等に分散され、システムの可用性とパフォーマンスが向上します。一般的な負荷分散アルゴリズムには、ポーリング、ランダム、最小接続などが含まれます。

負荷分散を実現する方法

a) 負荷分散サーバーとしての Nginx
Nginx は、高性能 Web サーバーおよびリバースプロキシサーバーとして使用できます。負荷分散サーバーとしてサーバーの使用量を分散します。以下は、Nginx を使用して負荷分散を実現する構成例です:

http {
   upstream backend {
      server backend1.example.com weight=5;
      server backend2.example.com;
      server backend3.example.com;
   }

   server {
      listen 80;
      server_name frontend.example.com;

      location / {
         proxy_pass http://backend;
      }
   }
}

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この例では、Nginx は 3 つのバックエンド (backend1.example.com、backend2.example.com、backend3.example.com エンドサーバー) にリクエストを転送します。。このうち、backend1.example.com の重みは 5 で、他の 2 つのサーバーには重みが指定されていません。これは、リクエストが届くたびに、backend1.example.com が他のサーバーの 5 倍のリクエストを受け取ることを意味します。

b) 負荷分散に Redis を使用する
Redis は、負荷分散サーバーとして使用できる高性能のキー/値ストレージシステムです。以下は、Redis を使用した負荷分散のコード例です。

const redis = require('redis');
const client = redis.createClient();

function getBackend() {
   return new Promise((resolve, reject) => {
      client.rpoplpush('backends', 'backends', (err, reply) => {
         if (err) {
            reject(err);
         } else {
            resolve(reply);
         }
      });
   });
}

app.get('/', async (req, res) => {
   const backend = await getBackend();
   // 发送HTTP请求到backend
});

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この例では、Redis の rpoplpush コマンドを使用して、バックエンドリストの最後の要素をポップし、リストの先頭に挿入します。これにより、リクエストが届くたびにバックエンドサーバーの順序が変わるようになります。

結論:
Nginx や Redis などの負荷分散テクノロジを使用すると、Vue のサーバー側通信アーキテクチャで負荷分散を実現できます。これにより、システムの可用性とパフォーマンスが向上するだけでなく、サーバーリソースが効果的に割り当てられ、システムが同時実行性の高い状況に確実に対処できるようになります。

参考資料: