`
sizhefang
  • 浏览: 226047 次
  • 性别: Icon_minigender_1
  • 来自: 天津
社区版块
存档分类
最新评论

tomcat集群和负载均衡的实现(session同步) --honst.bokee.com

阅读更多
(一)环境说明
(1)服务器有4台,一台安装apache,三台安装tomcat
(2)apache2.0.55、tomcat5.5.15、jk2.0.4、jdk1.5.6或jdk1.4.2
(3)ip配置,一台安装apache的ip为192.168.0.88,三台安装tomcat的服务器ip分别为192.168.0.1/2/4
(二)安装过程
(1)在三台要安装tomcat的服务器上先安装jdk
(2)配置jdk的安装路径,在环境变量path中加入jdk的bin路径,新建环境变量JAVA_HOME指向jdk的安装路径
(3)在三台要安装tomcat的服务器上分别安装tomcat,调试三个tomcat到能够正常启动
(4)tomcat的默认WEB服务端口是8080,默认的模式是单独服务,我的三个tomcat的WEB服务端口修改为7080/8888/9999
修改位置为tomcat的安装目录下的conf/server.xml
修改前的配置为
    <Connector port="8080" maxHttpHeaderSize="8192"
               maxThreads="150" minSpareThreads="25" maxSpareThreads="75"
               enableLookups="false" redirectPort="8443" acceptCount="100"
               connectionTimeout="20000" disableUploadTimeout="true" />
修改后的配置为
    <Connector port="7080" maxHttpHeaderSize="8192"
               maxThreads="150" minSpareThreads="25" maxSpareThreads="75"
               enableLookups="false" redirectPort="8443" acceptCount="100"
               connectionTimeout="20000" disableUploadTimeout="true" />
依次修改每个tomcat的监听端口(7080/8888/9999)

(5)分别测试每个tomcat的启动是否正常
http://192.168.0.1:7080
http://192.168.0.2:8888
http://192.168.0.4:9999
(三)负载均衡配置过程
(1)在那台要安装apache的服务器上安装apache2.0.55,我的安装路径为默认C:\Program Files\Apache Group\Apache2
(2)安装后测试apache能否正常启动,调试到能够正常启动http://192.168.0.88
(3)下载jk2.0.4后解压缩文件
(4)将解压缩后的目录中的modules目录中的mod_jk2.so文件复制到apache的安装目录下的modules目录中,我的为C:\Program Files\Apache Group\Apache2\modules
(5)修改apache的安装目录中的conf目录的配置文件httpd.conf,在文件中加LoadModule模块配置信息的最后加上一句LoadModule jk2_module modules/mod_jk2.so
(6)分别修改三个tomcat的配置文件conf/server.xml,修改内容如下
修改前
    <!-- An Engine represents the entry point (within Catalina) that processes
         every request.  The Engine implementation for Tomcat stand alone
         analyzes the HTTP headers included with the request, and passes them
         on to the appropriate Host (virtual host). -->

    <!-- You should set jvmRoute to support load-balancing via AJP ie :
    <Engine name="Standalone" defaultHost="localhost" jvmRoute="jvm1">       
    -->
       
    <!-- Define the top level container in our container hierarchy -->
    <Engine name="Catalina" defaultHost="localhost">
修改后
    <!-- An Engine represents the entry point (within Catalina) that processes
         every request.  The Engine implementation for Tomcat stand alone
         analyzes the HTTP headers included with the request, and passes them
         on to the appropriate Host (virtual host). -->

    <!-- You should set jvmRoute to support load-balancing via AJP ie :-->
    <Engine name="Standalone" defaultHost="localhost" jvmRoute="tomcat1">       
   
       
    <!-- Define the top level container in our container hierarchy
    <Engine name="Catalina" defaultHost="localhost">
    -->
将其中的jvmRoute="jvm1"分别修改为jvmRoute="tomcat1"和jvmRoute="tomcat2"和jvmRoute="tomcat3"

(7)然后重启三个tomcat,调试能够正常启动。
(8)在apache的安装目录中的conf目录下创建文件workers2.propertie,写入文件内容如下

# fine the communication channel
[channel.socket:192.168.0.1:8009]
info=Ajp13 forwarding over socket
#配置第一个服务器
tomcatId=tomcat1 #要和tomcat的配置文件server.xml中的jvmRoute="tomcat1"名称一致
debug=0
lb_factor=1 #负载平衡因子,数字越大请求被分配的几率越高

# Define the communication channel
[channel.socket:192.168.0.2:8009]
info=Ajp13 forwarding over socket
tomcatId=tomcat2
debug=0
lb_factor=1

# Define the communication channel
[channel.socket:192.168.0.4:8009]
info=Ajp13 forwarding over socket
tomcatId=tomcat3
debug=0
lb_factor=1

[status:]
info=Status worker, displays runtime information. 

[uri:/jkstatus.jsp]
info=Display status information and checks the config file for changes.
group=status:

[uri:/*]
info=Map the whole webapp
debug=0
(9)在三个tomcat的安装目录中的webapps建立相同的应用,我和应用目录名为TomcatDemo,在三个应用目录中建立相同 WEB-INF目录和页面index.jsp,index.jsp的页面内容如下
<%@ page contentType="text/html; charset=GBK" %>
<%@ page import="java.util.*" %>
<html><head><title>Cluster App Test</title></head>
<body>
Server Info:
<%
out.println(request.getLocalAddr() + " : " + request.getLocalPort()+"<br>");%>
<%
  out.println("<br> ID " + session.getId()+"<br>");

  // 如果有新的 Session 属性设置
  String dataName = request.getParameter("dataName");
  if (dataName != null && dataName.length() > 0) {
     String dataValue = request.getParameter("dataValue");
     session.setAttribute(dataName, dataValue);
  }

  out.print("<b>Session 列表</b>");

  Enumeration e = session.getAttributeNames();
  while (e.hasMoreElements()) {
     String name = (String)e.nextElement();
     String value = session.getAttribute(name).toString();
     out.println( name + " = " + value+"<br>");
         System.out.println( name + " = " + value);
   }
%>
  <form action="index.jsp" method="POST">
    名称:<input type=text size=20 name="dataName">
     <br>
    值:<input type=text size=20 name="dataValue">
     <br>
    <input type=submit>
   </form>
</body>
</html>
(10)重启apache服务器和三个tomcat服务器,到此负载 均衡已配置完成。测试负载均衡先测试apache,访问http://192.168.0.88/jkstatus.jsp
能否正常访问,并查询其中的内容,有三个tomcat的相关配置信息和负载说明,访问http://192.168.0.88/TomcatDemo/index.jsp看能够运行,
能运行,则已建立负载均衡。
(四)tomcat集群配置
(1)负载均衡配置的条件下配置tomcat集群
(2)分别修改三个tomcat的配置文件conf/server.xml,修改内容如下
修改前
        <!--
        <Cluster className="org.apache.catalina.cluster.tcp.SimpleTcpCluster"
                 managerClassName="org.apache.catalina.cluster.session.DeltaManager"
                 expireSessionsOnShutdown="false"
                 useDirtyFlag="true"
                 notifyListenersOnReplication="true">

            <Membership
                className="org.apache.catalina.cluster.mcast.McastService"
                mcastAddr="228.0.0.4"
                mcastPort="45564"
                mcastFrequency="500"
                mcastDropTime="3000"/>

            <Receiver
                className="org.apache.catalina.cluster.tcp.ReplicationListener"
                tcpListenAddress="auto"
                tcpListenPort="4001"
                tcpSelectorTimeout="100"
                tcpThreadCount="6"/>

            <Sender
                className="org.apache.catalina.cluster.tcp.ReplicationTransmitter"
                replicationMode="pooled"
                ackTimeout="5000"/>

            <Valve className="org.apache.catalina.cluster.tcp.ReplicationValve"
                   filter=".*\.gif;.*\.js;.*\.jpg;.*\.png;.*\.htm;.*\.html;.*\.css;.*\.txt;"/>
                 
            <Deployer className="org.apache.catalina.cluster.deploy.FarmWarDeployer"
                      tempDir="/tmp/war-temp/"
                      deployDir="/tmp/war-deploy/"
                      watchDir="/tmp/war-listen/"
                      watchEnabled="false"/>
                     
            <ClusterListener className="org.apache.catalina.cluster.session.ClusterSessionListener"/>
        </Cluster>
        --> 
修改后
        <!-- modify by whh -->
        <Cluster className="org.apache.catalina.cluster.tcp.SimpleTcpCluster"
                 managerClassName="org.apache.catalina.cluster.session.DeltaManager"
                 expireSessionsOnShutdown="false"
                 useDirtyFlag="true"
                 notifyListenersOnReplication="true">

            <Membership
                className="org.apache.catalina.cluster.mcast.McastService"
                mcastAddr="228.0.0.4"
                mcastPort="45564"
                mcastFrequency="500"
                mcastDropTime="3000"/>

            <Receiver
                className="org.apache.catalina.cluster.tcp.ReplicationListener"
                tcpListenAddress="auto"
                tcpListenPort="4001"
                tcpSelectorTimeout="100"
                tcpThreadCount="6"/>

            <Sender
                className="org.apache.catalina.cluster.tcp.ReplicationTransmitter"
                replicationMode="pooled"
                ackTimeout="5000"/>

            <Valve className="org.apache.catalina.cluster.tcp.ReplicationValve"
                   filter=".*\.gif;.*\.js;.*\.jpg;.*\.png;.*\.htm;.*\.html;.*\.css;.*\.txt;"/>
                 
            <Deployer className="org.apache.catalina.cluster.deploy.FarmWarDeployer"
                      tempDir="/tmp/war-temp/"
                      deployDir="/tmp/war-deploy/"
                      watchDir="/tmp/war-listen/"
                      watchEnabled="false"/>
                     
            <ClusterListener className="org.apache.catalina.cluster.session.ClusterSessionListener"/>
        </Cluster>
       <!-- modify by whh -->     
将集群配置选项的注释放开即可,如上。
(3)重启三个tomcat。到此tomcat的集群已配置完成。

(五)应用配置
对于要进行负载和集群的的tomcat目录下的webapps中的应用中的WEB-INF中的web.xml文件要添加如下一句配置
<distributable/>
配置前
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/j2ee" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/j2ee http://java.sun.com/xml/ns/j2ee/web-app_2_4.xsd" version="2.4">
  <display-name>TomcatDemo</display-name>
</web-app>
配置后
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<web-app xmlns="http://java.sun.com/xml/ns/j2ee" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://java.sun.com/xml/ns/j2ee http://java.sun.com/xml/ns/j2ee/web-app_2_4.xsd" version="2.4">
  <display-name>TomcatDemo</display-name>
   <distributable/>
</web-app>

tomcat集群和负载均衡的实现(session同步)补充
因为tomcat的session同步功能需要用到组播,windows默认情况下是开通组播服务的,但是linux默认情况下并没有开通,可以通过指令打开route add -net 224.0.0.0 netmask 240.0.0.0 dev eth0,如果需要服务器启动时即开通组播需在/etc/sysconfig/static-routes文件内加入eht0 net 224.0.0.0 netmask 240.0.0.0。具体组播概念请查阅CCNP相关内容。
分享到:
评论
5 楼 04023129 2008-11-27  
学习中~~~~~
4 楼 seawavecau 2008-03-30  
不错,收藏
3 楼 linuxcoffee 2007-08-10  
请问,rehdat的自己默认是不是打开多播支持的?
要打开的话,是不是要编译内核?
怎么查看多播是不是打开了?
2 楼 galaxystar 2006-12-11  
粘性session根本粘不住!
1 楼 jefferson 2006-11-14  
好, 藏之

相关推荐

    honst:根据您的规则修复您的数据集

    :chains: 诚实 名字:我希望它是“诚实的”,但是它被占用了,所以我删除了一封信,结果变成了“诚实”。 对象矩阵的数据完整性固定器。 用例 在编辑连接的矩阵数据时,需要保持数据完整性。 保持本地状态正确。...

    ####这是一篇对python的详细解析

    python

    菜日常菜日常菜日常菜日常

    菜日常菜日常菜日常菜日常

    VB学生档案管理系统设计(源代码+论文).rar

    计算机专业毕业设计VB精品论文资源

    电商到底怎么做?淘系电商三维经营心法(59节课)-课程网盘链接提取码下载 .txt

    课程内容: 10-经营常见4大循环-被资本绑架思维.mp4 11-落地中的47个坑-产品坑.mp4 12-落地中的47个坑-一把手坑.mp4 13-落地中的47个坑-迷信坑.mp4 14-落地中的47个坑-缺乏坑.mp4 15-落地中的47个坑-团队坑.mp4 16-电商经营常见导致的10种挂法.mp4 18-淘系电商干法介绍.mp4 19-淘系电商的特点.mp4 20-淘系买家购物场景.mp4 21-淘系干法-标品.mp4 22-淘系电商干法-半标品.mp4 23-答疑.mp4 25-3类7种常见“干法”模型.mp4 26-6类产品日常运营报表.mp4 27-6类产品日常运营报表-高客单价店铺.mp4 28-6类产品运营报表-低客单价.mp4 29-6类产品运营报表-爆款数据模型季节性商品.mp4 2-前言.mp4 30-6类产品日常运营-标品.mp4 31-6类产品日常运营报表-非标品.mp4 32-6类产品日常运营报表-全店客服.mp4 33-执行就是一条:运营公式.mp4 35-搜索算法逻辑.mp4 36-2024年词层分层“激

    grpcio-1.63.0-cp312-cp312-linux_armv7l.whl

    Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。

    labview使用DAQ采集数据时显示设备标识符无效

    当安装好NI-DAQmx后仍然无法运行采集程序,并且显示显示设备标识符无效,则需要添加虚拟采集设备。

    WX小程序源码无后台gank

    WX小程序源码无后台gank提取方式是百度网盘分享地址

    debugpy-1.6.4-py2.py3-none-any.whl

    Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。

    VB中大迅通合同统计系统(论文+源代码).rar

    计算机专业毕业设计VB精品论文资源

    大学生毕业答辨ppt免费模板【不要积分】下载可编辑可用(144).zip

    大学生毕业答辨ppt免费模板【不要积分】下载可编辑可用(144).zip

    grpcio-1.46.5-cp36-cp36m-musllinux_1_1_i686.whl

    Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。

    debugpy-1.0.0b2-cp35-cp35m-manylinux1_x86_64.whl

    Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。

    grpcio-1.45.0-cp310-cp310-musllinux_1_1_i686.whl

    Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。

    基于C++及Qt5开发的图片自动矢量化软件+高分辨率图像去噪+自动矢量化为svg/shp矢量图+不限定颜色种类和数量(高分项目)

    基于C++及Qt5开发的图片自动矢量化软件+高分辨率图像去噪+自动矢量化为svg/shp矢量图+不限定颜色种类和数量,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用~ 基于C++及Qt5开发的图片自动矢量化软件+高分辨率图像去噪+自动矢量化为svg/shp矢量图+不限定颜色种类和数量,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用~ 基于C++及Qt5开发的图片自动矢量化软件+高分辨率图像去噪+自动矢量化为svg/shp矢量图+不限定颜色种类和数量,适合毕业设计、课程设计、项目开发。项目源码已经过严格测试,可以放心参考并在此基础上延申使用~ 项目简介: 基于Qt5开发的图片自动矢量化软件,可对高分辨率图像进行去噪、自动矢量化为svg/shp矢量图,不限定颜色种类和数量,且不会产生缝隙,比adobe illustrator更好用

    debugpy-1.6.6-cp37-cp37m-win32.whl

    Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。

    debugpy-1.6.5-cp39-cp39-win_amd64.whl

    Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。

    grpcio-1.48.2-cp310-cp310-musllinux_1_1_x86_64.whl

    Python库是一组预先编写的代码模块,旨在帮助开发者实现特定的编程任务,无需从零开始编写代码。这些库可以包括各种功能,如数学运算、文件操作、数据分析和网络编程等。Python社区提供了大量的第三方库,如NumPy、Pandas和Requests,极大地丰富了Python的应用领域,从数据科学到Web开发。Python库的丰富性是Python成为最受欢迎的编程语言之一的关键原因之一。这些库不仅为初学者提供了快速入门的途径,而且为经验丰富的开发者提供了强大的工具,以高效率、高质量地完成复杂任务。例如,Matplotlib和Seaborn库在数据可视化领域内非常受欢迎,它们提供了广泛的工具和技术,可以创建高度定制化的图表和图形,帮助数据科学家和分析师在数据探索和结果展示中更有效地传达信息。

    基于多种编程语言的新闻推荐系统设计源码

    本项目是基于多种编程语言的新闻推荐系统设计源码,包含29个文件,其中包括20个Python源文件、3个JavaScript文件、2个SQL文件、2个HTML文件、1个CSS样式文件和1个TXT文本文件。系统专注于提供新闻推荐功能,支持内容聚合、用户行为分析等功能,为用户提供了一个稳定、高效的新闻推荐平台。

    基于Java的智慧车位管理系统后端设计源码

    本项目是基于Java的智慧车位管理系统后端设计源码,包含89个文件,其中包括70个Java源文件、12个XML配置文件、1个Gitignore文件、1个Dockerfile文件、1个LICENSE文件、1个Markdown文档、1个YAML配置文件和1个SQL文件。系统专注于提供智慧车位管理功能,支持车位信息管理、停车记录查询等功能,为用户提供了一个稳定、高效的智慧车位管理系统。

Global site tag (gtag.js) - Google Analytics