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1.nginx如何自定义负载均衡

在Nginx中，可以通过配置文件自定义负载均衡策略。具体步骤如下：

首先，在Nginx配置文件中定义一个upstream模块，并设置负载均衡策略和后端服务器列表，例如：

(资料图片仅供参考)

upstream myapp {    server backend1.example.com weight=3;    server backend2.example.com;    server backend3.example.com;    hash $remote_addr consistent;}

其中，myapp是一个自定义的upstream名称，backend1.example.com、backend2.example.com、backend3.example.com是后端服务器的地址或域名。weight=3表示给backend1.example.com设置权重为3，而backend2.example.com和backend3.example.com的权重默认为1。hash $remote_addr consistent表示采用基于客户端IP地址的一致性哈希算法进行负载均衡。

2. 然后，在server模块中配置具体的代理规则，将请求代理到upstream中定义的服务器列表中，例如：

server {    listen 80;    server_name example.com;    location / {        proxy_pass http://myapp;    }}

其中，proxy_pass http://myapp 表示将请求代理到myapp定义的服务器列表中进行负载均衡。

3. 最后，重新加载Nginx配置文件，使其生效：

sudo nginx -s reload

需要注意的是，Nginx支持多种负载均衡策略，例如轮询（默认）、IP哈希、URL哈希、加权轮询等。可以根据实际情况选择不同的负载均衡策略，并根据需要调整后端服务器列表的权重等参数，以实现自定义的负载均衡策略。

2.如何自定义根据cpu的运行情况进行负载均衡配置

可以使用Nginx的ngx_http_upstream_module模块和Lua脚本语言实现根据CPU的运行情况进行负载均衡配置。具体步骤如下：

安装ngx_http_lua_module模块，该模块提供了在Nginx中运行Lua脚本的能力。

在Nginx配置文件中定义upstream模块，并设置负载均衡策略和后端服务器列表，例如：

upstream myapp {    server backend1.example.com;    server backend2.example.com;}

3.在server模块中定义Lua脚本，并在其中编写根据CPU运行情况进行负载均衡的代码，例如：　　

server {    listen 80;    server_name example.com;    location / {        access_by_lua_block {            local status = require "ngx.status"            local cpu = status.get_cpu()            local servers = ngx.shared.servers            local peer = servers:get(cpu)            if not peer then                local peers = {"backend1.example.com", "backend2.example.com"}                local index = cpu % #peers + 1                peer = peers[index]                servers:set(cpu, peer, 60 * 5) -- 缓存5分钟            end            ngx.var.backend = peer        }        proxy_pass http://$backend;    }}

4. 在Nginx配置文件中添加shared_dict指令，用于共享服务器列表和CPU状态信息：

http {    lua_shared_dict servers 1m;    lua_shared_dict status 1m;    ...}

5.最后，重新加载Nginx配置文件，使其生效：

sudo nginx -s reload

该方法仅仅是一个参考，真实场景下，CPU的负载情况并不是唯一的考虑因素，还需要考虑网络延迟、后端服务器的性能、负载均衡的稳定性等因素。