但是對於直播互動場景來說，對於這個精準投遞應該如何進行優化呢？
對於直播互動場景中的監控指標一般可以分為兩大類：
業務效能指標：比如直播間人數，發訊息和信令的qps與耗時，訊息收發延遲等
機器效能指標：主要是通用化的機器效能指標，包括頻寬，pps，系統負載，iops
對於直播互動的訊息下推來說，長連線入服務維護了房間和使用者的長連線，那麼這裡的問題在於：擴容前的機器已經存在的長連線可能已經處於高水位狀態，新擴容的機器卻沒有承載使用者連線，而對於長連線入服務前端的負載均衡層來說，大部分都採用普通的輪詢，並不管後端的長連線入機器是否已經承載了很多連線，這樣會導致後續的新的連線請求還是均勻地分配到舊機器和新機器上，導致舊機器過早達到瓶頸，而新機器沒有被充分利用。
在這種情況下，即使是讓負載均衡層支援自定義的複雜的均衡演算法，也可能無法解決流量不平衡的問題。因為很多情況下，負載均衡層本身也是需要擴容的，自定義的均衡演算法也只能在某一台負載均衡機器上失效，無法真正做到全域性的排程和均衡。
乙個更好的方案是接管使用者連線的入口，在最外層入口來進行全域性排程。
比如，在建立長連線前，客戶端先通過乙個入口排程服務來查詢背刺連線應該連線的入口ip，在這個入口排程服務裡根據具體後端接入層機器的具體業務和機器的效能指標，來實時計算排程的權重。負載低的機器權重值高，會被入口排程服務作為優先接入ip下發；負載高的機器權重值低，後續新的連線接入會相對更少。
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