随着互联网的爆炸性增长及其在我们生活中日益重要的作用,互联网上的流量急剧增加,并且每年以超过100%的速度增长。服务器上的工作负载正在迅速增加,因此服务器很容易在短时间内过载,尤其是对于流行的网站。为了克服服务器的过载问题,有两种解决方案。一种是单服务器解决方案,即将服务器升级到性能更高的服务器,但是当请求增加时很快就会超载,因此我们必须再次升级,升级过程复杂且成本高。另一种是多服务器解决方案,即在服务器集群上构建可扩展的网络服务系统。当负载增加时,我们可以简单地将新服务器或更多服务器添加到集群中以满足不断增长的请求,而商用服务器具有最高的性能/成本比。因此,为网络服务构建服务器集群系统更具可扩展性和成本效益。
如果你处理网络系统,你可能会很关心延迟(latency)。在面对一组服务器时,你还可能需要决定使用哪种负载平衡算法。在做这些决策时,对不同负载平衡器配置中预期的行为建立直觉非常有帮助,这样你就可以在没有任何意外行为的情况下最小化环境中的延迟。
Envoy是专为大型现代服务导向架构设计的L7代理和通讯总线。该项目源于以下信念: 网络应该对应用程序是透明的。当网络和应用程序出现问题时,应该很容易确定问题的根源。 在实践中,实现上述目标是非常困难的。Envoy试图通过提供以下高级功能来做到这一点: 进程外架构:Envoy是一个独立的进程,旨在与每个应用程序服务器并行运行。所有的Envoy形成一个透明的通信网格,每个应用程序发送和接收来自本地主机的消息,并且不知道网络的拓扑结构。与传统的库方法服务于服务通信相比,进程外架构有两个实质性的好处: Env
本文是《用 RSocket 解决响应式服务之间的通讯》微型系列的第二篇文章,它将帮助你熟悉 RSocket——一种可能会彻底改变机器之间通讯的新二进制协议。在以下段落中,我们将讨论在云环境中的负载平衡问题以及介绍可恢复性能力,可恢复性能力有助于解决网络问题,尤其是在 IOT 系统中。
负载平衡开始于20世纪90年代,当时硬件设备通过网络分发流量。组织希望提高服务器上运行的应用程序的可访问性。最终,随着应用程序交付控制器(ADC)的出现,负载平衡承担了更多的责任。它们提供了安全性以及在高峰时间对应用程序的无缝访问。
Dmitriy Setrakyan在最近为In-Memory数据网格 (IMDG)提供了一个很好的解释 - 现在我尝试为In-Memory Compute Grid(IMCG)提供一些类似的描述。
许多gRPC的新用户惊讶地发现,Kubernetes的默认负载平衡常常无法在gRPC上正常工作。例如,下面是一个简单的gRPC Node.js微服务应用,部署在Kubernetes:
软件系统的架构设计经验很难获得。即便工作多年,能够完成系统架构设计的机会也很有限。如何提高自己的系统架构设计能力呢?不断实践当然不可或缺,思维实验或许也是一种有效的方式。
https://www.citusdata.com/blog/2022/03/26/test-drive-citus-11-beta-for-postgres/
从 https://github.com/RulinShao/LightSeq 注意到这篇paper(https://arxiv.org/pdf/2310.03294.pdf),paper里面有一些比较有趣的发现并且这个paper的代码是基于Triton来实现的,所以激发了我阅读兴趣。我后续也会从源码的角度来解读这篇paper核心idea的代码实现,顺便学习下Triton。介于篇幅原因,这篇文章只读一下这篇paper,把握一下核心的Infra相关的idea。这篇paper应该还没有中会议,处于openreview阶段。
我们一些常见的网络应用基本上都是基于 TCP 和 UDP 的,这两个协议又会使用网络层的 IP 协议。但是我们完全可以绕过传输层的 TCP 和 UDP,直接使用 IP,比如
我在上一篇文章中,我谈到了微服务中涉及到的设计模式。现在,我想深更深入介绍微服务架构中最重要的设计模式:微服务之间的数据通讯。当我们用于开发独立应用程序时通讯是一个艰巨的任务。我们必须仔细设计数据库表之间的关系和对象模型映射。在微服务的世界,应用系统被拆分成单独的服务,需要创建一个网格网络来进行相互通信。让我们来谈谈迄今为止为解决这个问题而发展起来的所有通讯方式和模式。
由于居家工作的限制和户外活动机会大大减少的原因,媒体公司和广播公司观察到直播视频的流量有了空前的增长,这也带来了新的挑战。
要想在系统设计方面脱颖而出,深入理解一些基本的系统设计概念很有必要,比如:负载平衡、缓存、分区、复制、数据库和代理等。
Hydra 是一个轻量级的 NodeJS 库,用于构建分布式计算应用程序,比如微服务。我们对轻量级的定义是:轻处理外部复杂性和基础设施依赖 —— 而不是有限的轻处理。 Hydra 声称对基础设施的依赖很轻,这是因为它唯一的外部依赖是 Redis。
服务发现 在配置中定义上游群集时,Envoy需要知道如何解析群集的成员。这被称为服务发现。 支持的服务发现类型 静态的 静态是最简单的服务发现类型。配置明确指定每个上游主机的已解析网络名称(IP地址/端口,unix域套接字等)。 严格的DNS 当使用严格的DNS服务发现时,Envoy将持续并异步地解析指定的DNS目标。 DNS结果中的每个返回的IP地址将被视为上游群集中的显式主机。这意味着如果查询返回三个IP地址,Envoy将假定集群有三个主机,并且三个主机都应该负载平衡。如果主机从结果中删除,则Env
客座撰稿人:Karen Bruner,StackRox技术专员。原文可以在这里找到。
编辑手记:Oracle 12c新加入的GDS特性是针对复制数据库(使用复制技术,例如ADG,Ogg等)的完整自动化工作负载管理解决方案。 本文来自Oracle白皮书翻译。 为满足企业各种业务需求,如高可用性、灾难恢复、内容本地化和缓存、可扩展性等,许多组织在本地或远程的数据中心维护一个或多个生产数据库的复制。Oracle数据库一般通过Oracle ADG和Oracle GoldenGate技术策略用于完成数据库的复制。 1 业务需求与技术的局限性 在GDS之前,复制环境中的每个数据库都从应用程序和数据库管理
Nginx负载均衡 1, Nginx负载均衡简介 跨多个应用程序实例的负载平衡是优化资源利用率,最大化吞吐量,减少延迟以及确保容错配置的常用技术。 可以使用nginx作为非常高效的HTTP负载均衡器,将流量分配给多个应用程序服务器,并通过nginx提高Web应用程序的性能,可伸缩性和可靠性。 2, Nginx负载均衡机制 nginx支持以下负载均衡机制(或方法): 循环 - 对应用程序服务器的请求以循环方式分发, 最少连接 - 下一个请求被分配给活动连接数最少的服务器, ip-hash - 哈希函数用于
如你所知,已经有很多关于服务网格的资料,但这是另外一篇。是的!但是为什么会有这篇文章呢?因为我想给你们一些不同的视角,他们希望服务网格在10年前就已经存在,远早于Docker和Kubernetes这样的容器平台的兴起。我并不是说这个视角比其他视角更好或更差,但是由于服务网格是相当复杂的“野兽”,所以我相信多种视角有助于更好地理解它们。
负载均衡 当过滤器需要获取到上游群集中主机的连接时,群集管理器使用负载平衡策略来确定选择哪个主机。 负载平衡策略是可插入的,并且在配置中以每个上游集群为基础进行指定。 请注意,如果没有为群集配置活动的运行状况检查策略,则所有上游群集成员都认为是正常的。 支持的负载平衡器 循环赛(Round robin) 这是一个简单的策略,每个健康的上游主机按循环顺序选择。 加权最低要求 请求最少的负载均衡器使用O(1)算法来选择两个随机健康主机,并挑选出活动请求较少的主机。 (研究表明,这种方法几乎与O(N)全扫描一
共享存储是使用传统方式建立的,即创建共享的虚拟磁盘,然后写multi-writer。经查询如下参考文档:
作为最根深蒂固的标准之一,TCP协议有着悠久而成功的历史。但斯坦福大学教授John Ousterhout表示:“对于现代数据中心来说,TCP是一种糟糕的传输协议。”
假设有2个微服务A和B分别在端点http:// localhost:8181 /和http:// localhost:8282 /上运行,如果想要在A服务中调用B服务,那么我们需要在A服务中键入B服务的url,这个url是负载均衡器分配给我们的,包括负载平衡后的IP地址,那么很显然,B服务与这个URL硬编码耦合在一起了,如果我们使用了服务自动注册机制,就可以使用B服务的逻辑ID,而不是使用特定IP地址和端口号来调用服务。
集群(cluster)技术是一种较新的技术,通过集群技术,可以在付出较低成本的情况下获得在性能、可靠性、灵活性方面的相对较高的收益,其任务调度则是集群系统中的核心技术。
2014年,P4作为一种全新的专用编程语言正式进入大众视野,并且在网络界引起了极大地反响和关注。6个年头过去,随着P4的发展成熟,行业生态也逐步走向繁荣。业界首款完全P4可编程芯片Tofino于2016年推出,其后的Tofino 2于2018年推出。本篇将介绍基于可编程交换芯片的硬件负载均衡应用场景。
在云应用开发时,微服务可能是开发人员最好的朋友,但他们也可能是有害的。行业专家汤姆·诺勒为此分析了人们所关注的重点。 很少有技术工具是如此的优秀,以至于它们不能被滥用。最近行业人士对微服务的兴趣已经产
现在,基于这些容器编排提供了很多核心功能,如负载平衡,服务发现和安全性,这就是在基础架构上创建所谓的服务网格。
由许多协同工作的微服务组成的云原生应用程序架构形成了一个分布式系统。确保分布式系统可用——减少其停机时间——需要提高系统的弹性。弹性是使用提高可用性的策略。弹性策略的示例包括负载平衡、超时和自动重试、截止日期和断路器。
在微服务世界中,每个人都使用缓存,缓存无处不在。缓存可以提高性能,减少后端负载,或者减少down机时间。有许多方法可以配置系统中的缓存,缓冲应该被放在系统的哪个层上?根据以往成功经验,系统中您应该只在
为了了解 Kubernetes 网络的不同方面,我们首先描述在 Pod 中创建服务一直到在公共云和私有云中访问该服务时会发生什么。同时,我们强调了对 Ingress 的需求以及它如何适应整个 Kubernetes 集群网络模型。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具,对其一些常见的组件进行再次整理一下,形成标准化组件专题,后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
如果您的系统依赖PostgreSQL数据库并且您正在寻找HA的集群解决方案,我们希望提前告知您这是一项复杂的任务,但并非不可能实现。
《R并行编程实战》是一本构建大规模高效算法的综合性实用书籍,介绍各种并行技术,从R语言的并行版本lapply()的简单应用到基于Hadoop和ApacheSpark框架的不错AWS云。在《R并行编程实战》的后,你将了解到影响并行效率的因素,包括:评估代码性能和实现负载平衡;要避免的陷阱,包括死锁和数值不稳定问题;对于你的项目,如何为适合的并行类型构建代码和数据;如何在各种计算机系统中运行R代码获取佳性能。
在现行的许多网络应用中,有时一台服务器往往不能满足客户端的要求,此时只能通过增加服务器来解决问题。 那么,有没有一个办法或者技术来解决此类问题呢?使用Windows 2000或Windows Server 2003中的网络负载平衡群集就可以(本文将介绍Windows Server 2003中的网络负载平衡技术的实现方法)。 一、网络负载平衡的优点 1.网络负载平衡允许你将传入的请求传播到最多达32台的服务器上,即可以使用最多32台服务器共同分担对外的网络请求服务。网络负载平衡技术保
数据流 首先定义一些属于。MapReduce作业(job)是客户端需要执行的一个工作单元:它包括输入数据、MapReduce程序和配置信息。Hadoop将作业分成若干个小任务(task)来执行,其中包括两类任务,map任务和reduce任务。 有两类节点控制着作业执行过程,:一个jobtracker以及一系列tasktracker。jobtracker通过调度tasktracker上运行的任务,来协调所有运行在系统上的作业。tasktracker在运行任务的同时,将运行进度报告发送给jobtracker,jobtracker由此记录每项作业任务的整体进度情况。如果其中一个任务失败,jobtracker可以再另外衣tasktracker节点上重新调度该任务。 Hadoop将MapReduce的输入数据划分成等长的小数据块,称为输入分片(input split)或简称分片。Hadoop为每个分片构建一个map任务,并由该任务来运行用户自定义的map函数从而处理分片中的每条记录。 拥有许多分片,意味着处理每个分片所需要的时间少于处理整个输入数据所花的时间。因此,如果我们并行处理每个分片,且每个分片数据比较小,那么整个处理过程将获得更好的负载平衡,因为一台较快的计算机能够处理的数据分片比一台较慢的计算机更多,且成一定比例。即使使用相同的机器,处理失败的作业或其他同时运行的作业也能够实现负载平衡,并且如果分片被切分的更细,负载平衡的质量会更好。 另一方面,如果分片切分的太小,那么管理分片的总时间和构建map任务的总时间将决定着作业的整个执行时间。对于大多数作业来说,一个合理的分片大小趋向于HDFS的一个块的大小,默认是64MB,不过可以针对集群调整这个默认值,在新建所有文件或新建每个文件时具体致死那个即可。 Hadoop在存储有输入数据(Hdfs中的数据)的节点上运行map任务,可以获得最佳性能。这就是所谓的数据本地化优化。现在我们应该清楚为什么最佳分片大小应该与块大小相同:因为它是确保可以存储在单个节点上的最大输入块的大小。如果分片跨越这两个数据块,那么对于任何一个HDFS节点,基本上不可能同时存储这两个数据块,因此分片中的部分数据需要通过网络传输到map任务节点。与使用本地数据运行整个map任务相比,这种方法显然效率更低。 map任务将其输出写入本地硬盘,而非HDFS,这是为什么?因为map的输出是中间结果:该中间结果由reduce任务处理后才能产生最终输出结果,而且一旦作业完成,map的输出结果可以被删除。因此,如果把它存储在HDFS中并实现备份,难免有些小题大做。如果该节点上运行的map任务在将map中间结果传送给reduece任务之前失败,Hadoop将在另一个节点上重新运行这个map任务以再次构建map中间结果。 reduce任务并不具备数据本地化的优势——单个reduce任务的输入通常来自于所有mapper的输出。在下面的李宗中,我们仅有一个reduce任务,其输入是所有map任务的输出。因此,排过序的map输出需要通过网络传输发送到运行reduce任务的节点。数据在reduce端合并,然后由用户定义的reduce函数处理。reduce的输出通常存储在HDFS中以实现可靠存储。对于每个reduce输出的HDFS块,第一个副本存储在本地节点上,其他副本存储在其他机架节点中。因此,reduce的输出写入HDFS确实需要占用网络带宽,但这与正常的HDFS流水线写入的消耗一样。 一个reduce任务的完成数据流如下:虚线框表示节点,虚线箭头表示节点内部数据传输,实线箭头表示节点之间的数据传输。
gRPC是一个现代的、跨平台的、高性能的 RPC 框架。gRPC for .NET 构建在 ASP.NET Core 之上,是我们推荐的在 .NET 中构建 RPC 服务的方法。
最近注意到,关于现代网络负载均衡和代理可用的介绍性教育材料很少。心想:怎么会这样呢?负载均衡可是关于构造可靠的分布式系统所需核心概念之一啊,有高质量的信息么?我搜索了相关信息确实很少。维基百科关于负载均衡和代理服务的文章包含一些概念但不包含对主题的流利处理,尤其是它涉及到现代微服务架构,打开谷歌搜索负载均衡,主要都是那些对流行语很重视的供应商页面。
来源:https://juejin.cn/post/7151673227943608350 云原生报警背景现状 在云原生的生态下,kubernetes 已经被越来越多地应用到公司实际生产环境中。在这样的生态环境下系统监控、业务监控和数据库监控指标都需要在第一时间获取到,目前用的最多的也是 prometheus、exporter、grafana、alertmanager 这几个软件组建起来构建自己的监控系统。以上这几款软件组建监控系统比较容易。可是在告警这一环节,只能依靠终端 vim 来编辑规则文件。今天给大
部分由于Linkerd的性能数字和一流的安全审计报告,最近对Linkerd2-proxy(Linkerd使用的底层代理)的兴趣激增。作为一名Linkerd2维护者,我大部分时间都在Linkerd2-proxy上工作,所以这个主题非常贴近我的内心。在本文中,我将更详细地介绍Linkerd2-proxy是什么以及它是如何工作的。
AiTechYun 编辑:nanan 在今年的QCon伦敦会议上,Booking.com的开发者Sahil Dua介绍了他们是如何使用Kubernetes为他们的客户推荐目的地和住宿的机器学习(ML)
“如果nginx没有在你的节点服务器之前,那么你可能就错了。”Bryan Hughes在Twitter上说 Node.js是全球领先的用JavaScript——世界上最流行的编程语言创建服务器应用程序的工具。提供web服务器和应用服务器的功能,Node.js被认为是各种以微服务为基础的开发和交付的关键工具。 (下载关于Node.js和NGINX的免费Forrester报告。) Node.js可以替代或增强Java和.NET用于后端应用程序的开发。 Node.js是单线程的,并且使用非阻塞I / O,允许它扩
本教程将向您展示如何在Ubuntu 14.04上创建高可用性HAProxy负载均衡器设置,并支持浮动IP和Corosync / Pacemaker集群堆栈。HAProxy负载平衡器将分别配置为在两个后端应用程序服务器之间分割流量。如果主负载均衡器发生故障,则浮动IP将自动移至第二个负载均衡器,从而允许恢复服务。
编辑手记:Evernote在短暂的时间里完成了向云端的迁移,其战果可喜可贺,然而每一次成功,都是背后的默默的努力和付出支撑起来的。在迁移的过程中,面对网络、硬件、软件、用户各方面的问题,Evernote是如何处理,并设计新的架构的,我们一起来学习。 注:本文来自Evernote官方文档翻译,若有不对的地方请参考原文。 系列文章回顾: 1、用户零感知到达云端: Evernote顺利完成向 Google 云平台的迁移 2、云端迁移 - Evernote服务迁移到Google云端平台(GCP)的方法论 系统架构
在过去的几年中,随着微服务的增长,gRPC在这些较小的服务之间的相互通信中获得了很大的普及,在后台,gRPC使用http/2在同一连接和双工流中复用许多请求。
超以太网联盟 (UEC) 继续朝着 v1.0 版本规范集迈进。规范将为从业者提供数据中心网络技术最新的创新性部署方法,可以更好地服务于人工智能和高性能计算工作负载。由于 UEC 保留了现有的 AI 框架和 HPC 库 API,因此预计现有工作负载无需任何更改即可迁移到 UEC。
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用户可以将 BIG-IP ®系统配置为转换通过系统的数据包中的 IP 地址。用户可以为网络地址转换 (NAT) 和源网络地址转换 (SNAT) 配置对象。
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