负载均衡由来是因为当一台服务器单位时间内的访问量很大时,此时服务器的压力也会很大,当超过自身承受能力时,服务器就会崩溃.为避免让服务器崩溃,用户拥有更好的体验,就诞生了负载均衡来分担服务器压力.
1 负载均衡概述 负载均衡由来是因为当一台服务器单位时间内的访问量很大时,此时服务器的压力也会很大,当超过自身承受能力时,服务器就会崩溃.为避免让服务器崩溃,用户拥有更好的体验,就诞生了负载均衡来分担服务器压力. 负载均衡实质上就是用反向代理的原理实现的,是一种优化服务器资源,合理处理高并发的一种技术,能够平衡个服务器的压力,减少用户请求等待时间,并确保容错.一般采用nginx作为一种高效的HTTP负载均衡服务器,将流量分配到多个应用服务器上以提高性能,可扩展和高可用性. 原理: 内网可以建很多服务器,组成服务器集群,当用户访问该网站时,先访问公网中间服务器,中间服务器根据算法合理分配到内网服务器,分担服务器的压力,因此户的每次访问，都会保证服务器集群中的每个服务器压力趋于平衡，分担了服务器压力，避免了服务器崩溃的情况。
当一台服务器的单位时间内的访问量越大时，服务器压力就越大，大到超过自身承受能力时，服务器就会崩溃。为了避免服务器崩溃，让用户有更好的体验，我们通过负载均衡的方式来分担服务器压力。
当一台服务器的单位时间内的访问量越大时，服务器压力就越大，大到超过自身承受能力时，服务器就会崩溃。为了避免服务器崩溃，让用户有更好的体验，我们通过负载均衡的方式来分担服务器压力。我们可以建立很多很多服务器，组成一个服务器集群，当用户访问网站时，先访问一个中间服务器，在让这个中间服务器在服务器集群中选择一个压力较小的服务器，然后将该访问请求引入该服务器。如此以来，用户的每次访问，都会保证服务器集群中的每个服务器压力趋于平衡，分担了服务器压力，避免了服务器崩溃的情况。
默认情况下采用的策略，将所有客户端请求轮询分配给服务端。这种策略是可以正常工作的，但是如果其中某一台服务器压力太大，出现延迟，会影响所有分配在这台服务器下的用户。
负载均衡的算法很多，而且可以根据一些业务特性进行定制化开发，抛开细节上的一些差异，根据算法所期望能够达到目的，大体上可以分为以下几种负载均衡算法。
负载均衡是一种能够提高服务器运行效率的新型网络概念，主要是通过平衡客户端流量实现的，但是很多人依然对这个概念比较好奇，想知道负载均衡的算法有哪些，所以下面来为大家简单介绍负载均衡算法有哪些？以及负载均衡的算法优缺点分别是什么？
如果不停的 new 数组，可能会造成 GC 的压力，因此在 aspnetcore 中推荐使用 ArrayPool 来重用数组，本文将介绍如何使用 ArrayPool。
【什么是负载均衡？】 当一台服务器的单位时间内的访问量越大时，服务器压力就越大，大到超过自身承受能力时，服务器就会崩溃。为了避免服务器崩溃，让用户有更好的体验，通过负载均衡的方式来分担服务器压力。
当一台服务器单位时间访问量越大时，服务器压力就越大，大到超过自身承受能力时，服务器就容会崩掉。为了避免服务器崩溃，让用户有更好的体验，我们通过负载均衡的方式来分担服务器压力。 我们可以建立多个服务器，组成一个服务器集群，当用户访问网站时，先访问中间服务器，再让这个中间服务器在服务器集群中选择一个压力较小的服务器，然后将该访问请求引入该服务器。如此以来，用户的每次访问，都会保证服务器集群中的每个服务器压力趋于平衡，既分担了服务器压力，有避免了服务器崩溃的情况。
事故的发生是量的积累的结果，任何事情都没有表面看起来那么简单，在软件运行的过程中，随着用户量的增加，不考虑高可用，迟早有一天会发生故障，不得事先考虑高可用设计，而高可用是一门庞大的学问。
1）用户发起请求 2）服务器接受请求 3）服务器处理请求（压力最大） 4）服务器响应请求
点击上方“腾讯云TStack”关注我们 获取最in云端资讯和海量技术干货 本文作者 / 机智的小熊 爱思考的程序员 专注于架构、开发、运维等领域的深入研究 笑谈架构设计 事故的发生是量的积累的结果，任何事情都没有表面看起来那么简单，在软件运行的过程中，随着用户量的增加，不考虑高可用，迟早有一天会发生故障，不得事先考虑高可用设计，而高可用是一门庞大的学问 你想知道我在设计一个高可用系统会考虑哪些内容吗？在架构设计的过程中 考虑方案选型会带来哪些坑，最差的情况下需要考虑故障发生的紧急解决方案 需
轮询策略其实很好理解，就是当用户请求来了之后，「负载均衡器」将请求轮流的转发到后端不同的业务服务器上。这个策略在DNS方案中用的比较多，无需关注后端服务的状态，只药有请求，就往后端轮流转发，非常的简单、实用。
假设我们需要使用自己的笔记本(A)访问国外的站点(B),由于网络限制,我们无法访问国外的站点.但是此时我们有一台服务器(C)跳出了网络限制可以访问国外站点,那么我们可以通过正向代理技术,让我们笔记本访问服务器C,通过服务器C间接的访问国外站点B.这个过程就称之为正向代理.
顾名思义将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上，它均衡地对待后端的每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。
在互联网尤其是移动互联网行业中一旦用户量达到一定数量级别之后，会面对高并发和海量数据的挑战，面对这种挑战必须提升系统整体的性能，可以采用垂直扩展和水平扩展两种方式。负载均衡是一种水平扩展的方式，它是建立在现有网络结构之上，它提供了一种有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。
Upstream模块是Nginx中一个核心模块,当客户端访问Nginx服务器的时候,Nginx会从服务器列表中选取压力小的服务器,然后分配给客户端进行访问.这个过程,Nginx通过轮询算法轮询所有的服务器,找到合适的分配给客户端.而这个过程是通过Upstream模块来实现.
•主从复制延迟•写操作后的读操作指定发给数据库主服务器•读从机失败后再读一次主机•关键业务读写操作全部指向主机，非关键业务采用读写分离•分配机制•程序代码封装 如 TDDL•中间件封装 如 MySQL Router
单服务器无论如何优化，无论采用多好的硬件，总会有一个性能天花板，当单服务器的性能无法满足业务需求时，就需要设计高性能集群来提升系统整体的处理性能。
高性能集群的本质很简单，通过增加更多的服务器来提升系统整体的计算能力。由于计算本身存在一个特点：同样的输入数据和逻辑，无论在哪台服务器上执行，都应该得到相同的输出。因此高性能集群设计的复杂度主要体现在任务分配这部分，需要设计合理的任务分配策略，将计算任务分配到多台服务器上执行。
简单谈一谈高并发服务器框架设计的基本思路 基本的服务器框架都是C/S结构的，请求和相应流程是这样的： 📷 这样的框架存在一个很严重的问题，当客户端高并发请求到来，服务器需要进行大量的数据库操作，假设
载均衡算法数量较多，而且可以根据一些业务特性进行定制开发，抛开细节上的差异，根据算法期望达到的目的，大体上可以分为下面几类。
作为全球领先的在线旅游企业，携程注重服务质量，并拥有全球最大的旅游呼叫中心，分别部署在国内自建系统、国内和国外第三方云服务平台上。呼叫中心每天承接着上百万通的通话，电话服务系统是整个呼叫中心中非常重要的一套系统，服务着数万客服座席，系统的稳定性至关重要。
最近阅读了一本架构方面的入门图书叫《从零开始学架构：照着做，你也能成为架构师》，部分内容比较不错，先做书摘总结，以便加深印象与未来回顾学习。
当一台服务器的访问量越大时，服务器所承受的压力也就越大，超出自身所指定的访问压力就会崩掉，避免发生此类事情的发生，因此也就有了负载均衡来分担服务器的压力。
这样的框架存在一个很严重的问题，当客户端高并发请求到来，服务器需要进行大量的数据库操作，假设数据库最大连接数为
大部分新手在用jmeter做压力测试的时候，对一些性能术语十分模糊，直接导致的后果就是对测试出来的结果数据根本不能理解，更谈不上分析了。今天的文章就着重给大家解释一下压力测试中的一些专有名词
当表达式只是一个变量时，如果值为空或任何以0开头的字符串都会当做false直接比较变量和内容时，使用=或!=~正则表达式匹配，~*不区分大小写的匹配，!~区分大小写的不匹配 2. 全局环境变量
CC主要是用来攻击页面的。大家都有这样的经历，就是在访问论坛时，如果这个论坛比较大，访问的人比较多，打开页面的速度会比较慢，访问的人越多，论坛的页面越多，数据库压力就越大，被访问的频率也越高，占用的系统资源也就相当可观。
什么是负载均衡？ 当一台服务器的性能达到极限时，我们可以使用服务器集群来提高网站的整体性能。那么，在服务器集群中，需要有一台服务器充当调度者的角色，用户的所有请求都会首先由它接收，调度者再根据每台服务器的负载情况将请求分配给某一台后端服务器去处理。 那么在这个过程中，调度者如何合理分配任务，保证所有后端服务器都将性能充分发挥，从而保持服务器集群的整体性能最优，这就是负载均衡问题。 下面详细介绍负载均衡的四种实现方式。 HTTP重定向实现负载均衡 过程描述 当用户向服务器发起请求时，请求首先被集群调
最近有小伙伴在后台留言，让我写一篇负载均衡的文章，说网上文章其实已经很多了，每次都觉得某某文章讲的不错，可是一旦过段时间，啥都不记得了。那今天我们就用生活中的故事来聊聊负载均衡。文章中部分可能有点啰嗦，但是为了更好能让大家理解，我也是拼了，真真切切的想让大家掌握知识。
企业在解决高并发问题时，一般有两个方向的处理策略，软件、硬件，硬件上添加负载均衡器分发大量请求，软件上可在高并发瓶颈处：数据库+Web服务器两处添加解决方案，其中Web服务器前面一层最常用的的添加负载方案就是使用nginx实现负载均衡。
为了避免服务器崩溃，大家会通过负载均衡的方式来分担服务器压力。将对台服务器组成一个集群，当用户访问时，先访问到一个转发服务器，再由转发服务器将访问分发到压力更小的服务器。
为什么需要使用负载均衡呢？这是一个必较重要的问题 实际生产环境中某单台服务器已不能负载日常用访问压力时，就需要使用负载均衡，把用户的请求数据分担到（尽可能平均分配）后端所有功能同等的集群的节点上,同样也是为了解决单台服务器故障问题，从而提高用户的访问体验。
随着互联网的发展，用户在访问网站时对访问速度越来越重视，为了让不同地区的访客都能快速的浏览网站，CDN加速服务由此诞生。近些年，cdn技术发展的非常快速，之前几年一直在做网页缓存，目的就是能够更加快速的运转网站加速系统，让网站加速系统的功能性发挥到更加强大。
在很多的时候，随着工作的持续开展，可能会接手更多的服务器资源，这个时候我们手里就不但是一两台服务器那么简单，可能几十个，上百个，甚至上千个，这个时候服务器信息的维护就变得额外重要，抛开业务线的规划，对于DBA来说，掌握服务器的信息，做到知根知底，才能在问题发生的时候合理处理问题。 服务器信息可以分成几个方面来看，比如操作系统情况，内核版本，硬盘，内存，空间使用情况，累计运行时间，数据库实例运行时间，系统中的swap争用情况等等，尽可能根据实际的情况进行一些维度的划分和细粒度的归纳。 比如说在生产中，考虑容灾
按照一定的算法【权重、轮询】，将客户端请求转发到不同应用服务器上，减轻单个服务器压力，提高系统并发量。
百度词条里的解释是：负载均衡，英文叫Load Balance，意思就是将请求或者数据分摊到多个操作单元上进行执行，共同完成工作任务。 它的目的就通过调度集群，达到最佳化资源使用，最大化吞吐率，最小化响应时间，避免单点过载的问题。
在关于高并发负载均衡一文中已经提到，企业在解决高并发问题时，一般有两个方向的处理策略，软件、硬件，硬件上添加负载均衡器分发大量请求，软件上可在高并发瓶颈处：数据库+web服务器两处添加解决方案，其中web服务器前面一层最常用的的添加负载方案就是使用nginx实现负载均衡。
每个人都会根据自己的经验和总结去回答，今天小面就和大家谈一谈redis单点的问题，处理思路，这样大家在面试的时候又多了一个能讲的案例，拿去和面试官吹逼不过分吧！废话不多说，我们开始今天的话题。
相信大家面试有被问题过这样一个问题：你在工作过程中有遇到过什么生产问题？每个人都会根据自己的经验和总结去回答，今天小面就和大家谈一谈redis单点的问题，处理思路，这样大家在面试的时候又多了一个能讲的案例，拿去和面试官吹逼不过分吧！废话不多说，我们开始今天的话题。
负载均衡：分摊到多个操作单元上进行执行，和它的英文名称很匹配。就是我们需要一个调度者，保证所有后端服务器都将性能充分发挥，从而保持服务器集群的整体性能最优，这就是负载均衡。 负载均衡这里面涉及的东西相对也是比较多的，理论就不说太多了，网上，书上很多，今天我们就利用Nginx服务器来实现一个简单的负载均衡
举一个例子，假如现在有两台服务器 A、B 同时为用户提供服务，如果没有采用负载均衡的话，可能会出现这么个情况，A 占访问的 90%，B 占访问的 10%，或者是 B 占访问的 80%，A 占访问的 20%，总之用户具体访问哪个服务是不确定的，且不可控。所以这种情况的弊端就很明显了，显然我们是希望能够将用户的访问均衡的分配到这两台服务器上的，这才是负载均衡最大的意义。
在一个分布式系统（指相互连接并共享数据的节点的集合）中，当涉及读写操作时， 只能保证一致性(Consistence)，可用性(Availability)，分区容错性(Partition Tolerance)三者中两个，另外一个必须牺牲。
在分布式集群中，对机器的添加、删除或者是机器故障后自动脱离集群等操作是分布式集群管理最基本的功能。如果采用的是常见的取模哈希算法，当有机器添加、删除之后，需要对数据做迁移，非常麻烦。
默认的负载均衡策略, 常用于多台服务器,资源配置一样的情况, 这样可以把流量均匀的分配到每台服务器
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