1 什么是负载均衡 网络的各个核心部件随着业务量的提高、访问量和数据流量的快速增长，其处理能力和计算强度也相应增大，使得单一设备根本无法承担。在此情况下，如果扔掉现有设备去做大量的硬件升级，这样将造成现有资源的浪费，而且如果再面临下一次业务量的提升，这又将导致再一次硬件升级的高额成本投入，甚至性能再卓越的设备也不能满足当前业务量的需求。于是，负载均衡机制应运而生。 负载均衡（Load Balance）建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价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
四层负载均衡支持IPv4协议和IPv6协议，是基于流的服务端负载均衡，对报文进行逐流分发，将同一条流的报文分发给同一个服务器。四层负载均衡对基于HTTP的七层业务无法做到按内容进行分发，限制了负载均衡的适用范围。四层负载均衡有NAT（Network AddressTranslation，网络地址转换）和直接路由（Direct Routing，以下简称DR）两种应用方式。
轮循均衡（Round Robin）：每一次来自网络的请求轮流分配给内部中的服务器，从1至N然后重新开始。此种均衡算法适合于服务器组中的所有服务器都有相同的软硬件配置并且平均服务请求相对均衡的情况。
地负载均衡是指对本地的服务器群做负载均衡，全局负载均衡是指对分别放置在不同的地理位置、有不同网络结构的服务器群间作负载均衡。
① 所谓四层就是基于IP+端口的负载均衡；七层就是基于URL等应用层信息的负载均衡；同理，还有基于MAC地址的二层负载均衡和基于IP地址的三层负载均衡。 换句换说，二层负载均衡会通过一个虚拟MAC地址接收请求，然后再分配到真实的MAC地址；三层负载均衡会通过一个虚拟IP地址接收请求，然后再分配到真实的IP地址；四层通过虚拟IP+端口接收请求，然后再分配到真实的服务器；七层通过虚拟的URL或主机名接收请求，然后再分配到真实的服务器。
（一） 简单理解四层和七层负载均衡: ① 所谓四层就是基于IP+端口的负载均衡；七层就是基于URL等应用层信息的负载均衡；同理，还有基于MAC地址的二层负载均衡和基于IP地址的三层负载均衡。 换句换说，二层负载均衡会通过一个虚拟MAC地址接收请求，然后再分配到真实的MAC地址；三层负载均衡会通过一个虚拟IP地址接收请求，然后再分配到真实的IP地址；四层通过虚拟IP+端口接收请求，然后再分配到真实的服务器；七层通过虚拟的URL或主机名接收请求，然后再分配到真实的服务器。 ② 所谓的四到七层负载均衡，就是在
在常规运维工作中，经常会运用到负载均衡服务。负载均衡分为四层负载和七层负载，那么这两者之间有什么不同？ 废话不多说，详解如下： 一，什么是负载均衡 1）负载均衡（Load Balance）建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价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。负载均衡有两方面的含义：首先，大量的并发访问或数据流量分担到多台节点设备上分别处理，减少用户等待响应的时间；其次，单个重负载的运算分担到多台节点设备上做并行处理，每个节点设备处理结束
5) 安全性区别说明，例如网络中最常见的SYN Flood攻击，使用虚假IP地址对同一目标发送SYN攻击，通常这种攻击会大量发送SYN报文，耗尽服务器上的相关资源，以达到Denial of Service(DoS)的目的；
这是一个目前普遍使用的调度算法，算法在WRR的基础上加入了根据服务器端的负载信息周期性地调整服务器性能权值的过程。其基本思想是:根据CPU利用率、内存利用率、磁盘使用情况、连接数、进程数等硬件资源信息综合计算各个服务器的负载值，然后与一个己设定的代表系统利用率的阀值比较，如大于阀值则说明负载较重应调小权值，反之则调大权值。权值的大小决定了该服务器服务请求的能力大小。动态WRR是一种在算法复杂度和效率方面折中的较好算法，研究表明在请求的服务时间长度变化不大的情况下，动态WRR有较高的吞吐率和可伸缩性，包括思科和IBM的商业集群产品采用的也是动态WRR。
随着互联网访问用户的不断增长，单台服务器打遍天下的时间将很快过去，能力再强的服务器也会面临天花板。因此，采用多台廉价X86服务器对外同时提供服务，采用负载均衡进行服务器的业务调度，成为当前应用集群的实现必然之路。如下图。
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。
Feign是spring cloud提供的一个声明式的伪http客户端，它使得调用远程服务就像调用本地服务一样简单，只需要创建一个接口并添加一个注解即可。
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.
负载均衡算法是一种将数据流量按需分配给服务器去响应的算法，通常有简单轮询、加权轮询、粘性Session(一致性哈希)、最少连接数等等算法，本文不会讲解这些算法的具体原理，而是从实践出发，接下来就和我一起往下看吧。
到目前为止，我已经为你介绍了分布式起源、分布式协调与同步、分布式资源管理与负载调度、分布式计算技术、分布式通信技术和分布式数据存储。
Ribbon 是 Netflix 开源的一款负载均衡组件，可以与 Spring Cloud 进行无缝集成，用于分发服务请求。在使用 Ribbon 进行负载均衡时，有以下优缺点：
负载均衡，英文名Load Balance，作用是将操作分摊到多个执行单元上执行。随着如今网络流量的不断增大，服务的负载均衡是必须的，这里就来讲一讲负载均衡的结构。 说到负载均衡，同学最容易想到的可能就是nginx了，但是nginx只是其中的一层，而负载均衡从我们发送一个请求时可能就开始了，下面是一个负载均衡流程：
从前面几章开始从0搭建SpringCloud项目，再逐步进行优化，加入其它组件。 上一章加入了feign组件，这次讲解一下我对ribbon的认识，ribbon是做负载均衡的，feign其实是对ribbon的一个整合加强，里面已经包含了ribbon，feign是对其他的服务的接口进行请求，请求时就已经使用了负载均衡的策略，比如请求多个商品服务的实例接口，具体使用哪一个呢，这就需要考虑负载均衡，就需要采用ribbon，feign的依赖里面已经加入了ribbon的依赖，所以使用feign就不需要再单独引入ribbon的依赖了，下面我写一个demo来演示具体怎么负载均衡的，注意feign使用的默认是轮询的策略，演示的也是轮询，就是请求服务实例挨个一个一个来。
什么是负载均衡 负载均衡（Load Balance）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，将请求/数据【均匀】分摊到多个操作单元上执行，负载均衡的关键在于【均匀】。 常见的负载均衡方案
Dubbo应用架构 [在这里插入图片描述] (init)在Dubbo容器Container中启动start容器上的提供者Provider (init)提供者Provider注册register服务到注册中心Registry (init)消费者Consumer从注册中心Registry订阅subscribe服务 (async)注册中心Registry给消费者Consumer通知notify (sync)消费者Consumer调用invoke服务提供者Provider (async)监控中心Monitor监控服
Dubbo应用架构 📷 (init)在Dubbo容器Container中启动start容器上的提供者Provider (init)提供者Provider注册register服务到注册中心Registry (init)消费者Consumer从注册中心Registry订阅subscribe服务 (async)注册中心Registry给消费者Consumer通知notify (sync)消费者Consumer调用invoke服务提供者Provider (async)监控中心Monitor监控服务消费者Consum
负载均衡（Load Balance）是分布式网络环境中的重要机制，在微服务架构中，通过负载均衡可以实现系统高可用性、集群扩容等。
这是《大话云原生》系列的第二篇，第一篇《煮饺子与docker、kubernetes之间的关系》推出之后受到大家的欢迎，很多朋友联系到我给我加油打气，感谢！我会继续写下去！ 书接上回介绍了《煮饺子与docker、kubernetes之间的关系》之后，小娜同学（我老婆）问：为什么不把服务统一开发成一个应用？搞什么分布式？这样感觉很庞大，很复杂啊？为什么要这么搞？所以大话云原生第二篇-负载均衡篇，现在开始！
在这之前，我们相继卷完了：关系型数据库 MySQL 、 NoSQL 数据库 Redis 、 MongoDB 、搜索引擎 ElasticSearch 、大数据 Hadoop框架、PostgreSQL 数据库、消息中间件 Kafka、分布式协调中间件 Zookeeper、消息中间件 RabbitMQ、企业级监控平台、企业常用应用与服务等这些系列的知识体系。
关于负载均衡的一切
在分布式系统的高可用设计中，负载均衡非常关键，我们知道，分布式系统的特性之一就是支持快速扩展，那么集群扩展之后，服务请求如何从服务器列表中选择合适的一台呢？这就需要依赖负载均衡策略。
群集技术就是共同为客户机提供网络资源的一组计算机系统，其中每一台提供服务的计算机，称之为节点。将多台计算机组织起来协同工作模拟一台性能更强大的计算机解决问题。
jokey，腾讯云容器产品工程师，热衷于云原生领域。目前主要负责腾讯云TKE 的售中、售后的技术支持，根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践。 适用范围：腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine ，TKE）, 以下简称 TKE。 为什么需要获取客户端真实源 IP？ 当需要能感知到服务请求来源去满足一些业务需求时，就需要后端服务能准确获取到请求客户端的真实源 IP， 比如以下场景： 对服务请求的来源有做审计的需求，如异地登陆告警。 针对安全攻击或安全事件溯源需求，如 APT 攻击、
一直对腾讯做产品的能力比较敬佩的，我们组做消息推送系统，而腾讯的信鸽就是我们学习的榜样。京东很多做产品的思想是跟腾讯学的，而京东很多同事也从腾讯过来的(京东合并了腾讯电商)，耳濡目染学到很多东西。 前几天前腾讯的同事给我们分享了《解密腾讯海量服务之道》，讲了几个腾讯开发产品的经验原则，比较受益，遂总结下。 2个价值技术观, 7个技术手段, 4个意识 腾讯的海量服务之道是由2个价值技术观和7个技术手段，4个意识组成。技术价值观是总体思想，意识是我们的态度，技术手段是实现技术价值观的手段或者方法。 海量服务的技
在诞生之初始，应用与数据库是部署在同一台机器上，这时的用户量、数据量规模都比较小，这样的架构既简单实用、便于维护，成本又低，成为了这个时代的主流架构方式。随着用户量的增大，访问量急剧增加；于是到了下一步；
在微服务架构中，很多服务都会部署多个，其他服务去调用该服务的时候，如何保证负载均衡是个不得不去考虑的问题。负载均衡可以增加系统的可用性和扩展性，当我们使用RestTemplate来调用其他服务时，Ribbon可以很方便的实现负载均衡功能。
以年为单位，一年时间为 t = 365 * 24 * 60 = 525600 分钟。
负载均衡，英文：Load Balance，其含义是请求分发到多个粒度单元上进行执行操作，例如各种服务器、应用服务、中台服务、数据服务等，从而达到共同完成某项任务的目的。为了拓宽网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络请求处理能力、提高网络的灵活性和高可用性，负载均衡是一种廉价、有效、透明的方法，它为服务的高并发做了一次缓冲，让单个服务的压力瞬间减少，实现了服务的高可用，避免服务因为压力而面临宕机的危险。
1. CDN 简介 ---- CDN 的全称是 Content Delivery Network，即内容分发网络。 CDN 是构建在网络之上的内容分发网络。 CDN 使用户就近获取所需内容，降低网络拥
想要降低云函数的费用吗？ 想要简单配置即可触发 Serverless 云函数吗？ 想要平滑切换后端服务为云函数，并且用户无感知吗？ 腾讯云网络负载均衡 CLB 产品现已全面支持绑定云函数 SCF，可提供服务级访问函数方案，适用于企业节点较多，有历史服务在 CVM、容器、自建机房、且服务较重访问量较多的场景。 通过 CLB 触发器可以深度对接 Serverless 云函数公网访问服务，帮助开发者平滑迁移传统架构到 Serverless，提供理解成本更低、更易操作的公网接入及 Web 访问体验。 优势 -
负载均衡是分布式系统中的一项核心技术，它可以将服务请求均匀地分配到不同的服务提供者上，以提高系统的性能和可扩展性。Dubbo作为一款高性能的分布式服务框架，提供了多种负载均衡策略，可以根据不同的场景选择合适的负载均衡策略来实现负载均衡。本文将介绍Dubbo中几种常用的负载均衡策略，以及它们的实现原理。
应用的负载均衡器实现方案很多，有基于硬件的F5方式，也有基于软件的Linux LVS方式。在云计算中，私有云一般采用硬件防火墙来实现负载均衡器，公有云中一般采用软件方式来实现负载均衡。今天我们来看看用LVS来怎么实现SLB（业务负载均衡 Service Load Balance）。
zookeeper是一个开源的分布式协调服务中间件 zookeeper能做什么？ 数据的发布/订阅（配置中心:disconf） 、 负载均衡（dubbo利用了zookeeper机制实现负载均衡） 、 命名服务、 master选举(kafka、hadoop、hbase)、分布式队列、分布式锁 zookeeper的特性： 顺序一致性：从同一个客户端发起的事务请求，最终会严格按照顺序被应用到zookeeper中 原子性：所有的事务请求的处理结果在整个集群中的所有机器上的应用情况是一致的，也就是说，要么整个集群中的
数据的发布/订阅（配置中心:disconf） 、 负载均衡（dubbo利用了zookeeper机制实现负载均衡） 、
他们反馈的问题是这样的：有一次碰上流量高峰，他们突然发现线上服务的可用率降低了，经过排查发现，是因为其中有几台机器比较旧了。当时最早申请的一批容器配置比较低，缩容的时候留下了几台，当流量达到高峰时，这几台容器由于负载太高，就扛不住压力了。业务问我们有没有好的服务治理策略？
Thrift采用接口描述语言定义并创建服务，支持可扩展的跨语言服务开发，使用代码生成引擎可以在多种语言之中创建高效、无缝的服务，采用二进制格式进行数据的传输，相对于xml和json体积更小，对于高并发、大数据量的环境更有优势。 1. Hello World示例 Hello.thrift
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。
CDN的全称是Content Delivery Network，即内容分发网络。CDN是构建在现有网络基础之上的智能虚拟网络，依靠部署在各地的边缘服务器，通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块，使用户就近获取所需内容，降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。
CDN（Content Delivery Network，内容分发网络）是指一种通过互联网互相连接的电脑网络系统，利用最靠近每位用户的服务器，更快、更可靠地将音乐、图片、视频、应用程序及其他文件发送给用户，来提供高性能、可扩展性及低成本的网络内容传递给用户。
相比Ribbon负载均衡策略里的十八般兵器，Dubbo就显得低调的多了，它只提供了负载均衡四件套，让我们先来简单了解一下:
为了对比Hproxy和Nginx负载均衡的效果，分别在测试机上（以下实验都是在单机上测试的，即负载机器和后端机器都在一台机器上）做了这两个负载均衡环境，并各自抓包分析。 下面说下这两种负载均衡环境下抓包分析后的结果： 1）Haproxy负载均衡环境下的实验记录。后端有一台机器挂掉后，如果还没达到探测的时间点时，请求还会往挂掉的这台机器转发，请求会丢失。 Haproxy负载均衡的实验记录如下： 1--先看下Haproxy的配置。 配置inter 20000为20s检测一次，这个是为了更明显的抓下HAPr
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
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