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。
针对新手入门的普及，有过大型网站技术架构牛人路过，别耽误浪费了时间，阅读之前，请确保有一定的网络基础，熟练使用Linux，浏览大概需要3-5分钟的时间，结尾有彩蛋。 分布式 小马正在经营一个在线购物网站，名叫TT猫，有商品管理、订单管理、用户管理、支付管理、购物车等等模块，每个模块部署到独立的云服务主机。 现在，程序员小明同学浏览TT猫，想买一款牛逼的cherry机械键盘来提升自己的工作效率。小明打开TT猫首页、搜索商品、浏览详情以及评论、添加购物车、下单、支付等等一系列操作。小明同学一气呵成，流畅的完成
小马正在经营一个在线购物网站，名叫TT猫，有商品管理、订单管理、用户管理、支付管理、购物车等等模块，每个模块部署到独立的云服务主机。
正是由于这些专门针对数据包的高性能支持，才得以实现性能优良的负载均衡器来支撑多年双11场景下的脉冲流量的压力。
https://blog.envoyproxy.io/introduction-to-modern-network-load-balancing-and- proxying-a57f6ff80236
web应用服务器集群系统，是由一群同时运行同一个web应用的服务器组成的集群系统，在外界看来，就像是一个服务器一样。为了均衡集群服务器的负载，达到优化系统性能的目的，集群服务器将众多的访问请求，分散到系统中的不同节点进行处理。从而实现了更高的有效性和稳定性，而这也正是基于Web的企业应用所必须具备的特性。 高可靠性可以看作为系统的一种冗余设定。对于一个特定的请求，如果所申请的服务器不能进行处理的话，那么其他的服务器能不能对之进行有效的处理呢？对于一个高效的系统，如果一个Web服务器失败的话，其他的服务器可以马上取代它的位置，对所申请的请求进行处理，而且这一过程对用户来说，要尽可能的透明，使用户察觉不到！ 稳定性决定了应用程序能否支持不断增长的用户请求数量，它是应用程序自身的一种能力。稳定性是影响系统性能的众多因素的一种有效的测量手段，包括机群系统所能支持的同时访问系统的最大用户数目以及处理一个请求所需要的时间。 在现有众多的均衡服务器负载的方法中，广泛研究并使用的是以下两个方法： DNS负载平衡的方法RR-DNS(Round-Robin Domain Name System) 负载均衡器
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。
假设有一个分布式系统，该系统由在不同计算机上运行的许多服务组成。但是，当用户数量很大时，通常会为服务创建多个副本。每个副本都在另一台计算机上运行。此时，出现 “Load Balancer（负载均衡器）”。它有助于在服务器之间平均分配传入流量。
Kubernetes v1.26 包括网络流量工程方面的重大进步，其中两个功能（服务内部流量策略支持和 EndpointSlice 终止条件）升级为 GA，第三个功能（代理终止端点 Proxy terminating endpoints）升级为测试版。这些增强功能的组合旨在解决当今人们在 traffic 工程中面临的缺点，并为未来解锁新功能。
4 层的负载均衡更偏向底层能力的转发，相对于 7 层负载均衡，负载性能更好。7 层负载均衡能做更细微粒度的负载决策。
原文作者：mattklein123 原文地址：https://blog.envoyproxy.io/introduction-to-modern-network-load-balancing-and-
LVS简介 Internet的快速增长使多媒体网络服务器面对的访问数量快速增加，服务器需要具备提供大量并发访问服务的能力，因此对于大负载的服务器来讲， CPU、I/O处理能力很快会成为瓶颈。由于单台服务器的性能总是有限的，简单的提高硬件性能并不能真正解决这个问题。为此，必须采用多服务器和负载均衡技术才能满足大量并发访问的需要。Linux 虚拟服务器(Linux Virtual Servers,LVS) 使用负载均衡技术将多台服务器组成一个虚拟服务器。它为适应快速增长的网络访问需求提供了一个负载能力易于扩
代码下载地址：https://github.com/f641385712/netflix-learning
一、目前网站架构一般分成负载均衡层、web层和数据库层，我其实一般还会多加一层，即文件服务器层，因为现在随着网站的PV越来越多，文件服务器的压力也越来越大;不过随着moosefs、DRDB+Heartbeat的日趋成熟，这问题也不大了.网站最前端的负载均衡层称之为Director，它起的是分摊请求的作用，最常见的就是轮询。 二、F5是通过硬件的方式来实现负载均衡，它较多应用于CDN系统，用于squid反向加速集群的负载均衡，是专业的硬件负载均衡设备，尤其适用于每秒新建连接数和并发连接数要求高的场景;L
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。
多活架构（Multi-Active Architecture）是一种设计用于提高系统可用性和容错性的架构模式。它通常用于构建分布式系统或服务，以确保即使在部分组件或节点失效的情况下，系统仍然能够继续提供服务。
高可用性是系统设计的一个功能，允许应用程序在发生故障时自动重启或重新路由工作到另一个有能力的系统。在服务器方面，建立高可用性系统需要一些不同的技术。必须有一个可以重定向工作的组件，并且必须有一种机制来监视故障并在检测到中断时转换系统。
Elastic Load Balancing 在一个或多个可用区中的多个目标（如 EC2 实例、容器和 IP 地址）之间自动分配传入的流量。它会监控已注册目标的运行状况，并仅将流量传输到运行状况良好的目标。Elastic Load Balancing 根据传入流量随时间的变化对负载均衡器进行扩展。它可以自动扩展来处理绝大部分工作负载。
gRPC小组正在努力扩展当前的gRPCLB功能。其不再使用自定义负载均衡协议，而是采用基于Envoy xDS API的xDS协议。这将允许与支持xDS API的开源控制平面（例如Istio Pilot，go-control-plane和java-control-plane）进行交互。其他优化如下所示：
负载均衡是高可用性基础架构的关键组件，通常用在多个服务器之间分配工作负载来提高网站、应用程序、数据库和其他服务的性能和可靠性。
集群(cluster)，从字面上就知道，集与群都是多的概念。集群就是多台机器组合在一起共同完成一个需求。
近日遇到一个线上服务 socket 资源被不断打满的情况。通过各种工具分析线上问题,定位到问题代码。这里对该问题发现、修复过程进行一下复盘总结。
在正式开始讨论之前，我们先来区分清楚几个容易混淆的概念，分别是前面两讲中我介绍过的服务发现、网关路由，以及这节课要探讨的负载均衡，还有在下一讲中将会介绍的调用容错。这几个技术名词都带有“从服务集群中寻找到一个合适的服务来调用”的含义，那么它们之间的差别都体现在哪呢？下面我就通过一个具体的案例场景来给你说明一下。
了解过互联网行业的人都知道很多公司都是自己搭建网络服务器的，平时使用的用户越多对于服务器的要求也就越高，然后随着现在互联网愈来愈普及，之前的很多服务器已经无法满足现阶段的使用了，一旦发生服务器过载就会造成用户大量的流失，增加服务器或者重建服务器的成本太大，所以很多公司都会选择使用负载均衡器，从而让服务器更加稳定持久的使用，那么负载均衡器的作用是什么？负载均衡器的部署方式有哪些？
阶段一、单机构建网站 网站的初期，我们经常会在单机上跑我们所有的程序和软件。此时我们使用一个容器，如tomcat、jetty、jboos，然后直接使用JSP/servlet技术，或者使用一些开源的框架如maven+spring+struct+hibernate、maven+spring+springmvc+mybatis；最后再选择一个数据库管理系统来存储数据，如mysql、sqlserver、oracle，然后通过JDBC进行数据库的连接和操作。 把以上的所有软件都装载同一台机器上，应用跑起来了，也算是一
我们以Java Web为例，来搭建一个简单的电商系统，看看这个系统可以如何一步步演变。
我们以Java Web 为例，来搭建一个简单的电商系统，看看这个系统可以如何一步步演变。
负载均衡：在动态负载均衡器上设置动态分发负载的机制后，如果发现某个应用服务器上的硬件资源已经达到极限，动态负载均衡器会将后续请求发送到其他负载较轻的应用服务器上。此时若发现动态负载均衡器没有起到作用，则可以认为是网络瓶颈；
本文介绍了腾讯云容器服务在Kubernetes中的安全实践，包括服务访问、集群内服务互访、安全组规则、网络策略等。同时，对于安全组规则设置，提供了通用的规则模板，以简化用户在设置集群中服务访问安全组规则时的复杂性。
来自：cnblogs.com/xiaoMzjm 前言 我们以javaweb为例，来搭建一个简单的电商系统，看看这个系统可以如何一步步演变。 该系统具备的功能： 用户模块：用户注册和管理 商品模块：商品展示和管理 交易模块：创建交易和管理 阶段一、单机构建网站 网站的初期，我们经常会在单机上跑我们所有的程序和软件。此时我们使用一个容器，如tomcat、jetty、jboos，然后直接使用JSP/servlet技术，或者使用一些开源的框架如maven+spring+struct+hibernate、maven+
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前言 我们以javaweb为例，来搭建一个简单的电商系统，看看这个系统可以如何一步步演变。 该系统具备的功能： 用户模块：用户注册和管理 商品模块：商品展示和管理 交易模块：创建交易和管理 阶段一、单机构建网站 网站的初期，我们经常会在单机上跑我们所有的程序和软件。此时我们使用一个容器，如tomcat、jetty、jboos，然后直接使用JSP/servlet技术，或者使用一些开源的框架如maven+spring+struct+hibernate、maven+spring+springmvc+m
我们以javaweb为例，来搭建一个简单的电商系统，看看这个系统可以如何一步步演变。
image.png HAProxy是一个负载均衡软件，开源、高性能，可应用于TCP（第四层）和HTTP（第七层） 借助HAProxy可以快速、可靠地提供基于TCP和HTTP应用的负载均衡解决方案。 优点 （1）可靠性和稳定性非常好，可以与硬件级的F5负载均衡设备相媲美 （2）性能及其强大，最高可以同时维护40000～50000个并发连接，单位时间内处理的最大请求数为20000个，最大数据处理能力可达10Gbps （3）支持多于8种负载均衡算法，同时也支持session保持 （4）支持虚拟主机功能，这样实现W
Author: Gorit Date：2021年1月 Refer：阿里云大学 2021年发表博文： 12/50
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。
在互联网的早期阶段，大型网站面临着巨大的挑战。随着用户数量的增长和数据量的爆发，单一的服务器往往难以承受如此巨大的压力。这就导致了性能瓶颈的出现，服务器的响应时间变长，用户体验下降。同时，单一服务器的可扩展性也受到了限制，随着业务的发展，流量可能会急剧增加，单个服务器很难通过增加硬件资源来满足需求。更为严重的是，所有请求都发送到同一台服务器，一旦该服务器出现故障，整个服务就会中断。
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。
Nacos 作为目前主流的微服务中间件，包含了两个顶级的微服务功能：配置中心和注册中心。
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。
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
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
您是否理解负载均衡器、反向代理和 API 网关等多样组件之间的差异？不确定哪个组件最适合您的 Web 应用程序？这些关键组件在现代 Web 架构中发挥着至关重要的作用，了解它们的工作原理对于构建高效、安全和可扩展的 Web 应用程序至关重要。在本文中，我们将揭开这些概念的神秘面纱，并希望帮助您为下一个项目架构实现做出明智的决策。
上篇从计算机间的通信说起，知道通信必要的六要素是 源 IP 地址、端口号、源 MAC 地址，目标 IP 地址、端口号、目标 MAC 地址。其中，端口号标志了在应用层的两个具体应用信息，即快递的具体发送人和接收人，IP 地址表示在网络层上两个端点的地址，即快递的发出地址和收货地址，MAC 地址表示在数据链路层上节点间的地址，即快递传送中的各个驿站的地址。
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