原文来自于测试之道杂志,小编对原文进行了较多改动。一是因为原文有一些无关紧要的内容,二是当时的编辑似乎直接把谷歌翻译的内容发了出来,语句不通顺,语法错误连篇,看了很长时间仍然云里雾里。
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。
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
关于“负载均衡”的解释,百度词条里: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。
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。
在前后端分离架构中,服务层被拆分成了很多的微服务,服务与服务之间难免发生交互,比如:课程发布需要调用 CMS服务生成课程静态化页面,本节研究微服务远程调用所使用的技术。
Flights服务的结构与Airports服务类似,但依赖并调用Airports服务。因此,它利用Ribbon和生成的OpenShift Service实现高可用性。
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。
Tech 导读 本文主要讲解了一致性哈希算法的原理以及其存在的数据倾斜的问题,然后引出解决数据倾斜问题的方法,最后分析一致性哈希算法在Dubbo中的使用。通过这篇文章,可以了解到一致性哈希算法的原理以及这种算法存在的问题和解决方案。 01负载均衡 在这里引用dubbo官网的一段话—— LoadBalance 中文意思为负载均衡,它的职责是将网络请求,或者其他形式的负载“均摊”到不同的机器上。避免集群中部分服务器压力过大,而另一些服务器比较空闲的情况。通过负载均衡,可以让每台
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。
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。
曾在Google广告部门任职,负责广告的架构任务,14年回国同年9月创立数人云,主要基于Docker容器技术为企业级客户打造私有的PaaS平台,帮助企业客户解决互联网新业务挑战下的IT问题。
为了将运行在 Kubernetes 集群内部 Pod 上的应用程序投入使用,需要启用 K8S 集群上的服务(Service):NodePort 或 ClusterIP,然后再经过外部 LoadBalancer 或 Ingress 功能,将服务发布为可被集群外部客户端访问的 IP 地址或者 FQDN(如:web.example.com )。
1 全局块:配置影响nginx全局的指令。一般有运行nginx服务器的用户组,nginx进程pid存放路径,日志存放路径,配置文件引入,允许生成worker process数等。
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。
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。
LoadBalance 中文意思为负载均衡,它的职责是将网络请求,或者其他形式的负载“均摊”到不同的机器上。避免集群中部分服务器压力过大,而另一些服务器比较空闲的情况。通过负载均衡,可以让每台服务器获取到适合自己处理能力的负载。在为高负载服务器分流的同时,还可以避免资源浪费,一举两得。负载均衡可分为软件负载均衡和硬件负载均衡。在我们日常开发中,一般很难接触到硬件负载均衡。但软件负载均衡还是可以接触到的,比如 Nginx。在 Dubbo 中,也有负载均衡的概念和相应的实现。Dubbo 需要对服务消费者的调用请求进行分配,避免少数服务提供者负载过大。服务提供者负载过大,会导致部分请求超时。因此将负载均衡到每个服务提供者上,是非常必要的。Dubbo 提供了4种负载均衡实现,分别是基于权重随机算法的 RandomLoadBalance、基于最少活跃调用数算法的 LeastActiveLoadBalance、基于hash 一致性的 ConsistentHashLoadBalance,以及基于加权轮询算法的 RoundRobinLoadBalance。这几个负载均衡算法代码不是很长,但是想看懂也不是很容易,需要对这几个算法的原理有一定了解才行。
一本好的入门书是带你进入陌生领域的明灯,《CDN技术详解》绝对是带你进入CDN行业的那盏最亮的明灯。因此,虽然只是纯粹的重点抄录,我也要把《CDN技术详解》的精华放上网。公诸同好。
在Kubernetes中,Pod的IP地址和service的ClusterIP仅可以在集群网络内部做用,对于集群外的应用是不可见的。为了使外部的应用能够访问集群内的服务,Kubernetes目前提供了以下几种方案:
当前大多数的互联网系统都使用了服务器集群技术,集群是将相同服务部署在多台服务器上构成一个集群整体对外提供服务,这些集群可以是 Web 应用服务器集群,也可以是数据库服务器集群,还可以是分布式缓存服务器集群等等。
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
这5款超级有用的开源工具,你肯定会喜欢的!包括H5制作工具, API请求生成器 (postwoman),文章生成工具,一键文章发布工具(JustWrite),全能代理服务器安卓版 (goproxy )。
大家好,我是易安!今天我们谈一谈架构设计中的高性能架构涉及到的底层思想。本文分为缓存架构,单服务器高性能模型,集群下的高性能模型三个部分,内容很干,希望你仔细阅读。
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Spring Cloud 常见的集成方式是使用Feign+Ribbon技术来完成服务间远程调用及负载均衡的,如下图
Kubernetes Service的底层实现可以使用两种网络模式:iptables和ipvs。
原文:Life of a Packet in Kubernetes — Part 4
Service 用于为一组提供服务的 Pod 抽象一个稳定的网络访问地址。通过 Service 的定义,能够为客户端应用提供稳定的访问地址和负载均衡功能,以及屏蔽后端 Endpoint 的变化,是 kubernetes 实现微服务的核心资源。
面对大量用户访问、高并发请求,海量数据,可以使用高性能的服务器、大型数据库,存储设备,高性能Web服务器,采用高效率的编程语言比如(Go,Scala)等,当单机容量达到极限时,我们需要考虑业务拆分和分布式部署,来解决大型网站访问量大,并发量高,海量数据的问题。 从单机网站到分布式网站,很重要的区别是业务拆分和分布式部署,将应用拆分后,部署到不同的机器上,实现大规模分布式系统。分布式和业务拆分解决了,从集中到分布的问题,但是每个部署的独立业务还存在单点的问题和访问统一入口问题,为解决单点故障,我们可以采取冗余
1 实验目的 该实验通过OpenDaylight氢版本搭建负载均衡服务,可均衡网络中的流量传输,加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。在实验过程中,可以了解以下方面的知识: 负载均衡的使用以及工作原理 负载均衡服务的部署 通过OpenDaylight实现负载均衡 2 实验原理 这个简单的负载均衡应用主要是基于每个输入数据包的源地址和源端口来均衡后端服务的流量。此应用服务相应地安装OpenFlow规则将所有带有特定源地址和源端口的数据包指向给适合的后端服务器中的某一个,服务器可能使用轮询或者随机策略
今天开始开新坑——把Spring Boot 微服务部署到容器平台(K8S,OpenShift)上!
1. lvs、nginx、HAProxy、keepalive工作原理 1.1. 前言 遇到了负载均衡和高可用选型问题,我觉的有必要好好理解下lvs,nginx,haproxy和keepalive的区别和联系 LVS、Nginx、HAProxy 是目前使用最广泛的三种软件负载均衡软件。 一般对负载均衡的使用是随着网站规模的提升根据不同的阶段来使用不同的技术。具体的应用需求还得具体分析,如果是中小型的 Web 应用,比如日 PV 小于1000万,用 Nginx 就完全可以了;如果机器不少,可以用 DN
负载均衡,相信这个名词大家都不陌生。但聊起负载均衡,可能大家相互间说的并不是同一个东西,就跟火锅似的,大家都能聊到一起,但聊了半天,发现北京人说的是铜炉火锅,云南人说的是菌菇火锅,四川人说的是红油火锅,广州人说的是清补凉。我也不知道大家说的负载均衡是不是同一个东西,若是有人要问我如何做高可用,我上来就是冗余集群+负载均衡。本文对于之前没有接触过nginx、LVS、硬件负载均衡的读者,前2节略显枯燥;遇事不决,直接第3节谢谢。
在2020网络数据平面峰会上,来自紫金山实验室未来网络中心的研究员——沈洋给我们带来了《基于可编程交换机和智能网卡的四层负载均衡器》的主题演讲。
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WEB前端性能优化:减少http请求,合并CSS、合并JavaScript、合并图片。使用浏览器缓存。启用压缩。CSS放页面最上面,JS放页面最下面。减少Cookie传输。CDN加速。反向代理。
SLB(服务器负载均衡):在多个提供相同服务的服务器的情况下,负载均衡设备存在虚拟服务地址,当大量客户端从外部访问虚拟服务IP地址时,负载均衡设备将这些报文请求根据负载均衡算法,将流量均衡的分配给后台服务器以平衡各个服务器的负载压力,避免在还有服务器压力较小情况下其他服务达到性能临界点出现运行缓慢甚至宕机情况,从而提高服务效率和质量。
在大型网站中,负载均衡是有想当必要的。尤其是在同一时间访问量比较大的大型网站,例如网上商城,新闻等CMS系统,为了减轻单个服务器的处理压力,我们引进了负载均衡这一个概念,将一个服务器的压力分摊到几个服务器上,一方面减轻了宕机的几率,另一方面也使得宕机后还要其他服务器可以继续稳定运行,提高了系统的健壮性。
反向代理,是把一些静态资源存储在服务器上,当用户有请求的时候,就直接返回反向代理服务器上的资源给用户,而如果反向代理服务器上没有的资源,就转发给后面的负载均衡服务器,负载均衡服务器再将请求分发给后端的web服务器。 区别就是:反向代理服务器是需要存储资源的,让用户更快速的接收到资源 负载均衡就是,为了保证后端web服务器的高可用,高并发,是不需要要存储资源,只需要转发用户的请求。 一、SLB产生背景: SLB(服务器负载均衡):在多个提供相同服务的服务器的情况下,负载均衡设备存在虚拟服
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这是的数据包在Kubernetes中的一生系列的第四篇,如果你还没看过前几篇,那建议你阅读一下前几篇内容:
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。
用 Splash 做页面抓取时,如果爬取的量非常大,任务非常多,用一个 Splash 服务来处理的话,未免压力太大了,此时可以考虑搭建一个负载均衡器来把压力分散到各个服务器上。这相当于多台机器多个服务共同参与任务的处理,可以减小单个 Splash 服务的压力。
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:
大型网站都要面对庞大的用户量,高并发,海量数据等挑战。为了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。
硬件负载均衡性能优越,功能全面,但是价格昂贵,一般适合初期或者土豪级公司长期使用。因此软件负载均衡在互联网领域大量使用。常用的软件负载均衡软件有Nginx,Lvs,HaProxy等。本文参考大量文档,部分为直接拷贝。
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