我们知道容器的特点是快速创建、快速销毁，Kubernetes Pod和容器一样只具有临时的生命周期，一个Pod随时有可能被终止或者漂移，随着集群的状态变化而变化，一旦Pod变化，则该Pod提供的服务也就无法访问，如果直接访问Pod则无法实现服务的连续性和高可用性，因此显然不能使用Pod地址作为服务暴露端口。
一般来说，在 K8S 下部署服务是很简单的事儿，但是如果部署的是一个 gRPC 服务的话，那么稍不留神就可能掉坑里，个中缘由，且听我慢慢道来。
负载均衡是什么鬼？从字面意思来看，它应该有两层意思分别是负载和均衡。而对于系统负载均衡它同样具有两层意思，其中系统负载指的系统能够承载的最大访问流量，系统均衡指的是前端请求要均匀地分配给后端机器，同时，同一用户要尽可能分配给同一机器。系统通过负载均衡以后具有如下好处：
小明的公司有3个系统： 系统A、系统B和系统C ，这三个系统所做的业务不同，被部署在3个独立的机器上运行， 他们之间互相调用（当然是跨域网络的）， 通力合作完成公司的业务流程。
在数据库存储领域如果单表数据量很大，通常会采用分库分表，同样在缓存领域同样需要分库，下面以一个非常常见的Redis分库架构为例进行阐述。
如果你的nginx服务器给2台web服务器做代理，负载均衡算法采用轮询，那么当你的一台机器web程序关闭造成web不能访问，那么nginx服务器分发请求还是会给这台不能访问的web服务器，如果这里的响应连接时间过长，就会导致客户端的页面一直在等待响应，对用户来说体验就打打折扣，这里我们怎么避免这样的情况发生呢。这里我配张图来说明下问题。
抽奖、抢红包、秒杀，这类系统其实都有一些共同的特点，那就是在某个时间点会瞬间涌入大量的人来点击系统，给系统造成瞬间高于平时百倍、千倍甚至几十万倍的流量压力。
假设你订阅了一个别人的服务，从注册中心查询得到了这个服务的可用节点列表，而这个列表里包含了几十个节点，这个时候你该选择哪个节点发起调用呢？这就是客户端负载均衡算法的问题。
1、轻量应用服务器Lighthouse https://cloud.tencent.com/product/lighthouse
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。
近期，掘金发出技术专题的邀约，我也是紧跟潮流，写了一篇关于网络协议的性能优化与性能评估的文章，本篇文章主要讲了三个大方向包括：网络协议的性能指标、性能优化策略、性能评估方法；并针对这三个方面进行深入的分析，希望与大家一起交流分享。
无论是我们在学校刚开始学编程，还是在刚参加工作开始处理实际问题，写出来的程序都是很简单的。因为面对的问题很简单。以处理数据为例，可能只是把一个几十K的文件解析下，然后生成一个词频分析的报告。很简单的程序，十几行甚至几行就搞定了。
数据经过ETL、存储等数据处理过程之后，通过数据应用产品的形式呈现给最终使用方，PC和APP类数据产品以各类不同用途的数据大屏、看板将数据指标展示给管理者、运营和业务人员，数据应用后端也会为商城、CRM等业务团队开发出一些restful类型的数据接口，供他们取数使用。
Nginx的代理功能与负载均衡功能是最常被用到的，关于nginx的基本语法常识与配置已在上篇文章中有说明，这篇就开门见山，先描述一些关于代理功能的配置，再说明负载均衡详细。
互联网的快速发展，越来越多的公司开始由单体架构转向微服务架构。因此，微服务的学习需要被我们这些奋斗者们所掌握，在学习微服务之前，我们有必要盘点下所谓的微服务是什么，包含什么，解决了什么样的业务场景。
为大家总结新一期 好雨云帮一周问答集锦（12.12-12.18） 请各位老司机慢用～ ---- Q：应用构建成功，但一直卡在了正在启动中，如何排查和处理？ A：应用无法启动的有很多种原因造成，下面提供一些排查问题的思路： 从应用的角度去排查： 1、应用如果是源代码部署，Procfile文件中的运行命令是否可以在本地运行 2、应用如果是Dockerfile方式构建，请确认ENTRYPOINT或CMD的命令可以正常运行 从平台的角度去排查： 1、查看管理节点的 /logs/region_api/error.l
用户在咨询弹性伸缩服务时，觉得该产品挺好，但一经解释，发现不能用（软件架构不支持）。原因是，使用该产品，需要做到“应用无状态化”。
虽然 Dubbo 是个很优秀的 SOA 框架，在国内也是非常流行，但在 service mesh 的大风下，有些跟不上时代了。一方面官方还没有给出权威的 mesh 化解决方案，另一方面，基于云原生的 Istio 确实太优秀，为了拥抱云原生，本文尝试罗列 dubbo 需要的改动，并基于 2.7.7 的源码实际尝试了去除 dubbo 路由和负载均衡功能。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。对于海量数据的处理 随着互联网应用的广泛普及，海量数据的存储和访问成为了系统设计的瓶颈问题。对于一个大型的互联网应用，每天几十亿的PV无疑对数据库造成了相当高的负载。对于系统的稳定性和扩展性造成了极大的问题。通过数据切分来提高网站性能，横向扩展数据层已经成为架构研发人员首选的方式。
接下来介绍Nginx的重要功能：反向代理+负载均衡。单体Nginx的性能虽然不错，但也是有瓶颈的。打个比方：用户请求发起一个请求，网站显示的图片量比较大，如果这个时候有大量用户同时访问，全部的工作量都集中到了一台服务器上，服务器不负重压，可能就崩溃了。高并发场景下，自然需要多台服务器进行集群，既能防止单个节点崩溃导致平台无法使用，又能提高一些效率。一般来说，Nginx完成10万多用户同时访问，程序就相对容易崩溃。
Nginx的代理功能与负载均衡功能是最为常用的，这篇先描述一些关于代理功能的配置，再说明负载均衡详细。
•防止Pod失联 •定义一组Pod的访问策略 •支持ClusterIP，NodePort以及LoadBalancer三种类型 •Service的底层实现主要有iptables和ipvs二种网络模式
kube-proxy 的转发模式可以通过启动参数–proxy-mode进行设置，有userspace、iptables、IPVS等可选项。
本文只介绍选型分析、部署架构图、部署架构设计说明、部署节点规划、上云总成本分析等内容，具体的安装部署暂不涉及。
数据量巨大时，首先把多表分算到不同的DB中，然后把数据根据关键列，分布到不同的数据库中。库分布以后，系统的查询，io等操作都可以有多个机器组成的群组共同完成了。本文主要就是针对，海量数据库，进行分库、分表、负载均衡原理，进行探讨，并提出解决方案。
您可以将 HAProxy 作为 Docker 容器运行吗？是的！这还需要问吗？如今 Docker 无处不在，您会发现许多应用程序都已被 Docker 化；HAProxy 负载均衡器也不例外，但 HAProxy 就是为此而生的。作为在 Linux 上运行的独立服务，将其移植到 Docker 似乎很自然。
可扩展性，意味着能够通过向系统添加资源的方式应对不断增加的工作量。而加资源有两种方式：
许多公司开始了国际业务，大文件跨国传输也越来越频繁。随着业务的发展和公司规模的扩大，许多公司纷纷在海外设立分支机构。不得不说，随着经济一体化进程不断加快，企业跨国经营已成为一种趋势。但是，由于传输距离、文件大小、网络环境等方面的限制，大文件跨国传输的质量和速度都大打折扣。意外的传输中断、丢包、文件损坏、耗时过长、文件泄露等问题让跨国集团的工作举步维艰。成功发送大文件。
https://blog.envoyproxy.io/introduction-to-modern-network-load-balancing-and- proxying-a57f6ff80236
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。
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。
我们之前有一篇文章详述了如何使用nginx实现负载均衡(Nginx+Tomcat搭建集群，Spring Session+Redis实现Session共享)，在这篇文章中，我们实现了如何将客户端发来的请
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（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。
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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。
Spring Cloud Ribbon 是一套基于 Netflix Ribbon 实现的客户端负载均衡和服务调用工具。Netflix Ribbon 是 Netflix 公司发布的开源组件，其主要功能是提供客户端的负载均衡算法和服务调用。Spring Cloud 将其与 Netflix 中的其他开源服务组件（例如 Eureka、Feign 以及 Hystrix 等）一起整合进 Spring Cloud Netflix 模块中，整合后全称为 Spring Cloud Netflix Ribbon。Ribbon 是 Spring Cloud Netflix 模块的子模块，它是 Spring Cloud 对 Netflix Ribbon 的二次封装。通过它，我们可以将面向服务的 REST 模板（RestTemplate）请求转换为客户端负载均衡的服务调用。Ribbon 是 Spring Cloud 体系中最核心、最重要的组件之一。它虽然只是一个工具类型的框架，并不像 Eureka Server（服务注册中心）那样需要独立部署，但它几乎存在于每一个使用 Spring Cloud 构建的微服务中。Spring Cloud 微服务之间的调用，API 网关的请求转发等内容，实际上都是通过 Spring Cloud Ribbon 来实现的·
概念 负载均衡，英文名称为Load Balance，其意思就是分摊到多个操作单元上进行执行，例如Web服务器、FTP服务器、企业关键应用服务器和其它关键任务服务器等，从而共同完成工作任务。 负载均衡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。 分类 一般有以下3种类型的负载均衡架构 1、链路负载均衡 链路负载均衡就是一般讲的DNS轮循负载均衡，负载均衡是由DNS动态解析成不同的IP完成的，在DNS中为多个地
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。
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。
📷 介绍无线局域网负载均衡分类以及形式，无线局域网负载均衡设置主要从无线局域网负载均衡分类和负载不均衡形式两点介绍路由器的异同，轻轻松松就能完成设置，没什么难的。赶快进入无线的世界中来吧。 在网络应用
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。
负载均衡也不是什么新鲜词儿了，相信大家都有所了解，甚至有的人有过深入的学习和实操，那么本文就来把常见的负载均衡相关东东总结一下。
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
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。
原文作者：mattklein123 原文地址：https://blog.envoyproxy.io/introduction-to-modern-network-load-balancing-and-
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