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。
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最近要搭建一个高并发的网站。所以，得设计负载均衡这一块。从大的方向上讲，负载均衡分为硬负载均衡，和软负载均衡。下面依次简要说明一下： 硬负载均衡： 硬负载均衡，也就是使用专用的负载均衡设备。主流的硬负载均衡器有如下几种： F5：最主流的硬负载均衡器。便宜的20万以上，贵的100多万。 深信服：乞丐版低配12万元起价。 A10：基本都在100万元以上。 Array：16-100万。 看这价格就知道，硬负载均衡，一般的中小公司，都会被价格折磨、然后犹豫、最后放弃。 软负载均衡： 软软负载均衡，也就是，不使用专用
通过软件实现，例如我们熟悉的 Nginx（7层负载均衡） 和 LVS（4层负载均衡）。
🐱 猫头虎博主来啦！在今天的高并发、高可用的应用场景中，负载均衡已经成为了不可或缺的一部分。为了帮助你更好地了解和掌握负载均衡的原理和应用，我为你带来了这篇全面的技术指南。🌐
RAC的本质是提供负载均衡（Load Balancing）和故障切换（Failover），如下图所示：
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。
负载均衡常常指的是服务器端的负载均衡，比如：架设多个服务器来响应用户请求，多个服务器通过一定的管理规则来处理请求的转发。
1、什么是集群？ 就是一组相互独立的计算机，通过高速的网络组成一个计算机系统。对外表现为单一的系统，协同起来向用户提供系统资源，系统服务。 2、为什么要使用集群？ 1）高性能performance。一些需要很强的运算处理能力比如天气预报，核试验等。这就不是几台计算机能够搞定的。这需要上千台一起来完成这个工作的。 2）价格有效性。通常一套系统集群架构，只需要几台或数十台服务器主机即可，与动则上百王的专用超级计算机具有更高的性价比。 3）可伸缩性。当服务器负载压力增长的时候，系统能够扩展来满足需求，且不降低服务质量。 4）高可用性。尽管部分硬件和软件发生故障，整个系统的服务必须是7*24小时运行的 3、集群分类(按照功能和结构) 1）负载均衡集群（Loadbalancingclusters）简称LBC 负载均衡集群为企业提供了更为实用，性价比更高的系统架构解决方案。负载均衡集群把很多客户集中访问的请求负载压力可能尽可能平均的分摊到计算机集群中处理。客户请求负载通常包括应用程度处理负载和网络流量负载。这样的系统非常适合向使用同一组应用程序为大量用户提供服务。每个节点都可以承担一定的访问请求负载压力，并且可以实现访问请求在各节点之间动态分配，以实现负载均衡。负载均衡运行时，一般通过一个或多个前端负载均衡器将客户访问请求分发到后端一组服务器上，从而达到整个系统的高性能和高可用性。 2）高可用性集群（High-availabilityclusters）简称HAC 一般是指当集群中的任意一个节点失效的情况下，节点上的所有任务自动转移到其他正常的节点上，并且此过程不影响整个集群的运行，不影响业务的提供。 3）高性能计算集群（High-perfomanceclusters）简称HPC 高性能计算集群采用将计算任务分配到集群的不同计算节点儿提高计算能力，因而主要应用在科学计算领域。 4、常用集群软硬件 常用开源集群软件有：lvs，keepalived，haproxy，nginx，apache，heartbeat 常用商业集群硬件有：F5,Netscaler，Radware，A10等
SLB(Server load balancing)是对集群内物理主机的负载均衡，而GSLB是对物理集群的负载均衡。 这里的负载均衡可能不只是简单的流量均匀分配,而是会根据策略的不同实现不同场景的应用交付。
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。
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；
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。
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。
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。
作者 | 卢万龙 策划 | 辛晓亮 当下，Web 3.0 大火，各种炒币、非同质化代币、元宇宙等应用模式纷纷粉墨登场。这些场景有一个共同的点就是——上”链”（这里所说都是指公链。我个人认为联盟链都是假的，巨头的跑马圈地，最多就是 Web 2.0 重来一遍。只有公链才是真的，所有场景都值得重塑一遍）。上”链”有一点难度的，一是因为应用场景可能受政治因素影响，另外一个是技术也是影响场景落地的一个关键要素。 我认为技术关键点可能有三个，计算、存储和网络。这其中，又以网络因素影响最大。为什么呢？无限计算和存储
集群就是一组（若干个）相互独立的计算机，利用高速通信网络组成的一个较大的计算机服务系统，每个集群节点（即集群中的每台计算机）都是运行各自服务的独立服务器。这些服务器之间可以彼此通信，协同向用户提供应用程序、系统资源和数据。
负载均衡(Load Balancing)就是一种网络技术,是用来将工作负载分布到多个服务器上,提高资源利用率、最大化吞吐量、最小化响应时间、避免单个服务器过载，提高了系统的性能和可靠性。
负载均衡 （Load Balancing） 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。 大型
Q1:请问再视频领域，媒体服务器，使用F-Stack是否合适？ A1:F-Stack在纯推流的模式上是支持且合适的，如果有转码服务等计算密集型服务，需要等我们支持中断+轮询模式之后更合适。 Q2:请问，安装F-Stack对网卡有没有要求？ A2:F-Stack使用了DPDK作为网络模块，网卡要求与DPDK相同，具体支持网卡列表请参考《list of supported NICs》(http://dpdk.org/doc/nics)。 Q3:基于 F-Stack 的分布式文件系统是怎么样的，效率提高的明显
LB,SLB,ALB，GSLB,CDN，傻傻分不清楚，听风看雨。。。毒鸡汤看多了，我快掩饰不住我的悲伤了。。。
“目前市面的工具，都是将公有云和私有云分开管理，各自有不同的工具集，这太不适合混合云时代了。”
②：LNMP（基于python的web架构） Linux+nginx+mysql+python 静态资源：客户端从服务器获得的资源表现形式与原文件相同 动态资源：通常是程序文件，需要服务器执行后，将执行结果返回给客户端。
负载均衡 （Load Balancing） 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。
计算机集群简称集群，是一种计算机系统，它通过一组松散集成的计算机软件(和/或)硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。在某种意义上，他们可以被看作是一台计算机。集群系统中的单个计算机通常称为节点，通常通过局域网连接，但也有其它的可能连接方式。集群计算机通常用来改进单个计算机的计算速度(和/或)可靠性。一般情况下集群计算机比单个计算机，工作站或超级计算机性能价格比要高得多。
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。
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什么是负载均衡呢？用户输入的流量通过负载均衡器按照某种负载均衡算法把流量均匀地分散到后端的多个服务器上，接收到请求的服务器可以独立的响应请求，达到负载分担的目的。从应用场景上来说，常见的负载均衡模型有全局负载均衡和集群内负载均衡，从产品形态角度来说，又可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡。
前言 LVS(Linux Virtual Server)Linux虚拟服务器，是一个虚拟的服务器集群系统。本项目在1998年5月由章文嵩博士成立，是中国国内最早出现的自由软件项目之一。通过LVS提供的负载均衡技术和Linux操作系统可实现一个高性能、高可用的服务器群集，从而以低成本实现最优的服务性能。 集群基础 集群简介 集群(Cluster)是一组相互独立的、通过高速网络互联的计算机，它们构成了一个组，并以单一系统的模式加以管理。一个客户与集群相互作用时，集群像是一个独立的服务器。集群配置是用于提高
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
专注数据中心的网络公司Big Switch Networks今天发布了一个新的安全平台BigSecure，为其Big Monitoring Fabric提供新功能。 BigSecure包含了其他Big
笔者在阅读了一大堆源码后，就会情不自禁产生造轮子的想法。于是花了数个周末的时间用C语言撸了一个DBProxy(MySQL协议)。在笔者的github中给这个DBProxy起名为Hero。
这期为什么会写这个主题呢？因为 K8s 里面的 IP 类型实在是太多了，多到让你在使用的时候晕头转向。这次我们借助一个（虚拟的）例子来看看使用 K8s 的时候，会涉及到哪些类型的 IP 地址。
上几期我们谈了，多维度架构中的网络损耗和超时时间，今天我们谈谈另一个在多维度架构中非常重要的技术点「会话数」。会话数的英文是 Session，请不要与HTTP服务中的SESSION混淆。
•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
在业务初期，我们一般会先使用单台服务器对外提供服务。随着业务流量越来越大，单台服务器无论如何优化，无论采用多好的硬件，总会有性能天花板，当单服务器的性能无法满足业务需求时，就需要把多台服务器组成集群系统提高整体的处理性能。
软件架构的出现是为了解决系统规模增加后出现了系统耦合严重，开发效率低，逻辑复杂，扩展困难等问题。所以架构设计是为了解决软件复杂度而存在的，所以架构设计的目地是识别出需求的复杂点然后针对性的解决。系统设计时需要考虑：性能，系统的可扩展性，安全性，高可用，成本。 架构师的工作并不神秘，成熟的架构师需要对已经存在的技术非常熟悉，对已经经过验证的架构模式烂熟于心，然后根据自己对业务的理解，挑选合适的架构模式进行组合，再对组合后的方案进行修改和调整。
毫无疑问，微服务架构的设计原则和核心话题是本文要讨论的重点，也是打算从零基础开始构建微服务架构需要事先考虑、规划的。一个好的产品、应用能否稳定运行，持续开发，满足业务需求，能否经得起现实的考验，就需要在设计阶段考虑很多、很多，以确保它的健壮性。
背景 随着互联网访问量的急剧增加，单台服务器的能力已严重不能满足需求。则需要从两个方面考虑提高服务能力：1、向上扩展，2、向外扩展 向上扩展的缺点： 1、造价高 2、随着性能的提高，会在某个临界点遇到瓶颈，导致性能随后降低。 向外扩展的优点： 1、造价低 2、提供高并发能力和高可用性 3、可扩展性好。 分类 负载均衡集群（Load Balance） 高可用集群（High Availability Cluster） 高性能集群（High performance computing） 负载均衡集群：由于电信运行
LVS，全称Linux Virtual Server，是国人章文嵩发起的一个开源项目。 在社区具有很大的热度，是一个基于四层、具有强大性能的反向代理服务器。 早期使用lvs需要修改内核才能使用，但是由于性能优异，现在已经被收入内核。
即更新操作成功并返回客户端后，所有节点在同一时间的数据完全一致。对于客户端来说，一致性指的是并发访问时更新过的数据如何获取的问题。从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致。
即更新操作成功并返回客户端后，所有节点在同一时间的数据完全一致。 对于客户端来说，一致性指的是并发访问时更新过的数据如何获取的问题。 从服务端来看，则是更新如何复制分布到整个系统，以保证数据最终一致。
DNS 实现负载均衡是最基础简单的方式。一个域名通过 DNS 解析到多个 IP，每个 IP 对应不同的服务器实例，这样就完成了流量的调度，虽然没有使用常规的负载均衡器，但也的确完成了简单负载均衡的功能。
前言： 本文在书写之前，拜读了张开涛：《亿级流量网站架构核心技术》一书，该书写的系统性很强，建议购买阅读。 本文仅代表个人观点。 本文通过一张图，将分布式开源技术的知识点串起来，方便整体了解和查阅。
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。
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