2020 年 9 月,UCloud 上线了 Serverless 容器产品 Cube,它具备了虚拟机级别的安全隔离、轻量化的系统占用、秒级的启动速度,高度自动化的弹性伸缩,以及简洁明了的易用性。结合虚拟节点技术(Virtual Kubelet),Cube 可以和 UCloud 容器托管产品 UK8S 无缝对接,极大地丰富了 Kubernetes 集群的弹性能力。如下图所示,Virtual Node 作为一个虚拟 Node 在 Kubernetes 集群中,每个 Cube 实例被视为 VK 节点上的一个 Pod。
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。
本文翻译自 2021 年 Daniel Borkmann 在 FOSDEM 的一篇分享:Advanced eBPF kernel features for the container age[1]。
我这里使用了两台Linux服务器,一台安装Nginx、Memcached、Tomcat服务器1,另一台服务器安装Tomcat服务器2。 二、Nginx+Tomcat实现负载均衡 1、安装nginx及t
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
Cilium 1.11测试版(Beta)为你带来了一系列引人注目的功能和增强功能,包括OpenTelemetry支持、感知拓扑的负载均衡、Kubernetes APIServer策略匹配,以及更多功能。本文将为您详细介绍这个令人振奋的版本,以及它为现代应用程序网络安全和性能带来的突破。
Yelp 础设施团队的主要目标之一就是为了尽可能接近零停机时间。那也就是说当用户访问www.yelp.com作出动作的时候,网站的响应速度必须尽可能的快。一种方法是使用 HAProxy 负载均衡能够保持 www.yelp.com 网站的响应速度。通常我们在任何地方都使用 HAProxy 来保持网站的外部负载均衡、内部负载均衡,甚至运用到构建面向服务的架构中。我们发现在 Yelp 的每台机器上运行 HAProxy,均可作为 SmartStack 的一部分。 我们喜欢在发展 SOA 的时候使用 SmartSt
一个网站要保持高可用,绝对要避免单点故障,即只有一台服务器提供web服务,当这台服务器宕机时,流量进不来,意味着白花花的钱就丢了。
本文翻译自 2019 年 DigitalOcean 的工程师 Nate Sweet 在 KubeCon 的一篇分享:
本文翻译自 2019 年 DigitalOcean 的工程师 Nate Sweet 在 KubeCon 的一篇分享: Understanding (and Troubleshooting) the eBPF Datapath in Cilium[1] 。
总结 开启压缩主要是为了减少网络传输消耗,浏览器会对压缩的文件进行解压缩,这个过程要快很多。
本文教你如何用一条命令构建 k8s 高可用集群且不依赖 haproxy 和 keepalived,也无需 ansible。通过内核 ipvs 对 apiserver 进行负载均衡,并且带 apiserver 健康检测。架构如下图所示:
Kubernetes 自 v1.6 以来,官方就宣称单集群最大支持 5000 个节点。不过这只是理论上,在具体实践中从 0 到 5000,还是有很长的路要走,需要见招拆招。
一. 衡量指标 用什么来衡量一个系统的负载能力呢?有一个概念叫做每秒请求数(Requests per second),指的是每秒能够成功处理请求的数目。比如说,你可以配置tomcat服务器的maxConnection为无限大,但是受限于服务器系统或者硬件限制,很多请求是不会在一定的时间内得到响应的,这并不作为一个成功的请求,其中成功得到响应的请求数即为每秒请求数,反应出系统的负载能力。 通常的,对于一个系统,增加并发用户数量时每秒请求数量也会增加。然而,我们最终会达到这样一个点,此时并发用户数量开始“压倒
这篇是Network Policy最后一篇,主题是关于eBPF。前面两篇,我们聊完了Network Policy的意义和iptables实现,今天我们聊聊如何借助eBPF来摆脱对iptables的依赖,并实现Network Policy。
## 优先级 TC 在检查 tablet 状态的同时,也会对非 HEALTHY 状态的 tablet 分配一个初始优先级。该优先级决定了在 TS 中的处理优先级。
在现代网络应用中,负载均衡是提高性能和可靠性的关键因素之一。通过将请求分发到多个服务器上,负载均衡可以确保请求被合理地处理,并避免单点故障。
前段时间,我们在 「使用 Kind 在 5 分钟内快速部署一个 Kubernetes 高可用集群」一文中介绍了如何使用 Kind 这个开箱即可快速部署 Kubernetes 高可用集群的神器,相信不少同学用上这个神器后大大的降低了 Kubernetes 集群的部署难度和提高了 Kubernetes 集群的部署速度。
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。
OSI: open system interconnection 开放式系统互联参考模型
一个 Kubernetes 应用程序在逻辑上分成两部分:一部分是计算资源(由 pod 表示),另一部分提供对应用程序的访问(由服务表示)。应用程序客户端可以使用抽象名称访问它,而无需关心实际上有哪个 pod 处理请求。并且,由于单个服务可能有多个 pod 作为后端,因此它还充当负载平衡器的角色。在默认的 Kubernetes 部署中,此负载平衡功能使用非常简单的 iptables 或 Linux IPVS 来实现——两者都在 L4(比如 TCP)层工作,并且执行朴素的、基于随机的循环机制。当然,云提供商还可以提供更传统的负载平衡解决方案来公开应用程序,但我们先从简单的开始。
作为资源管理的核心部分,OS的线程调度器必须保持下面这样简单,不变的特性: 确保ready状态的线程总是被调度到有效的CPU核上。虽然它看起来是简单的,我们发现这个不变性在Linux上经常被打破。当ready状态的线程在runqueue中等待时,有些CPU核却还会空闲几秒。以我们的经验,这类性能方面的问题会导致重度依赖同步的应用的性能成倍的下降,针对Kernel编译会多造成高达13%的延迟,针对广泛使用的商用数据库会造成23%的吞吐量降低。传统的测试技术和调试工具对于确认和了解这类问题是无效的,因此这些问题的症状经常是难以捕获的。为了能够推动我们的调查,我们构建了新的工具来在线检测这种违反不变性的情况并且将调度行为可视化。这些工具是简单的,易于在多个kernel版本间移植的并且使用的代价很小。我们相信这些工具将成为内核开发者工具链的一部分来帮助其避免这类问题的出现。
在Kubernetes集群中,网络代理是实现负载均衡和服务发现的重要组件。在Kubernetes中,有两种主要的代理模式:IPVS和iptables。这两种代理模式都可以实现负载均衡和服务发现,但它们有着不同的优缺点。
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。
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。
topshelf是创建windows服务的一种方式,相比原生实现ServiceBase、Install.Installer更为简单方便, 我们只需要几行代码即可实现windows服务的开发。topshelf本身支持windows及linux下mono上部署安装,同样也是开源的。
在《一文读懂 | 进程怎么绑定 CPU》这篇文章中介绍过,在 Linux 内核中会为每个 CPU 创建一个可运行进程队列,由于每个 CPU 都拥有一个可运行进程队列,那么就有可能会出现每个可运行进程队列之间的进程数不一样的问题,这就是所谓的 负载不均衡 问题,如下图所示:
阅读目录: 介绍 基础用法 调试及安装 可选配置 多实例支持及相关资料 quartz.net 上月在公司内部的一次分享,现把PPT及部分交流内容整理成博客。 介绍 topshelf是创建windows服务的一种方式,相比原生实现ServiceBase、Install.Installer更为简单方便, 我们只需要几行代码即可实现windows服务的开发。topshelf本身支持windows及linux下mono上部署安装,同样也是开源的。 topshelf相对原生来说,调试起来比较方便,可以在开发时以控制台
服务器负载过高该怎么办? 服务器负载过高该怎么办?不管是网站服务器,应用程序还是游戏服务器有时候都会面临超出服务器配置的访问,当大量流量访问中国香港服务器时就会导致香港服务器负载过高,遇见这种情况我们
在微服务开发中,存在诸多的开发痛点,例如分布式事务、全链路跟踪、限流降级和服务平滑上下线等。而在这其中,分布式事务是最让开发者头痛的。那分布式事务是什么呢?
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
在网站创立初期,我们一般都使用单台机器对台提供集中式服务,但随着业务量越来越大,无论性能还是稳定性上都有了更大的挑战。
在网站创立初期,我们一般都使用单台机器对台提供集中式服务,但随着业务量越来越大,无论性能还是稳定性上都有了更大的挑战。这时候我们就会想到通过扩容的方式来提供更好的服务。我们一般会把多台机器组成一个集群对外提供服务。然而,我们的网站对外提供的访问入口都是一个的,比如www.taobao.com。那么当用户在浏览器输入 www.taobao.com 的时候如何将用户的请求分发到集群中不同的机器上呢,这就是负载均衡在做的事情。
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。
当前大多数的互联网系统都使用了服务器集群技术,集群即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。
这是一篇介绍Linux调度问题的文章,源自这篇文章。文章中涉及到的一些问题可能已经得到解决,但可以学习一下本文所表达的思想和对CPU调度的理解。
一、为什么使用Nginx 互联网飞速发展的今天,大用户量高并发已经成为互联网的主体.怎样能让一个网站能够承载几万个或几十万个用户的持续访问呢?这是一些中小网站急需解决的问题。为了解决这个问题引入了负载均衡方法。负载均衡就是一个web服务器解决不了的问题可以通过多个web服务器来平均分担压力来解决,并发过来的请求被平均分配到多个后台web服务器来处理,这样压力就被分解开来。 负载均衡服务器分为两种一种是通过硬件实现的负载均衡服务器,简称硬负载例如:f5。另一种是通过软件来实现的负载均衡,简称软负载:例如a
1、负载均衡:把客户端的请求通过负载均衡算法分发到不同的正常运行的服务器来处理,从而减少单个服务器的压力。
指将负载(工作任务)进行平衡、分摊到多个单元操作上进行运行,从而提高并发处理能力。
问卷链接(https://www.wjx.cn/jq/97146486.aspx) ---- 本文翻译自 2020 年 Daniel Borkmann 在 KubeCon 的一篇分享: eBPF and Kubernetes: Little Helper Minions for Scaling Microservices(https://kccnceu20.sched.com/event/ZemQ/ebpf-and-kubernetes-little-helper-minions-for-scaling-m
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。
Kube-proxy的主要作用是将集群内部服务的访问请求分发到正确的Pod上。在Kubernetes中,每个服务都有一个唯一的DNS名称和一个虚拟的IP地址,这个IP地址是由Kube-proxy维护的。当有访问请求到达该IP地址时,Kube-proxy会根据负载均衡算法,将请求分发到后端的Pod上。同时,Kube-proxy还可以检测后端Pod的状态,以确保服务的高可用性和可靠性。
1. HTTP重定向 当用户发来请求的时候,Web服务器通过修改HTTP响应头中的Location标记来返回一个新的url,然后浏览器再继续请求这个新url,实际上就是页面重定向。通过重定向,来达到“负载均衡”的目标 这个方式非常容易实现,并且可以自定义各种策略,但是,它在大规模访问量下,性能不佳,而且,给用户的体验也不好,实际请求发生重定向,增加了网络延时 所以此方式了解即可,实际应用较少 2. 反向代理负载均衡 反向代理服务的核心工作主要是转发HTTP请求,扮演了浏览器端和后台Web服务器中
随着访问量的上升,web 系统的压力越来越大,在这个过程中,面临很多问题。 而在网络层面上,由于数据暴增,单服务器开始疲于应对海量用户访问,就需要搭建负载均衡系统,让分布式集群分担压力。 所谓的负载均衡,就是让服务器集群分配工作任务,起到保护 web 服务器的作用。
如今,在各种互联网应用中,随着站点对硬件性能、响应速度、服务稳定性、数据可靠性等要求也越来越高,单台服务器也将难以无法承担所有的访问需求。当然了,除了使用性价比高的设备和专用负载分流设备外,还有一些其他选择来帮你解决此问题,就是搭建集群服务器通过整合多台普通的服务器设备并以同一个地址对外提供相同的服务,今天就带领大家学习企业中常用的一种群集技术 —— LVS。
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。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云