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。
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。
负载均衡(Load Balance，简称LB)是一种服务器或网络设备的集群技术。负载均衡将特定的业务(网络服务、网络流量等)分担给多个服务器或网络设备，从而提高了业务处理能力，保证了业务的高可用性。负载均衡基本概念有：实服务、实服务组、虚服务、调度算法、持续性等，其常用应用场景主要是服务器负载均衡，链路负载均衡。
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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（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。
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。
一个系统发展初期，往往都是单机系统。应用和数据库在一台服务器上，随着业务的发展，访问量的增大，一台服务器性能就会出现天花板，往往已经难以支撑业务量了。这个时候就要考虑把数据库和应用服务器分开，访问继续增加，就会考虑数据库分库分表，应用服务器做负载均衡，其实这也属于分布式系统的一个范畴。分布式系统的核心概念就是一个“分”字，一台服务器支撑不住，那就两台，三台，四台....当然分之后会带来其他问题，比如最常见的数据一致性问题，调用链监控等问题，这些不在今日的讨论范围内，有兴趣的同学请移步百度。
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。
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。
欢迎关注专栏：Java架构技术进阶。里面有大量batj面试题集锦，还有各种技术分享，如有好文章也欢迎投稿哦。 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。
互联网早期，业务流量比较小并且业务逻辑比较简单，单台服务器便可以满足基本的需求；但随着互联网的发展，业务流量越来越大并且业务逻辑也越来越复杂，单台机器的性能问题以及单点问题凸显了出来，因此需要多台机器来进行性能的水平扩展以及避免单点故障。但是要如何将不同的用户的流量分发到不同的服务器上面呢？
在大规模业务场景中，已经不可能通过单机提供业务，这就衍生出了负载均衡的需求。为了满足合适可靠的负载，本文将从简单的基础需求出发，一步步推进并解释如何建立负载均衡平台。
一个系统发展初期，往往都是单机系统。应用和数据库在一台服务器上，随着业务的发展，访问量的增大，一台服务器性能就会出现天花板，往往已经难以支撑业务量了。这个时候就要考虑把数据库和应用服务器分开，访问继续增加，就会考虑数据库分库分表，应用服务器做负载均衡，其实这也属于分布式系统的一个范畴。分布式系统的核心概念就是一个“分”字，一台服务器支撑不住，那就两台，三台，四台....当然分之后会带来其他问题，比如最常见的数据一致性问题，调用链监控等问题，这些不在今日的讨论范围内。
将不同功能分离部署可以实现一定程度的伸缩性，但是随着网站的访问量逐步增加，即使分离到最小粒度的独立部署，单一的服务器也不能满足业务规模的要求。因此必须使用服务器集群，即将相同服务部署在多态服务器上构成一个集群整体对外提供服务。
在软件系统的架构设计中，对集群的负载均衡设计是作为高性能系统优化环节中必不可少的方案。负载均衡本质上是用于将用户流量进行均衡减压的，因此在互联网的大流量项目中，其重要性不言而喻。
早期的互联网应用，由于用户流量比较小，业务逻辑也比较简单，往往一个单服务器就能满足负载需求。随着现在互联网的流量越来越大，稍微好一点的系统，访问量就非常大了，并且系统功能也越来越复杂，那么单台服务器就算将性能优化得再好，也不能支撑这么大用户量的访问压力了，这个时候就需要使用多台机器，设计高性能的集群来应对。
•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
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。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。
计算机集群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，比如工作站或超级计算机性能价格比要高得多。 比如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后，将结果汇总，返回给用户，系统处理能力得到大幅度提高。一般分为几种：
在现代大规模、高流量的网络使用场景中，对于企业来说，仅凭单机提供业务已不能给用户带来最佳体验，应用的可靠性和速度也会受到影响。为了应对高并发和海量数据的挑战，必须提升系统性能，服务器负载均衡技术应运而生。那么什么是负载均衡，哪种负载均衡策略和算法更加可靠？本文将分享我源自实践中的经验与思考。
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。
例如有一个在线商城系统，如果这个系统业务量很小，比如在校学生自己随便写的一个小项目，所有的代码都放在一个项目store-web中，然后把这个项目部署在一台服务器上。整个项目所有的服务都由这台服务器提供，这就是单机结构。
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。
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当web应用程序增长到单服务器无法承受的地步，企业就面临着优化负载均衡的需求。简而言之，企业需要实现流量重定向，就需要从业务可靠性的需求出发，寻找一套可行的负载均衡方案，那么常用的负载均衡方案有哪些？如何实现真正的高可用？一文为你梳理明白。
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）。
在一个典型的高并发、大用户量的Web互联网系统的架构设计中，对HTTP集群的负载均衡设计是作为高性能系统优化环节中必不可少的方案。HTTP负载均衡的本质上是将Web用户流量进行均衡减压，因此在互联网的大流量项目中，其重要性不言而喻。
集群是一组协同工作的服务实体，用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来，一个集群就象是一个服务实体，但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较，集群提供了以下两个关键特性：
负载均衡(Load Balance)是集群技术(Cluster)的一种应用技术。负载均衡可以将工作任务分摊到多个处理单元，从而提高并发处理能力。目前最常见的负载均衡应用是Web负载均衡。根据实现的原理不同，常见的web负载均衡技术包括：DNS轮询、IP负载均衡和CDN。其中IP负载均衡可以使用硬件设备或软件方式来实现。
1 什么是负载均衡 网络的各个核心部件随着业务量的提高、访问量和数据流量的快速增长，其处理能力和计算强度也相应增大，使得单一设备根本无法承担。在此情况下，如果扔掉现有设备去做大量的硬件升级，这样将造成现有资源的浪费，而且如果再面临下一次业务量的提升，这又将导致再一次硬件升级的高额成本投入，甚至性能再卓越的设备也不能满足当前业务量的需求。于是，负载均衡机制应运而生。 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
载均衡设备厂商在国内外有很多，国际上评价较高的有F5和Radware2大厂商，在国内做的比较好的有深信服（在性能上可以做到和F5媲美），华三也做但市场占有率略低于深信服。
集群是一组协同工作的服务实体，用以提供比单一服务实体更具扩展性与可用性的服务平台。在客户端看来，一个集群就象是一个服务实体，但事实上集群由一组服务实体组成。与单一服务实体相比较，集群提供了以下两个关键特性： image.png 先说区别： 一句话：分布式是并联工作的，集群是串联工作的。 1：分布式是指将不同的业务分布在不同的地方。 而集群指的是将几台服务器集中在一起，实现同一业务。 分布式中的每一个节点，都可以做集群。 而集群并不一定就是分布式的。 举例：就比如新浪网，访问的人多了，他可以做一个群集，前
视频内容 今天，我们来了解一下负载均衡的几种类型，来帮助我们更好的使用腾讯云负载均衡。 [igoes.jpeg] 腾讯云负载均衡从大类上来分，有两个大类，分别是公网负载均衡实例和内网负载均衡实例。其中公网实例又分为公网有固定IP负载均衡实例和公网无固定IP负载均衡实例。公网实例用于链接互联网（外网）的负载均衡和请求分发，内网实例用于内网的负载均衡和请求分发。 [72xic.jpeg] 公网型负载均衡实例通过 Internet 从客户端获取请求，并向绑定监听器的后端服务器分发这些请求。 [anvoy.jp
与同学一同至青城山游玩，不巧今天下雨，只好提前打道回府。正好留出今天下午的时间继续学习，一周一篇自学文章不能间断。
本文主要探讨了分布式和负载均衡在大型分布式系统中的重要性，以及如何在分布式系统中实现负载均衡。通过引入负载均衡器，可以在高并发情况下，将用户请求分发到多台服务器上，避免单个服务器过载。同时，文章还提到了分布式系统中的数据一致性问题，并针对该问题提出了一种解决方案。此外，文章还介绍了常用的负载均衡算法，并提醒大家在实际应用中要注意均衡策略的选择，避免出现单点故障和性能瓶颈。
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。
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。
如果我们无法访问到谷歌网站的时候，就可以设置一个代理，然后我们去访问代理服务器，代理会向谷歌发送请求，然后再将数据返回给我们。这样的代理就是正向代理。
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。。。
视频内容 大家好，这节课，我们来看一看负载均衡的最佳实践。 虽然说我们明白了，负载均衡是什么和能干什么，但是想要真正用好负载均衡还是差一些火候，这里，我们来给大家介绍一些负载均衡的最佳实践。 双向隐藏 [img594ca7397dd84.jpg] 双向隐藏基于私有网络来进行构建，实现了如下功能： 当云服务器集群需要出访公网时，配置路由表并通过一个 Internet 网关（VM1）进行 NAT 转发。对于 Internet 上的资源来说，请求的地址始终为 Internet 网关的公网IP，Internet
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