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
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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（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。
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·
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。
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。
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。
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。
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：
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
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。
大家在平时浏览互联网的时候肯定遇到过服务器崩溃这种情况，排除主观因素之外造成这种原因的就是网络服务器的问题了，想要保持互联网的稳定运行就需要运算能力比较强的服务器组，所以现在很多互联网企业都拥有非常庞大的服务器组，不过服务器是需要很大成本的，在搭建好实体服务器之后很多公司还会另外部署一些负载均衡服务器，从而发挥出服务器更为强劲的性能，那么什么是负载均衡服务器？负载均衡服务器有哪些类型？
① 所谓四层就是基于IP+端口的负载均衡；七层就是基于URL等应用层信息的负载均衡；同理，还有基于MAC地址的二层负载均衡和基于IP地址的三层负载均衡。 换句换说，二层负载均衡会通过一个虚拟MAC地址接收请求，然后再分配到真实的MAC地址；三层负载均衡会通过一个虚拟IP地址接收请求，然后再分配到真实的IP地址；四层通过虚拟IP+端口接收请求，然后再分配到真实的服务器；七层通过虚拟的URL或主机名接收请求，然后再分配到真实的服务器。
（一） 简单理解四层和七层负载均衡: ① 所谓四层就是基于IP+端口的负载均衡；七层就是基于URL等应用层信息的负载均衡；同理，还有基于MAC地址的二层负载均衡和基于IP地址的三层负载均衡。 换句换说，二层负载均衡会通过一个虚拟MAC地址接收请求，然后再分配到真实的MAC地址；三层负载均衡会通过一个虚拟IP地址接收请求，然后再分配到真实的IP地址；四层通过虚拟IP+端口接收请求，然后再分配到真实的服务器；七层通过虚拟的URL或主机名接收请求，然后再分配到真实的服务器。 ② 所谓的四到七层负载均衡，就是在
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
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；
一，什么是负载均衡（Load balancing） 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，但是随着业务量越来越大，无论是性能上还是稳定性上都有了更大的挑战。这时候我们就会想到通
原文作者：mattklein123 原文地址：https://blog.envoyproxy.io/introduction-to-modern-network-load-balancing-and-
他们反馈的问题是这样的：有一次碰上流量高峰，他们突然发现线上服务的可用率降低了，经过排查发现，是因为其中有几台机器比较旧了。当时最早申请的一批容器配置比较低，缩容的时候留下了几台，当流量达到高峰时，这几台容器由于负载太高，就扛不住压力了。业务问我们有没有好的服务治理策略？
负载均衡是高可用性基础架构的关键组件，通常用在多个服务器之间分配工作负载来提高网站、应用程序、数据库和其他服务的性能和可靠性。
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？
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。
四层负载均衡支持IPv4协议和IPv6协议，是基于流的服务端负载均衡，对报文进行逐流分发，将同一条流的报文分发给同一个服务器。四层负载均衡对基于HTTP的七层业务无法做到按内容进行分发，限制了负载均衡的适用范围。四层负载均衡有NAT（Network AddressTranslation，网络地址转换）和直接路由（Direct Routing，以下简称DR）两种应用方式。
Nacos 作为目前主流的微服务中间件，包含了两个顶级的微服务功能：配置中心和注册中心。
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。
OSI: open system interconnection 开放式系统互联参考模型
相信很多小伙伴的公司都是服务治理，自动化运维了吧，那么我们很多东西都变成我们自己去设置了，比如自己创建一个域名，绑定他的代理机器，它的web负载均衡这些东西。所以今天跟大家一起来看看负载均衡
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Ribbon是一个客户端负载均衡解决方案，简单来说，就是从Eureka获取可用服务实例列表，然后将请求根据某种策略发到这些实例上面执行
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
提到当下数据中心网络技术，负载均衡是绕不开的一个话题。为了应对高并发和海量数据的挑战，必须提升系统性能，负载均衡应运而生。那么什么是负载均衡，面对传输的数据量较大、流量长连接等场景，哪种负载均衡策略和算法更加智能和高效？今天就和大家分享我的一点思考。
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。
记得第一次接触 Nginx 是在实验室，那时候在服务器部署网站需要用 Nginx 。Nginx 是一个服务组件，用来反向代理、负载平衡和 HTTP 缓存等。那么这里的 负载均衡 是什么？
他能够将大量的请求，根据负载均衡算法，将不同的请求分发到多台服务器上进行处理，使得所有的服务器负载都维持在一个高效稳定的状态，进而可以提高系统的吞吐量，和保证系统的可用性
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。
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。
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，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。
Ribbon的负载均衡策略是一个叫做IRule的接口来定义的，每一个子接口都是一种规则。
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。
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