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
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
在上篇文章中(RestTemplate的逆袭之路，从发送请求到负载均衡)我们完整的分析了RestTemplate的工作过程，在分析的过程中，我们遇到过一个ILoadBalancer接口，这个接口中有一
前面的调度学习都是默认在单个CPU上的调度策略。我们知道为了CPU之间减少“干扰”，每个CPU上都有一个任务队列。运行的过程种可能会出现有的CPU“忙的一笔”，有的CPU“闲的蛋疼”，于是便需要负载均衡。
在 kubernetes 中，当创建带有多个副本的 deployment 时，kubernetes 会创建出多个 pod，此时即一个服务后端有多个容器，那么在 kubernetes 中负载均衡怎么做，容器漂移后 ip 也会发生变化，如何做服务发现以及会话保持？这就是 service 的作用，service 是一组具有相同 label pod 集合的抽象，集群内外的各个服务可以通过 service 进行互相通信，当创建一个 service 对象时也会对应创建一个 endpoint 对象，endpoint 是用来做容器发现的，service 只是将多个 pod 进行关联，实际的路由转发都是由 kubernetes 中的 kube-proxy 组件来实现，因此，service 必须结合 kube-proxy 使用，kube-proxy 组件可以运行在 kubernetes 集群中的每一个节点上也可以只运行在单独的几个节点上，其会根据 service 和 endpoints 的变动来改变节点上 iptables 或者 ipvs 中保存的路由规则。
不懂？！我就知道很多人都看不懂，不过如果把整个过程，比作网购，我相信就算是不懂技术的妹纸们也会醍醐灌顶！！！
负载均衡和缓存功能是 Nginx 最常用的两个功能，这两个功能都属于高性能的调优手段，也和后端人员的关系比较密切，只有了解并会使用它们才能更好地调试和运行自己的项目。针对Nginx 负载均衡模式先前有整理过：Nginx 的负载均衡模式有哪些？它的实现原理是什么？。本篇主要围绕负载均衡和缓存功能和配置做归纳总结
前言 本文仅代表作者个人观点，本文在书写过程中，得到了红帽技术专家蔡书的指导，在此表示感谢！ 一、数字化转型 当下IT界，IT公司都在谈帮助客户实现“数字化转型”、“业务转型”。在此，我不做评判。但从
Dubbo和Spring Cloud相关 Dubbo 你说你了解dubbo，能讲一下dubbo的基本原理吗？ dubbo支持的通信协议和序列化协议？dubbo负载均衡和集群容错策略有哪些？dubbo的
我们以javaweb为例，来搭建一个简单的电商系统，看看这个系统可以如何一步步演变。
对于现在的互联网企业来说，发生服务器过载崩溃会造成巨大的损失，不仅仅会让用户群大量流失，而且还会损害企业的信誉，为了保持服务器组的正常稳定使用，企业也采取了各种办法，在考虑成本的前提下大量增加服务器组肯定是不现实的，毕竟服务器的价格是非常高的，所以现在负载均衡技术受到了互联网行业的欢迎，在现有的网络机构中使用负载均衡技术就可以大大提高服务器的总体性能，那么负载均衡的三种方式分别是什么？负载均衡的三种方式哪种比较好？
导语 | 目前互联网系统都是微服务化，那么就需要RPC调用，因此本文梳理了从RPC基本框架协议到整个服务化框架体系建设中所包含的知识点，重点在于RPC框架和服务治理能力的梳理。 一、从RPC到服务化框架设计 （一）RPC基本框架 理解RPC RPC就是远程过程调用。我们本地的函数调用，就是A方法调B方法，然后获取结果，RPC就是让你像本地函数调用一样进行跨服务的函数调用。我们现在都在讲微服务，服务都拆分为微服务了，那么相关依赖的调用，就会变成跨服务之间的调用，他们的通信方式就是依靠RPC。 RPC基础
这是关于使用微服务架构创建应用系列的第四篇文章。第一篇介绍了微服务架构的模式，讨论了使用微服务架构的优缺点。第二和第三篇描述了微服务架构内部的通讯机制。这篇文章中，我们将会探讨服务发现相关问题。
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Kubernetes Service的底层实现可以使用两种网络模式：iptables和ipvs。
我们在分布式开发中经常听到的一个词就是“服务治理”。在理解“服务治理”的概念之前让我们先理解什么是分布式系统，分布式系统之间如何通过RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）方式通信，以及如何解决RPC框架存在的问题，这样才能真正地理解服务治理的核心思想。
前言 本来是想把整个dubbo源码解析一次性弄完,再做成一个系列来发布的,但是正巧最近有位好朋友要去杭州面试,就和我交流了一下.本着对dubbo源码略有心得的心态,在交流过程中也发表了个人的一些粗劣的拙见.但是非常不幸的是,交流过程中我这位朋友问到了几个问题,我却没能回答得上,让我感到十分惭愧.故而将原计划提前,并且定期整理,做到定期更新一篇dubbo源码解析.好让自己的知识盲点尽早暴露出来.本篇讲的就是dubbo的一个重要概念, 集群容错.既然你已经在看源码解析了,那么我就假设你对dubbo的使用上有
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 我们在分布式开发中经常听到的一个词就是“服务治理”。在理解“服务治理”的概念之前让我们先理解什么是分布式系统，分布式系统之间如何通过RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）方式通信，以及如何解决RPC框架存在的问题，这样才能真正地理解服务治理的核心思想。 分布式系统 分布式系统指的是通过网络连接让多台计算机协同解决单台计算机所不能解决的计算、存储等问题，多台计算机之间通过 RPC 方式通信。在使用分布式系统前，首要解决的问题是如
我们在分布式开发中经常听到的一个词就是“服务治理”。在理解“服务治理”的概念之前让我们先理解什么是分布式系统，分布式系统之间如何通过RPC（Remote Procedure Call，远程过程调用）方式通信，以及如何解决RPC框架存在的问题，这样才能真正地理解服务治理的核心思想。 分布式系统 分布式系统指的是通过网络连接让多台计算机协同解决单台计算机所不能解决的计算、存储等问题，多台计算机之间通过 RPC 方式通信。在使用分布式系统前，首要解决的问题是如何拆解当前面临的问题。通过使用多台计算机分布式解决问题
作者：allendbwu，腾讯 PCG 后台开发工程师 目前互联网系统都是微服务化，那么就需要 RPC 调用，因此本文梳理了从 RPC 基本框架协议到整个服务化框架体系建设中所包含的知识点，重点在于 RPC 框架 和 服务治理能力的梳理，本文定位于一个科普性质的文章，在于让大家了解一个全貌。 一、RPC 基本框架 1-1、RPC 基本框架 理解 RPC RPC 的概念就是远程过程调用。我们本地的函数调用，就是 A 方法调 B 方法，然后得到调用的结果，RPC 就是让你像本地函数调用一样进行跨服务之间
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
目前互联网系统都是微服务化，那么就需要 RPC 调用，因此本文梳理了从 RPC 基本框架协议到整个服务化框架体系建设中所包含的知识点，重点在于 RPC 框架 和 服务治理能力的梳理，本文定位于一个科普性质的文章，在于让大家了解一个全貌。
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。
随着网络时代的发展，直播慢慢深入到我们日常生活中来，直播不仅仅成为人们休闲娱乐的方式，他也变成了人们工作、学习等一些方式，这就使直播APP源码平台的人数的巨大，这也增加了运营商的烦恼，当直播APP源码平台的直播间中观看用户到达一定限度时，如何能保证直播的稳定进行？当然，这也就是我们今天要解决的一个问题，简简单单的两种方式就能实现直播APP源码平台的稳定进行，今天分享给大家。
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。
使用LACP（Link Aggregation Control Protocol 链路聚合控制协议） 基于IEEE802.3ad的协议来动态协商链路信息，交互聚合组内成员端口状态
上一篇文章中，我们在集成OpenFeign的过程中提示我们需要加入了一个依赖就是： spring-cloud-starter-loadbalancer。 顾名思义，这个包的作用就是用来做负载均衡的。
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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
原文作者：mattklein123 原文地址：https://blog.envoyproxy.io/introduction-to-modern-network-load-balancing-and-
在以前系列文章中我们以学习为目的介绍了二进制手动安装k8s集群，这里也是一个系列文章，同样以学习为目的，我们介绍k8s集群网络。对于网络基本涉及两个方面，一是到各个服务的网络间负载均衡，另一个是网络间的通讯。
上一节中，我们添加了@LoadBalanced注解，即可实现负载均衡功能，这是什么原理呢？
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。
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
前言：多个进程不能同时绑定同一个IP和端口，这是早期Linux内核的一个限制，这个限制给服务器带来了很多不便之处，因为服务器的架构通常不是单进程的，尤其在多核的时代，但是3.9的内核带来了新的特征SO_REUSEPORT。不仅使得服务器的代码逻辑变得简单，对服务器的性能也提升了不少。SO_REUSEPORT的意义是支持同用户下的多个进程同时监听一个IP和端口，本文介绍在Node.js中支持SO_REUSEPORT，以提升Node.js的性能。
web应用服务器集群系统，是由一群同时运行同一个web应用的服务器组成的集群系统，在外界看来，就像是一个服务器一样。为了均衡集群服务器的负载，达到优化系统性能的目的，集群服务器将众多的访问请求，分散到系统中的不同节点进行处理。从而实现了更高的有效性和稳定性，而这也正是基于Web的企业应用所必须具备的特性。 高可靠性可以看作为系统的一种冗余设定。对于一个特定的请求，如果所申请的服务器不能进行处理的话，那么其他的服务器能不能对之进行有效的处理呢？对于一个高效的系统，如果一个Web服务器失败的话，其他的服务器可以马上取代它的位置，对所申请的请求进行处理，而且这一过程对用户来说，要尽可能的透明，使用户察觉不到！ 稳定性决定了应用程序能否支持不断增长的用户请求数量，它是应用程序自身的一种能力。稳定性是影响系统性能的众多因素的一种有效的测量手段，包括机群系统所能支持的同时访问系统的最大用户数目以及处理一个请求所需要的时间。 在现有众多的均衡服务器负载的方法中，广泛研究并使用的是以下两个方法： DNS负载平衡的方法RR-DNS(Round-Robin Domain Name System) 负载均衡器
SpringCloud底层其实是利用了一个名为Ribbon的组件，来实现负载均衡功能的。
负载均衡，英文名称为Load Balance，其含义就是指将负载（工作任务）进行平衡、分摊到多个操作单元上进行运行，例如FTP服务器、Web服务器、企业核心应用服务器和其它主要任务服务器等，从而协同完成工作任务。在使用PF_RING时根据为了提高效率我们可以采用对种方式对流量进行分区或分流从而实现负载均衡。 根据打开设备的方式不同我们可以将PF_RING分为标准的PF_RING，和PF_RING ZC两种模式，对于标准的PF_RING我们可以利用RSS多队列技术和PF_RING 内核实现的实现的名为内核集群的机制PF_RING Cluster (Kernel)这两种方法来实现负载均衡。对于PF_RING ZC模式同样可以使用基于硬件的RSS多队列技术实现负载均衡。同时还可以使用zbalance（在PF_RING / userland / examples_zc中）使用多线程或使用zbalance_ipc（在PF_RING / userland / examples_zc中）的多进程的方式来实现负载均衡。
上篇文章我们说了分布系统存在的意义，基础的线程进程运行模式，进程之间内存是相互独立的，多线程是在进程内部，共享同一个进程里的内存，进程之间也可以共享对象，但是就有了序列化和反序列化的开销。网络通信知识有BIO/NIO/AIO、java通常用的NIO非阻塞，把出现的事件交给event handler处理，不需要一个socket分配一个线程，一个线程可以处理多个socket套接字工作。
到目前为止，我已经为你介绍了分布式起源、分布式协调与同步、分布式资源管理与负载调度、分布式计算技术、分布式通信技术和分布式数据存储。
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
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