👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 我们正生活在一个万物互连的网络时代，智能终端设备的普及使用极大程度地降低了人们使用互联网服务的门槛，但同时也让服务端面临着前所未有的压力。 如何构建一个支持千万级高并发的电子商务交易系统？ 能不能把14亿中国人拉进同一个聊天群？ 越来越多的技术开发人员已经开始关注和思考这类话题。 对于这种大规模、高并发的网络应用，除了服务自身的优化，还需要负载均衡这一把服务架构设计的“利刃”。 从功能上看，负载均衡在系统架构中主要发挥着如下几个作用： 提供基本的高可用
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？
美团外卖是一款在线外卖订购平台，为用户提供便捷、快速、多样化的外卖服务。其系统架构设计是非常重要的，本文将从以下几个方面进行阐述。
什么是负载均衡 负载均衡（Load Balance）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，将请求/数据【均匀】分摊到多个操作单元上执行，负载均衡的关键在于【均匀】。 常见的负载均衡方案
虽然现在大多数情况下都能订到票，但是放票瞬间即无票的场景，相信大家都深有体会。 尤其是春节期间，大家不仅使用 12306，还会考虑“智行”和其他的抢票软件，全国上下几亿人在这段时间都在抢票。 “12306 服务”承受着这个世界上任何秒杀系统都无法超越的 QPS，上百万的并发再正常不过了！
抽奖、抢红包、秒杀，这类系统其实都有一些共同的特点，那就是在某个时间点会瞬间涌入大量的人来点击系统，给系统造成瞬间高于平时百倍、千倍甚至几十万倍的流量压力。
关于负载均衡的一切
本人转载：http://www.cnblogs.com/scottckt/archive/2010/09/15/1826925.html
分布式微服务系统架构其最大一个特性即分布式，所以如何知道每个独立的微服务的服务器地址、端口、以及其他相关信息呢？同时，相对于传统分布式系统的部署：相关独立业务逻辑系统的部署都是在固定并且已知的位置（服务器地址与端口），现代分布式微服务的应用程序通常部署在虚拟化或者容器化环境当中。在这样的前提下，每个独立微服务的实例数量以及其位置都是动态变化的。所以服务发现机制在一套分布式微服务系统架构中显得尤为重要。
1、大型网站系统与JAVA中间件实践 本书围绕大型网站和支撑大型网站架构的Java中间件的实践展开介绍。 从分布式系统的知识切入，让读者对分布式系统有基本的了解；然后介绍大型网站随着数据量、访问量增长而发生的架构变迁；接着讲述构建Java中间件的相关知识；之后的几章都是根据笔者的经验来介绍支撑大型网站架构的Java中间件系统的设计和实践。希望读者通过本书可以了解大型网站架构变迁过程中的较为通用的问题和解法，并了解构建支撑大型网站的Java中间件的实践经验。 对于有一定网站开发、设计经验，并想了解大型网站
一、目前网站架构一般分成负载均衡层、web层和数据库层，我其实一般还会多加一层，即文件服务器层，因为现在随着网站的PV越来越多，文件服务器的压力也越来越大;不过随着moosefs、DRDB+Heartbeat的日趋成熟，这问题也不大了.网站最前端的负载均衡层称之为Director，它起的是分摊请求的作用，最常见的就是轮询。 二、F5是通过硬件的方式来实现负载均衡，它较多应用于CDN系统，用于squid反向加速集群的负载均衡，是专业的硬件负载均衡设备，尤其适用于每秒新建连接数和并发连接数要求高的场景;L
在微服务架构中，负载均衡是一项关键的技术，它可以确保各个服务节点间的负载分布均匀，提高整个系统的稳定性和性能。Spring Cloud 中的 Ribbon 就是一种负载均衡的解决方案，本文将深入探讨 Ribbon 的原理和在微服务中的应用。
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
简介 Linux内核中进程调度的核心是选择哪个任务在哪个CPU上运行，解决各个进程之间能够公平的共享CPU资源，同时需要确认进程需要占用CPU时间，确定下一个需要运行的进程。负载均衡的核心是各个CPU之间空闲和繁忙不均衡，提供系统整体的计算吞吐量。 每个CPU上会运行一个进程的调度队列，在系统运行过程中可能会出现一个CPU上的任务多，另外一个CPU上的任务少的情况，这就需要将繁忙的CPU将任务转移到空间处理器上从而避免某些CPU负载不够的情况. 一个NUMA计算机可以拥有多个Node,一个Node可以有
Spring Cloud Ribbon是一个基于Http和TCP的客户端负载均衡工具，它基于Netflix Ribbon实现。通过Spring Cloud的封装，可以让我们轻松地将面向服务的REST模板请求自动转换成客户端负载均衡的服务调用。
事实上，针对于任何单一的网络服务器程序，其可承受的同时连接数目是有理论峰值的，通过C＋＋中对TSocket的定义类型：word，我们可以判定这个连接理论峰值是65535，也就是说，你的单个服务器程序，最多可以承受6万多的用户同时连接。但是，在实际应用中，能达到一万人的同时连接并能保证正常的数据交换已经是很不容易了，通常这个值都在2000到5000之间，能达到上万已经很不错了。目前的门户网站动辄几千万的访问量，所以，高并发的系统架构在所难免。
分布式、微服务、集群和SOA（面向服务的架构）是现代软件架构中的一些重要概念，它们之间有一些联系和关系，但又有一些区别。下面是它们之间的关系解释：
多活架构（Multi-Active Architecture）是一种设计用于提高系统可用性和容错性的架构模式。它通常用于构建分布式系统或服务，以确保即使在部分组件或节点失效的情况下，系统仍然能够继续提供服务。
源小象文文刀1、前情概要 看这篇文章之前，强烈建议先阅读《物联网设备网关系统架构设计》，该篇文章从四个层次详细介绍了我司设备网关的系统架构。 其实做架构设计离不开三个方面：业务架构，系统架构，以及技术架构。它们彼此之间不需要遵循一定的顺序，但必须以实际业务作为出发点，这样做出来的架构才有落脚点，否则就沦为了一个纸上谈兵的花架子了。从这个角度考虑，对于以盈利为目的的组织来说，还是以业务驱动为导向会比较靠谱，技术驱动也未尝不可，在B2B的领域也可以大展拳脚。 在设备网关的架构设计中，对于业务架构的设计，我没有单
在B2B业务领域，系统吞吐量是衡量一个系统性能好坏的重要指标。对于Java项目而言，提升系统吞吐量意味着在有限的硬件资源下，能够处理更多的业务请求，保证系统的稳定性和高效性。以下是一些详细且专业的解决方案，帮助提升Java项目的系统吞吐量。
想要降低云函数的费用吗？ 想要简单配置即可触发 Serverless 云函数吗？ 想要平滑切换后端服务为云函数，并且用户无感知吗？ 腾讯云网络负载均衡 CLB 产品现已全面支持绑定云函数 SCF，可提供服务级访问函数方案，适用于企业节点较多，有历史服务在 CVM、容器、自建机房、且服务较重访问量较多的场景。 通过 CLB 触发器可以深度对接 Serverless 云函数公网访问服务，帮助开发者平滑迁移传统架构到 Serverless，提供理解成本更低、更易操作的公网接入及 Web 访问体验。 优势 -
一个成熟的大型网站（如淘宝、天猫、腾讯等）的系统架构并不是一开始设计时就具备完整的高性能、高可用、高伸缩等特性的，它是随着用户量的增加，业务功能的扩展逐渐演变完善的，在这个过程中，开发模式、技术架构、设计思想也发生了很大的变化，就连技术人员也从几个人发展到一个部门甚至一条产品线。所以成熟的系统架构是随着业务的扩展而逐步完善的，并不是一蹴而就；不同业务特征的系统，会有各自的侧重点，例如：淘宝，要解决海量的商品信息的搜索、下单、支付，例如腾讯，要解决数亿用户的实时消息传输，百度它要处理海量的搜索请求，他们都有各自的业务特性，系统架构也有所不同。尽管如此我们也可以从这些不同的网站背景下，找出其中共用优化的技术，这些优化技术和手段广泛运用在大型网站系统的架构中，下面让我们来认识这些优化性能的技术和手段。
摘要： 什么是多级缓存 所谓多级缓存，即在整个系统架构的不同系统层级进行数据缓存，以提升访问效率，这也是应用最广的方案之一。我们应用的整体架构如图1所示： 图1 多级缓存方案 整体流程如上图所示： 1）首先接入Nginx将请求负载均衡到应用Nginx，此处常用的负载均衡算法是轮询或者一致性哈希，轮询可以使服务器的请求更加均衡，而一致性哈希可以提升应用Nginx的缓存命中率，相对于轮询，一致性哈希会存在单机热点问题，一种解决办法是热点直接推送到接入层Nginx，一种办法是设置一个阀值，当超过阀值，改为轮询算法。
我们知道负载均衡层的作用是“将来源于外部的处理压力通过某种规律/手段分摊到内部各个处理节点上”，那么不同的业务场景需要的负载均衡方式又是不一样的，架构师还要考虑架构方案的成本、可扩展性、运维难易度等问题。下面我们先介绍几种典型的不同业务场景，大家也可以先想一下如果是您，会怎么架设这些场景的负载均衡层。
随着大数据时代的到来，数据库性能优化已成为企业提升核心竞争力的关键所在。AntDB作为一款优秀的国产数据库，其性能表现在很多场景下已经能够与国际知名数据库相媲美。
QPS：（Query Per Second：每秒查询率），在互联网领域，指每秒响应请求数（http请求）。
在上一篇博客我们介绍了 Nginx 一个很重要的功能——代理，包括正向代理和反向代理。这两个代理的核心区别是：正向代理代理的是客户端，而反向代理代理的是服务器。其中我们又重点介绍了反向代理，以及如何通过 Nginx 来实现反向代理。那么了解了Nginx的反向代理之后，我们要通过Nginx的反向代理实现另一个重要功能——负载均衡。
设计一个高可用性（High Availability, HA）和灾难恢复（Disaster Recovery, DR）的大型分布式系统是一个复杂的工程任务，需要考虑多个层面的因素。以下是一些关键的设计原则和组件：
httpjuejin.im/post/5d84e21f6fb9a06ac8248149
在诞生之初始，应用与数据库是部署在同一台机器上，这时的用户量、数据量规模都比较小，这样的架构既简单实用、便于维护，成本又低，成为了这个时代的主流架构方式。随着用户量的增大，访问量急剧增加；于是到了下一步；
Hello folks，众所周知，Ingress 对于任何成功的 Kubernetes 集群部署拓扑架构都至关重要，尤其是在自建的容器云平台。 Ingress 允许我们在实际的业务场景中能够基于当前的网络环境定义外部（或内部）流量以及其如何路由至集群内的服务。
nginx、lvs、keepalived、f5、DNS轮询，往往讨论的是接入层的这样几个问题：
最近西安一码通的故障引起了业界广泛的讨论，究其根本原因还是系统未充分考虑到扩展性，在面临超过日常访问数倍甚至十倍以上的突发流量时某个环节达到了瓶颈点，并且系统不能做到自动扩缩容，最终导致了故障。
摘要：本文主要讲解，在SpringCloud体系的微服务架构中，如何使用Ribbon来实现客户端的负载均衡。
本节分多个维度介绍crazy-springcloud开发脚手架的架构，包括分层架构、限流架构、分布式锁架构、削峰的架构。
大规模流量的网站架构，从来都是慢慢“成长”而来。而这个过程中，会遇到很多问题，在不断解决问题的过程中，Web系统变得越来越大。并且，新的挑战又往往出现在旧的解决方案之上。希望这篇文章能够为技术人员提供一定的参考和帮助。 以下为原文 当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万，甚至超过1亿的过程中，Web系统承受的压力会越来越大，在这个过程中，我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题，我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制。在不同的压力阶段，我们会遇到不同的问题，通过搭建不
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 01 为什么需要云单元架构 云单元架构是在微服务架构上发展起来的解决 IT 系统扩展性及业务连续性的技术架构，它并不是随着微服务架构一起诞生的，而是 IT 系统发展到一定规模且对业务连续性有高要求的情况下需要具备的技术能力。 从集中式架构到分布式架构 传统的集中式 IT 系统架构如下图所示，由小型机（比如 IBM 的 P 系列等）、存储设备（EMC 的 VNX 系列等）、硬件负载均衡设备（典型的比如 F5）等基础设施构成，这些硬件设备具备很强的稳定性，
在当今快速发展的数字化时代，高性能的售票系统对于满足日益增长的用户需求至关重要。本文将围绕“新版Spring Boot 3+微服务实战12306高性能售票系统23章”这一主题，探讨如何运用Spring Boot 3和微服务架构来构建这样一个系统。
当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万，甚至超过1亿的过程中，Web系统承受的压力会越来越大，在这个过程中，我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题，我们需要在Web系统架构层面搭建多个层次的缓存机制。在不同的压力阶段，我们会遇到不同的问题，通过搭建不同的服务和架构来解决。
我们知道，“高并发”是现在系统架构设计的核心关键词。一个架构师如果设计、开发的系统不支持高并发，那简直不好意思跟同行讨论。但事实上，在架构设计领域，高并发的历史非常短暂，这一架构特性是随着互联网，特别是移动互联网的发展才逐渐变得重要起来的。
把所有需要的东西聚集在一起，审视问题。不停的提问，以至于我们可以明确使用场景和约束。讨论假设。（这也就是需求分析其中的一步）
当一个Web系统从日访问量10万逐步增长到1000万，甚至超过1亿的过程中，Web系统承受的压力会越来越大，在这个过程中，我们会遇到很多的问题。为了解决这些性能压力带来问题，我们需要在Web系统架构层
上一篇文章“一分钟了解负载均衡的一切”引起了不少同学的关注，评论中大家争论的比较多的一个技术点是接入层负载均衡技术，部分同学持这样的观点： 1）nginx前端加入lvs和keepalived可以替代“DNS轮询” 2）F5能搞定接入层高可用、扩展性、负载均衡，可以替代“DNS轮询” “DNS轮询”究竟是不是过时的技术，是不是可以被其他方案替代，接入层架构技术演进，是本文将要细致讨论的内容。 一、问题域 nginx、lvs、keepalived、f5、DNS轮询，每每提到这些技术，往往讨论的是接入层的这样几个
SOA（Service-Oriented Architecture，面向服务的架构）是一种软件设计和架构模式，它将应用程序中的功能划分为可重用的服务，并通过服务之间的松耦合方式实现这些功能的组合和交互。以下是 SOA 的相关概念：
分库 垂直分库：根据数据业务逻辑的相关性，把数据进行切分。如：股票一个mysql，保险一个mysql，每个业务一个mysql，写入数据时不会发生竞争。
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 作者：飘扬的红领巾 摘自：http://www.cnblogs.com/leefreeman/p/3993449.html 前言 一个成熟的大型网站(如淘宝、天猫、腾讯等)的系统架构并不是一开始设计时就具备完整的高性能、高可用、高伸缩等特性的，它是随着用户量的增加，业务功能的扩展逐渐演变完善的，在这个过程中，开发模式、技术架构、设计思想也发生了很大的变化，就连技术人员也从几个人发展到一个部门甚至一条产品线。所以成熟的系统架构是随着业务的扩展而逐步完善的，并不是一蹴而就;不
建一个高效、稳定的爬虫系统是许多企业和开发者的需求。在云平台上部署和维护爬虫系统可以带来诸多好处，而利用Docker和Kubernetes进行运维优化则能进一步提升效率和可靠性。本文将为您介绍如何在云平台上部署和维护爬虫系统，并利用Docker和Kubernetes进行运维优化的具体方案和实际操作建议。
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