负载均衡算法是一种将数据流量按需分配给服务器去响应的算法，通常有简单轮询、加权轮询、粘性Session(一致性哈希)、最少连接数等等算法，本文不会讲解这些算法的具体原理，而是从实践出发，接下来就和我一起往下看吧。
腾讯云的负载均衡产品发布至今，产品形态变化还是比较大的，最开始有传统型负载均衡，应用型负载均衡，后面结合自身产品特性以及云上相关用户的产品需求，逐渐开始改造，使其管理更加方便，更加适应全量云用户业务行为。
负载均衡可以定期向后端服务器发送 Ping 命令、尝试连接或发送请求来探测后端服务器运行的状况，这些探测称为健康检查。负载均衡通过健康检查来判断后端服务的可用性，避免后端服务异常影响前端业务，从而提高业务整体可用性。
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。
在客户端已经从注册中心拉取和订阅服务列表完毕的前提下，Dubbo 完成一次完整的 RPC 调用，流程如下：
网络技术的提高带来了很多新概念的产生，这些新概念都是能够为网络技术服务的，比如堡垒机云主机负载均衡等，前两个概念大家可能都比较熟悉，第三个概念负载均衡应该大多数人都不太了解吧，下面为大家简单介绍什么是负载均衡以及负载均衡的作用分别有哪些。
对于同步的请求，我们使用 spring-cloud-openfeign 封装的 FeignClient，并做了额外的定制。对于异步的请求，使用的是异步 Http 客户端即 WebClient。WebClient 使用也比较简单，举一个简单的例子即：
美团点评技术沙龙由美团点评技术团队主办，每月一期。每期沙龙邀请美团点评及其他互联网公司的技术专家分享来自一线的实践经验，覆盖各主要技术领域。
正是由于这些专门针对数据包的高性能支持，才得以实现性能优良的负载均衡器来支撑多年双11场景下的脉冲流量的压力。
高可用系统的挑战 高可用系统是运维界老生常谈的话题之一。现在很多企业都要求平均无故障时间每年五个 9 的服务可用性。 一方面系统单点是高可用最大的天敌，这不得不在系统设计时增加“冗余”，容易造成资源浪
构建高可扩展的分布式系统是现代应用程序开发中的重要挑战之一。在分布式系统中，负载均衡和分布式锁是两个关键问题。本文将介绍如何使用Spring Cloud和Zookeeper集成来实现高可扩展的分布式系统，并分析其负载均衡原理和分布式锁的应用。
腾讯云目前已经推出IPv6负载均衡和IPv6 NAT64负载均衡。其中IPv6 NAT64绑定的是云服务器的IPv4地址，可以帮助用户在不升级Web应用即平滑接入IPv6用户；而IPv6负载均衡绑定的是云服务器的IPv6地址，可以助力云上应用实现端到端的IPv6通信。本文指导你如何在腾讯云快速搭建一个IPv6云服务器和IPv6负载均衡器，并结合云解析的AAAA能力对公网IPv6用户提供Web服务。
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
当有一台服务器宕机时，负载均衡器就分配其他的服务器给用户，极大的增加的网站的稳定性 当用户访问web时候，首先访问到的是负载均衡器，再通过负载均衡器将请求转发给后台服务器
在分布式系统中，服务框架扮演着至关重要的角色，它们帮助开发者简化服务间的通信和治理。Dubbo是一个广受欢迎的Java RPC框架，被广泛应用于微服务架构和分布式系统中。本文将详细解析Dubbo的核心概念、工作原理、关键特性以及示例代码，帮助读者深入理解Dubbo并掌握其使用方法。
本手册适用于如下产品：V7 WX系列无线控制器产品， 包含：WX18H/25H/30H/35H/55H.
在讨论可用性和弹性时，我们通常是从基础设施和服务的角度来探讨的。我们很少考虑是否可以在客户端采用某种方法来提高后端服务的“实际感知可用性”（即在客户端测量到的服务的可用性）。这主要是因为我们在大部分情况下都无法控制客户端与服务的交互方式。但实际上我们有办法对客户端和服务之间的交互进行控制，从而提高客户端对服务的“实际感知可用性”。
当我们进行系统设计时候，不仅要考虑正常逻辑下代码该如何走，还要考虑异常情况下代码逻辑应该怎么走。当服务消费方调用服务提供方的服务出现错误时候，Dubbo 提供了多种容错方案，缺省模式为 failover，也就是失败重试。
vivo 互联网领域的部分业务在微服务的实践过程当中基于很多综合因素的考虑选择了TARS微服务框架。
云原生时代，基于 Kubernetes 的容器编排方案是当下最优选择，各个中型、大型互联网公司全都拥抱 Kubernetes，没有其他方案可以与 Kubernetes 匹敌。
在微服务架构中，负载均衡是实现高可用性、高性能和可伸缩性的关键组件，正确地选择和配置负载均衡规则对于整个系统的性能和稳定性都至关重要。Ribbon 是一个常见的负载均衡框架，在 Netflix 的微服务架构中发挥了重要作用。然而，在某些场景下，Ribbon 默认的负载均衡规则并不能满足我们的需求。
负载均衡是对系统的高可用、网络压力的缓解和处理能力扩容的重要手段。理解Ribbon对于我们使用Spring Cloud来讲非常的重要。它是一个基于Http和TCP的客户端负载均衡工具。它不像服务注册中心、配置中心、API网关那样独立部署，但是它几乎存在于每个微服务的基础设施中。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
当我们谈论微服务架构时，我们在谈论什么？ 服务发现和注册、弹性伸缩与负载均衡、容错处理（断路器与限流）、监控与报警、数据存储与共享、日志分析…… 除了以上自然联想到的技术点，还有如Spring Cloud、Dubbo这样在过去几年受到广泛关注和应用的微服务架构框架，以及最近数个月内在国内外技术圈异军突起的Service Mesh。 什么是ServiceMesh Service Mesh是一种非入侵、透明化的微服务治理框架。作为服务与服务直接通信的透明化管理框架，Service Mesh不限制服务开发语言、
服务发现和注册、弹性伸缩与负载均衡、容错处理（断路器与限流）、监控与报警、数据存储与共享、日志分析……
上文已对LoadBalancerCommand的基础类进行了打点，给本文内容做了一定支撑。本文就进入到负载均衡命令的主菜，LoadBalancerCommand用于提交任务，执行目标方法。
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。
应用服务化之后，每一个应用都是多个服务组合成的，每个服务有多个实例，比如一个登录操作，需要调用登录接口 API，登录接口 API 不止一个，这时，调用哪个登录接口 API 就需要进行选择，这个选择过程就叫做负载均衡，会使用不同的算法来实现负载均衡策略。
在多写（多节点写入）数据库（例如MySQL MGR的multi-primary mode）与应用之间，往往会加一层代理组件，通过算法调节不同节点负载，分发高并发读写请求。
如上图所示，动静分离其实就是 Nginx 服务器将接收到的请求分为动态请求 和静态请求 。静态请求直接从 nginx 服务器所设定的根目录路径去取对应的资源，动态请求转发给真实的后台（前面所说的应用服务器，如图中的Tomcat）去处理。这样做不仅能给应用服务器减轻压力，将后台api接口服务化，还能将前后端代码分开并行开发和部署。
对于service mesh来说，一个比较大的特点就是把路由转发和流量控制这一层下沉到这一层面来做，可以让业务不去操心这部分事情。
最近业务系统需要使用Impala作为查询引擎，在使用Impala JDBC连接Impala服务时，默认是不带负载均衡的，需要指定ImpalaD的机器。指定机器的情况下会产生单点故障和负载过重的问题，因此在多用户和生产环境下对于Impala的JDBC服务需要做负载均衡。
这个模块基本上就是包括一个服务实例列表，根据请求还有负载均衡规则选择一个合适的实例来执行请求并返回响应。
这些都是关于Dubbo必须知道，基本原理，序列化是什么协议，具体用dubbo的时候，如何负载均衡，如何高可用，如何动态代理等.
弹性和容错是微服务架构中非常重要的两个方面，它们能够保证系统在面对各种异常和故障时仍能正常运行，并且能够快速恢复正常状态。在本文中，我们将详细介绍弹性和容错的概念、原理和实现方式。
IPv6 负载均衡是基于 IPv6 单栈技术实现的负载均衡，和 IPv4 负载均衡协同工作，实现 IPv6/IPv4 双栈通信。IPv6 负载均衡绑定的是云服务器的 IPv6 地址，并对外提供 IPv6 VIP 地址。
所谓网站架构模式即为了解决大型网站面临的高并发访问、海量数据、高可靠运行灯一系列问题与挑战。为此，在实践中提出了许多解决方案，以实现网站高性能、高可靠性、易伸缩、可扩展、安全等各种技术架构目标。
上一篇文章分析了服务的注册与发现，这一篇文章着重分析下 RPC 框架都会用到的集群的相关知识。 集群(Cluster)本身并不具备太多知识点，在分布式系统中，集群一般涵盖了负载均衡（LoadBalance），高可用（HA），路由（Route）等等概念，每个 RPC 框架对集群支持的程度不同，本文着重分析前两者--负载均衡和高可用。 集群概述 在此之前的《深入理解 RPC》系列文章，对 RPC 的分析着重还是放在服务之间的点对点调用，而分布式服务中每个服务必然不止一个实例，不同服务的实例和相同服务的多个实例
Ribbon是Netflix公司开源的一个负载均衡的项目（https://github.com/Netflix/ribbon），它是一个基于HTTP、TCP的客户端负载均衡器。
经过前文讲述，我们已经实现了服务发现。本节来解决 跟我学Spring Cloud（Finchley版）-02-构建分布式应用 提到的如下问题：
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负载均衡，含义就是根据一定算法将负载（工作任务）进行平衡，分摊到多个操作单元上运行、执行，常见的为Web服务器、企业核心应用服务器和其他主要任务服务器等，从而协同完成工作任务。负载均衡在原有的网络结构上提供了一种透明且有效的的方法扩展服务器和网络设备的带宽、加强网络数据处理能力、增加吞吐量、提高网络的可用性和灵活性，同时承受住更大的并发量级。
微服务架构不是银弹，在微服务架构中，我们将面临很多新的问题，这时候势必会引入一个服务注册发现问题。本文作者向大家介绍了随着负载均衡位置的不同，三种主要的服务注册与发现和负载均衡方案。 1.微服务架构下服务注册与发现机制 随着微服务架构深入人心，越来越多的企业将微服务架构付诸实践。相比于传统的单体应用架构，微服务架构有着得天独厚的优势；在传统的单体应用架构下，因为功能集中，代码中心化，一个发布包部署发布在一个进程的应用程序中，单体应用架构已经无法满足企业业务快速变化的需求。一方面，代码维护困难，扩展性较差，
摘要: 原创出处 https://www.cnkirito.moe/rpc-cluster/ 「老徐」欢迎转载，保留摘要，谢谢！
（1）生成Invoker对象。不同的Cluster实现会生成不同类型的ClusterInvoker对象并返回。然后调用ClusterInvoker的invoker方法，开始正式进入集群容错流程中。
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