在Kubernetes集群中，网络代理是实现负载均衡和服务发现的重要组件。在Kubernetes中，有两种主要的代理模式：IPVS和iptables。这两种代理模式都可以实现负载均衡和服务发现，但它们有着不同的优缺点。
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。
1、轮询（默认） 每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。 upstream backserver { server 192.168.0.14; server 192.168.0.15; }
负载均衡（Load Balancing）是指将系统的负载均匀地分发到多个资源上，以提高系统的性能、可用性和可扩展性。
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
IPVS（IP Virtual Server）是 Linux 内核提供的一种高性能负载均衡器。它使用 IP 地址虚拟化技术将多个服务器虚拟为一个单一的服务地址，并使用多种算法来分配负载。Kubernetes 使用 IPVS 来实现高可用的负载均衡服务。
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。
负载均衡 （Load Balancing） 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。
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。
在大量并发读请求、读多写少的业务场景下，本文利用 Sysbench 性能测试工具，调研基于【负载均衡 + ProxySQL Cluster + MySQL MGR 的读写分离架构】能否有效利用横向扩展的 MySQL 实例的读能力，并最终提高应用系统 QPS。
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
关于负载均衡的一切
不知道你们是否也有疑问，至少在这篇文章之前我还是混淆的，那么到底负载均衡和CDN有什么区别呢？跟我一样不懂的来一起探索，老司机出门右拐，不送~~~
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。
来源：https://xie.infoq.cn/article/19e95a78e2f5389588debfb1c
2023 年 12 月，首个开源 MoE 大模型 Mixtral 8×7B 发布，在多种基准测试中，其表现近乎超越了 GPT-3.5 和 LLaMA 2 70B，而推理开销仅相当于 12B 左右的稠密模型。为进一步提升模型性能，稠密 LLM 常由于其参数规模急剧扩张而面临严峻的训练成本。MoE 的广泛应用，使得在计算成本相对不变的条件下，模型容量能够得到显著扩展。此特性无疑使得 MoE 成为推动 LLM 发展的关键技术。
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。
TiDB正式线上前，总是要对TiDB做个压测来为后续的业务接入做评估依旧；本次针对TiDB 5.0以及MySQL 8.0在同等规格配置下，性能做一个对比，尽管来说这么对比，可比性不是很强，但是起码能为后续业务的接入以及上线有一个理论依旧；
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。
当一台服务器的访问量越大时，服务器所承受的压力也就越大，超出自身所指定的访问压力就会崩掉，避免发生此类事情的发生，因此也就有了负载均衡来分担服务器的压力。
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。
曾经见到知乎上有人问“为什么像facebook这类的网站需要上千个工程师维护？”，下面的回答多种多样，但总结起来就是：一个高性能的web系统需要从无数个角度去考虑他，大到服务器的布局，小到软件中某个文件的实现，甚至于某个循环内的运算如果出现不严谨都可能导致全盘崩溃。
最近通过Nginx来反向代理一批大模型服务，遇到一个典型问题。默认的轮训负载均衡场景下，如果用户的每次请求到达算法服务时，由于不同的问题导致算法返回的Token长度不一致。就会出现某些算法Pod在上轮问答还没结束时收到了下次的请求。由于Nginx或负载均衡器上无法预测上游算法的Token长度，只能暴力的讲请求轮训分发到后端，长此以往，就导致后端算法服务随机出现阻塞的问题。
在现代分布式应用中，服务请求是由物理机或虚拟机组成的 server 池进行处理的。 通常，server 池规模巨大且服务容量各不相同，受网络、内存、CPU、下游服务等各种因素影响，一个 server 的服务容量始终处于动态变动和趋于稳定的状态，如何设计和实现这种系统的负载均衡算法是一个极具挑战的难题。
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。
毛东方，后台开发工程师，负责IEG-业务安全部的后台实时系统Kubernetes相关的开发与运营，目前主要致力于提高集群的资源利用率，减少机器成本。 背景 随着公司业务上云的呼声越来越高，越来越多的团队已经完成业务上云的进程，K8s 集群在公司整体机器成本中的比重越来越大。 本人所在平台的应用部署上云后，在资源管理方面出现了一系列的问题，这些问题或多或少都对成本优化或应用的服务质量造成了一定程度的影响。 a. 应用资源使用设置不合理 云原生的资源管理方式要求应用在部署之前，提前设置好 CPU、内存、磁盘的
零、需求缘起 第一篇文章“一分钟了解负载均衡”和大家share了互联网架构中反向代理层、站点层、服务层、数据层的常用负载均衡方法。 第二篇文章“lvs为何不能完全代替DNS轮询”和大家share了互联网接入层负载均衡需要解决的问题及架构演进。 在这两篇文章中，都强调了“负载均衡是指，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】”。 然而，后端的service有可能部署在硬件条件不同的服务器上： 1）如果对标最低配的服务器“均匀”分摊负载，高配的服务器的利用率不足； 2）如果对标最
3.在有限资源的情况下，一定是先解决当下最核心的问题，预测并发现未来可能出现的问题，一步步解决最痛点的问题，即满足需求的系统是不断迭代优化出来的 A.高并发原则 1.无状态：比较容易进行水平扩展，应用无状态，配置文件有状态 2.拆分：在系统设计初期，是做一个大而全的系统还是按功能模块拆分系统，这个需要根据环境进行权衡
Q1:请问再视频领域，媒体服务器，使用F-Stack是否合适？ A1:F-Stack在纯推流的模式上是支持且合适的，如果有转码服务等计算密集型服务，需要等我们支持中断+轮询模式之后更合适。 Q2:请问，安装F-Stack对网卡有没有要求？ A2:F-Stack使用了DPDK作为网络模块，网卡要求与DPDK相同，具体支持网卡列表请参考《list of supported NICs》(http://dpdk.org/doc/nics)。 Q3:基于 F-Stack 的分布式文件系统是怎么样的，效率提高的明显
软负载方案介绍 谈到负载均衡，目前业内全球最出名的应该是F5，国内深信服在这方面知名度也很高。硬件厂商的负载均衡方案有其优势，这点毋庸置疑。那么，负载相对较低的环境下，是否有基于开源的软负载方案呢？ 目前业内常见的几种软负载方案有： 1.LVS （Linux Virtual Server）。红帽RHEL6及以前版本的操作系统的软负载方案就是LVS，有单独的订阅服务。 2. HAproxy。红帽RHEL7软负载方案是HAProxy，并且有单独的订阅服务。红帽PaaS解决方案中，也是用HAproxy做容器的
本书暂定名称为《亿级流量网站架构核心技术——跟开涛学搭建高可用高并发系统》，如有好的书名建议欢迎留言，必当重谢。内容已交由出版社编辑，相信很快就会和大家见面。主要内容结构和目录如下所示：
硬件负载均衡性能优越，功能全面，但是价格昂贵，一般适合初期或者土豪级公司长期使用。因此软件负载均衡在互联网领域大量使用。常用的软件负载均衡软件有Nginx，Lvs，HaProxy等。本文参考大量文档，部分为直接拷贝。
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GlusterFS (Gluster File System) 是一个开源的分布式文件系统，主要由 Z RESEARCH 公司负责开发。GlusterFS 是 Scale-Out 存储解决方案 Gluster 的核心，具有强大的横向扩展能力，通过扩展能够支持数PB存储容量和处理数千客户端。GlusterFS 借助 TCP/IP 或 InfiniBand RDMA 网络将物理分布的存储资源聚集在一起，使用单一全局命名空间来管理数据。GlusterFS 基于可堆叠的用户空间设计，可为各种不同的数据负载提供优异的性能。
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。
负载均衡的并发测试，主要目标是测试负载均衡系统支持的最大并发连接数量。本文将介绍测试中应用的部署，测试的工具以及测试的过程。
前端负载均衡方面，一般而言用户流量访问层面主要依据DNS，希望做到最小化用户请求延迟。将用户流量最优地分布在多个网络链路上、多个数据中心、多台服务器上，通过动态CDN的方案达到最小延迟。
在带宽有限的情况下，跑压测能压出并发。服务器出带宽是有限的，压测触及带宽上限跟算力并无直接关系，本文仅仅涉及算力层面的并发探讨，不涉及带宽层面。
在一个分布式系统（指相互连接并共享数据的节点的集合）中，当涉及读写操作时， 只能保证一致性(Consistence)，可用性(Availability)，分区容错性(Partition Tolerance)三者中两个，另外一个必须牺牲。
Go语言的出现，让开发高性能、高稳定性服务端系统变的容易，与高贵冷艳的Erlang语言不同的是，Go语言简单易学，在高性能服务端架构中的应用越来越广泛。
负载均衡：在动态负载均衡器上设置动态分发负载的机制后，如果发现某个应用服务器上的硬件资源已经达到极限，动态负载均衡器会将后续请求发送到其他负载较轻的应用服务器上。此时若发现动态负载均衡器没有起到作用，则可以认为是网络瓶颈；
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