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。
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。
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。
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，
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web应用程序增长到单服务器无法承受的地步，企业就面临着优化负载均衡的需求。简而言之，企业需要实现流量重定向，就需要从业务可靠性的需求出发，寻找一套可行的负载均衡方案，那么常用的负载均衡方案有哪些？如何实现真正的高可用？一文为你梳理明白。
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。
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：
随着访问量的上升，web 系统的压力越来越大，在这个过程中，面临很多问题。 而在网络层面上，由于数据暴增，单服务器开始疲于应对海量用户访问，就需要搭建负载均衡系统，让分布式集群分担压力。 所谓的负载均衡，就是让服务器集群分配工作任务，起到保护 web 服务器的作用。
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
前面两篇《分布式系统关注点——初识「高可用」》、《分布式系统关注点——仅需这一篇，吃透「负载均衡」妥妥的》看完后，相信大家对实现高可用的思路和负载均衡的策略有了一些了解。这篇主要阐述一下在实施的时候主流的一些解决方案。
https://blog.envoyproxy.io/introduction-to-modern-network-load-balancing-and- proxying-a57f6ff80236
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。
在现代网络应用中，负载均衡是提高性能和可靠性的关键因素之一。通过将请求分发到多个服务器上，负载均衡可以确保请求被合理地处理，并避免单点故障。
原文作者：mattklein123 原文地址：https://blog.envoyproxy.io/introduction-to-modern-network-load-balancing-and-
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？
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。
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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
另外，我花了很长时间，准备了一份500页的PDF面试资料文档和一份10W字的Java总结面试题和答案，
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。
灰度发布（又名金丝雀发布）是指在黑与白之间，能够平滑过渡的一种发布方式。在其上可以进行A/B testing，即让一部分用户继续用产品特性A，一部分用户开始用产品特性B，如果用户对B没有什么反对意见，那么逐步扩大范围，把所有用户都迁移到B 上面来。灰度发布可以保证整体系统的稳定，在初始灰度的时候就可以发现、调整问题，以保证其影响度。
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
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？
分布式系统中，大部分系统调用都会涉及到负载均衡，例如：客户端发往服务端的请求首先到达反向代理，然后反向代理再通过负载均衡算法将请求转发到业务系统；或者后端业务系统各模块间的调用前，也需要通过负载均衡算法选择到一个目标节点。
之前研究nacos的时候也说过服务端负载均衡和客户端负载均衡. 其实我们常用的服务端负载均衡就是nginx
Nginx是著名的反向代理服务器，也被广泛的作为负载均衡服务器 ZooKeeper是分布式协调服务框架，有时也被用来做负载均衡 那么他们的区别是什么？如何选择呢？ 下面从实际场景看下他们的关系
负载均衡是高可用架构的一个关键组件，主要用来提高性能和可用性，通过负载均衡将流量分发到多个服务器，同时多服务器能够消除这部分的单点故障。
与同学一同至青城山游玩，不巧今天下雨，只好提前打道回府。正好留出今天下午的时间继续学习，一周一篇自学文章不能间断。
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。
最近注意到，关于现代网络负载均衡和代理可用的介绍性教育材料很少。心想：怎么会这样呢？负载均衡可是关于构造可靠的分布式系统所需核心概念之一啊，有高质量的信息么？我搜索了相关信息确实很少。维基百科关于负载均衡和代理服务的文章包含一些概念但不包含对主题的流利处理，尤其是它涉及到现代微服务架构，打开谷歌搜索负载均衡，主要都是那些对流行语很重视的供应商页面。
每个服务器的配置会有差异，可能某个服务器还需要兼顾其他应用服务。所以它也许不能像同集群里的其他机器一样完成一样大小的任务。
最近要搭建一个高并发的网站。所以，得设计负载均衡这一块。从大的方向上讲，负载均衡分为硬负载均衡，和软负载均衡。下面依次简要说明一下： 硬负载均衡： 硬负载均衡，也就是使用专用的负载均衡设备。主流的硬负载均衡器有如下几种： F5：最主流的硬负载均衡器。便宜的20万以上，贵的100多万。 深信服：乞丐版低配12万元起价。 A10：基本都在100万元以上。 Array：16-100万。 看这价格就知道，硬负载均衡，一般的中小公司，都会被价格折磨、然后犹豫、最后放弃。 软负载均衡： 软软负载均衡，也就是，不使用专用
开源软件的流行程度与云计算的使用增长同步飙升，包括多云和混合云基础设施。Pluralsight 的 2023 年云状况报告显示，65% 的组织 积极使用多云环境。
我印象中负载均衡其实是个硬件设备。其实一开始确实是的，然而现在已经不同了。尤其是云厂商提供的负载均衡方案几乎全部是靠软件。现在的负载均衡不仅是网络流量复杂均衡，几乎所有的平衡多个计算资源负载的方案都可以叫做负载均衡。在云计算背景下，负载均衡其实有一个软件实体--proxy。准确说，他们其实是不一样的，但是不能否认他们的功能其实重叠，proxy将网络转发作为主要功能。并且在所有的service mesh、cloud的资料中，这两个词指的就是同一个东西。
随着云原生、微服务的飞速发展，传统的负载均衡技术已逐渐难以满足日益复杂的业务需求。为了应对这一挑战，分布式负载均衡技术应运而生，它以其卓越的弹性、自助操作和可观测性，成为现代数据中心网络设计的核心。 本系列文章旨在深入探讨分布式负载均衡系统的多维度价值，从基础概念到技术实现，再到实际应用案例的全面分析。我希望通过这一系列的深入剖析，为读者提供一个全面的视角，理解分布式负载均衡技术如何为企业构建一个更加稳定、灵活和高效的网络环境。
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