负载均衡是高可用性基础架构的关键组件，通常用在多个服务器之间分配工作负载来提高网站、应用程序、数据库和其他服务的性能和可靠性。
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。
当一台服务器的性能达到极限时，我们可以使用服务器集群来提高网站的整体性能。那么，在服务器集群中，需要有一台服务器充当调度者的角色，用户的所有请求都会首先由它接收，调度者再根据每台服务器的负载情况将请求分配给某一台后端服务器去处理。
1 基本概念 SOA 公共的业务被拆分出来，形成可共用的服务，最大程度地保障代码和逻辑的复用，避免重复建设，这种设计称为SOA。 路由 SOA架构中，服务消费者通过服务名称，在众多服务中心找到要调用的服务的地址列表，称为服务的路由。 负载均衡 对于负载高的服务，一般有多台服务器组成的集群，当请求到来时，为了将请求均衡的分配到后端服务器，负载均衡程序将从服务对应的地址列表中，通过相应的负载均衡算法和法则，选取一台服务器进行访问，这个过程称为服务的负载均衡 服务配置中心 当服务越来越多，规模变大，单靠人
1,什么是负载均衡？ 当一台服务器的性能达到极限时，我们可以使用服务器集群来提高网站的整体性能。那么，在服务器集群中，需要有一台服务器充当调度者的角色，用户的所有请求都会首先由它接收，调度者再根据每台服务器的负载情况将请求分配给某一台后端服务器去处理。 那么在这个过程中，调度者如何合理分配任务，保证所有后端服务器都将性能充分发挥，从而保持服务器集群的整体性能最优，这就是负载均衡问题。 下面详细介绍负载均衡的四种实现方式。 （一）HTTP重定向实现负载均衡 过程描述 当用户向服务器发起请求时，请求首先被
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下云原生生态领域相关的技术 - 云原生网关 Traefik 。
什么是负载均衡？ 当一台服务器的性能达到极限时，我们可以使用服务器集群来提高网站的整体性能。那么，在服务器集群中，需要有一台服务器充当调度者的角色，用户的所有请求都会首先由它接收，调度者再根据每台服务器的负载情况将请求分配给某一台后端服务器去处理。 那么在这个过程中，调度者如何合理分配任务，保证所有后端服务器都将性能充分发挥，从而保持服务器集群的整体性能最优，这就是负载均衡问题。 下面详细介绍负载均衡的四种实现方式。 HTTP重定向实现负载均衡 过程描述 当用户向服务器发起请求时，请求首先被集群调
看到标题你可能会鄙视一下，注册中心有是什么讲的。注册中心作为现在架构中的一个组件来说，确实很常见。微服务作为分布式系统最典型的一种表现形式，是最近几年最流行的概念之一。每个讲微服务的文章中或多或少都会提及注册中心，但也只是一带而过，注册中心作为分布式系统或者微服务架构中最重要的一环，我觉得有必要写一篇单独的文章来详细的介绍一下，这也是有这篇文章的原因。
可以，禁用iptables并不会影响LVS的使用。LVS是在Linux内核层面实现的负载均衡技术，其底层并不依赖于iptables进行流量转发。LVS使用IP隧道或网络地址转换（NAT）等技术将来自客户端的流量转发到后端服务器上，而不依赖于iptables规则。
早期的网站流量和业务功能都比较简单，单台服务器足以满足基本的需求，但是随着互联网的发展，业务流量越来越大并且业务逻辑也跟着越来越复杂，单台服务器的性能及单点故障问题就凸显出来了，因此需要多台服务器进行性能的水平扩展及避免单点故障出现。那么如何将不同用户的请求流量分发到不同的服务器上呢？
How to implement a distributed and auto-scalable WebSocket server architecture on Kubernetes一文中虽然解决是WebSocket长连接问题，但可以为其他长连接负载均衡场景提供参考价值
按照一定的算法【权重、轮询】，将客户端请求转发到不同应用服务器上，减轻单个服务器压力，提高系统并发量。
会话粘性（Session Affinity）：也称为会话持久性（Session Persistence）或会话坚持（Session Stickiness），是一种负载均衡策略，其中来自同一客户端的所有请求都被路由到相同的后端服务器。这样做的目的是确保在多个服务器之间保持用户的会话数据或状态的一致性。通常，会话粘性通过客户端的标识信息来实现，最常见的标识信息是客户端的 IP 地址或Cookie。
随着云计算、大数据等技术的普及，运维岗位在IT领域中的地位越来越重要。一个优秀的运维工程师不仅要具备扎实的技术基础，还需要具备良好的问题解决能力、团队协作精神和学习能力。因此，面试是选拔优秀运维工程师的关键环节。
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”。
业内通常用多少9来衡量网站的可用性，例如QQ的可用性是4个9，也就是QQ能够保证在一年里，服务在99.99%的时间是可用的，只有0.01%的时间不可用，大约最多53分钟。
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。
在k8s中，pod是应用程序的载体，我们可以通过pod的ip来访问应用程序，但是pod的ip地址不是固定的，这也就意味着不方便直接采用pod的ip对服务进行访问。
那么实际开发中到底如何选择呢？这是一个值得深入研究的事情，别着急，今天陈某就带大家深入了解一下这四类注册中心以及如何选型的问题。
在我们日常生活中，尤其是在拥挤的公共场所，我们会看到很多排队等候的情况 —— 无论是在票房购票，超市结账，还是在银行等待服务。而为了避免让人们因过长的队伍和等待时间而感到烦躁，管理者往往会采取一种策略：开设更多的窗口或者柜台，将等待的人们均匀地分布到各个位置去，这就是我们生活中的「负载均衡」。
在互联网的早期阶段，大型网站面临着巨大的挑战。随着用户数量的增长和数据量的爆发，单一的服务器往往难以承受如此巨大的压力。这就导致了性能瓶颈的出现，服务器的响应时间变长，用户体验下降。同时，单一服务器的可扩展性也受到了限制，随着业务的发展，流量可能会急剧增加，单个服务器很难通过增加硬件资源来满足需求。更为严重的是，所有请求都发送到同一台服务器，一旦该服务器出现故障，整个服务就会中断。
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。
负载均衡策略是实现负载均衡器的关键，而负载均衡器又是分布式系统中不可或缺的重要组件。使用它有助于提高系统的整体性能、可用性、可靠性和安全性，同时支持系统的扩展和故障容忍性。对于处理大量请求的应用程序和微服务架构来说，负载均衡器是不可或缺的重要工具。
https://blog.envoyproxy.io/introduction-to-modern-network-load-balancing-and- proxying-a57f6ff80236
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。
负载均衡器（Load Balancer, LB ）是一组能够将IP数据流以负载均衡形式转发到多台物理服务器的集成软件。有硬件负载均衡器和软件负载均衡器之分，硬件负载均衡器主要是在访问网络和服务器之间配置物理负载均衡设备，客户端对物理服务器的访问请求首先会抵达负载均衡设备，然后再由负载均衡设备根据一定的负载算法转发到后端服务器。相比而言，软件负载均衡器不需要特定的物理设备，只需在相应的操作系统上部署具有负载均衡功能的软件即可。
微服务架构的实现首先需要提供一些基础组件，这些基础的功能性组件主要包括服务之间的通信、面向事件驱动的架构设计方法、负载均衡、服务路由、API网关和分布式配置中心等，我们对这六大基本组件进行初步的分析定案。
这是gRPC负载均衡的第一篇，后续会给出基于golang XDS服务发现的例子，了解golang XDS的工作原理。
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。
首先本文仅作为笔者在做一些调研之后的总结，仅提供思路，不提供源码，所以如果是想直接冲着源码来的，可以跳过此文。如果后续有机会将项目开源出来，会第一时间写新文章讲解实线细节。
计算机集群通过一组松散集成的计算机软件和/或硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。在某种意义上，他们可以被看作是一台计算机。集群系统中的单个计算机通常称为节点，通常通过局域网连接，但也有其它的可能连接方式。集群计算机通常用来改进单个计算机的计算速度和/或可靠性。一般情况下集群计算机比单个计算机，比如工作站或超级计算机性能价格比要高得多。 比如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后，将结果汇总，返回给用户，系统处理能力得到大幅度提高。一般分为几种：
我们都知道，Nginx支持负载均衡，可以很方便的帮助我们进行水平扩容，然而它究竟是依据什么原则进行请求的分发，其中又有哪些负载均衡算法可供选择和配置，今天就让我们好好来了解一下。
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。
随着 Harbor 被越来越多地部署在生产环境下，Harbor 的高可用性成为用户关注的热点。对于一些大中型企业用户，如果只有单实例的 Harbor，则一旦发生故障，其从开发到交付的流水线就可能被迫停止，无法满足高可用需求。
分布式架构：把系统按照模块拆分成多个子系统，多个子系统分布在不同的网络计算机上相互协作完成业务流程，系统之间需要进行通信。
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
本书主要介绍如何使用微服务来构建应用程序，现在是第四章。第一章已经介绍了微服务架构模式，并讨论了使用微服务的优点与缺点。第二章和第三章介绍了微服务间的通信，并对不同的通信机制作出对比。在本章中，我们将探讨服务发现（service discovery）相关的内容。
我们一些常见的网络应用基本上都是基于 TCP 和 UDP 的，这两个协议又会使用网络层的 IP 协议。但是我们完全可以绕过传输层的 TCP 和 UDP，直接使用 IP，比如
过去的10年里，很多大公司都在使用蓝绿部署，安全、可靠是这种部署方式的特点。蓝绿部署虽然算不上”Sliver Bullet“，但确实很实用。在有关于“微服务”、“DevOps”、“Cloud-native”的讨论中，蓝绿部署、A/B测试、灰度发布，这三种部署方式往往同时出镜。 那么问题来了，蓝绿部署、A/B测试、灰度发布，这三者之间究竟有何不同？ 蓝绿部署 Martin Flower曾在文章中阐述了蓝绿部署的整体要点，建议大家看看。 基本上，蓝绿部署是一种以可预测的方式发布应用的技术，目的是减少发布过程中服
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。
为了平衡负载，当服务器的性能不足以应对当前的请求量时，可以使用负载均衡来将请求分配给多台服务器处理。这种机制可以提高系统的可用性、可扩展性和性能。
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。
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