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。
负载均衡又分为四层负载均衡和七层负载均衡。四层负载均衡工作在OSI模型的传输层，主要工作是转发，它在接收到客户端的流量以后通过修改数据包的地址信息将流量转发到应用服务器。
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。
七层负载均衡：负载均衡器与客户端及后端的服务器会分别建立一个TCP连接。即两次TCP连接。
所谓的四到七层负载均衡，就是在对后台的服务器进行负载均衡时，依据四层的信息或七层的信息来决定怎么样转发流量。 比如四层的负载均衡，就是通过发布三层的IP地址（VIP），然后加四层的端口号，来决定哪些流量需要做负载均衡，对需要处理的流量进行NAT处理，转发至后台服务器，并记录下这个TCP或者UDP的流量是由哪台服务器处理的，后续这个连接的所有流量都同样转发到同一台服务器处理。七层的负载均衡，就是在四层的基础上（没有四层是绝对不可能有七层的），再考虑应用层的特征，比如同一个Web服务器的负载均衡，除了根据VIP加80端口辨别是否需要处理的流量，还可根据七层的URL、浏览器类别、语言来决定是否要进行负载均衡。举个例子，如果你的Web服务器分成两组，一组是中文语言的，一组是英文语言的，那么七层负载均衡就可以当用户来访问你的域名时，自动辨别用户语言，然后选择对应的语言服务器组进行负载均衡处理。
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。
作者 | 卢万龙 策划 | 辛晓亮 当下，Web 3.0 大火，各种炒币、非同质化代币、元宇宙等应用模式纷纷粉墨登场。这些场景有一个共同的点就是——上”链”（这里所说都是指公链。我个人认为联盟链都是假的，巨头的跑马圈地，最多就是 Web 2.0 重来一遍。只有公链才是真的，所有场景都值得重塑一遍）。上”链”有一点难度的，一是因为应用场景可能受政治因素影响，另外一个是技术也是影响场景落地的一个关键要素。 我认为技术关键点可能有三个，计算、存储和网络。这其中，又以网络因素影响最大。为什么呢？无限计算和存储
在这之前，我们相继卷完了：关系型数据库 MySQL 、 NoSQL 数据库 Redis 、 MongoDB 、搜索引擎 ElasticSearch 、大数据 Hadoop框架、PostgreSQL 数据库、消息中间件 Kafka、分布式协调中间件 Zookeeper、消息中间件 RabbitMQ、企业级监控平台、企业常用应用与服务等这些系列的知识体系。
相信很多小伙伴的公司都是服务治理，自动化运维了吧，那么我们很多东西都变成我们自己去设置了，比如自己创建一个域名，绑定他的代理机器，它的web负载均衡这些东西。所以今天跟大家一起来看看负载均衡
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。
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一，什么是负载均衡（Load balancing） 在网站创立初期，我们一般都使用单台机器对台提供集中式服务，但是随着业务量越来越大，无论是性能上还是稳定性上都有了更大的挑战。这时候我们就会想到通
➢ 如果网站请求流量较大，那么单台 tomcat 设备是无法承接这些流量的，这个时候就需要开始对服务器做集群。在多服务器下我们通常要在客户端和服务器之间用一定的条件(比如按业务划分了)做一个负载均衡服务器LB(load balance),将不同的请求划到不同的服务器上进行处理,这就可能出现我们在一台服务器上记录了sessionid而其他服务器上没有的情况,若服务器将请求转发到这个没有sessionid的服务器,那么请求就又变成无连接的了
互联网早期，业务流量比较小并且业务逻辑比较简单，单台服务器便可以满足基本的需求；但随着互联网的发展，业务流量越来越大并且业务逻辑也越来越复杂，单台机器的性能问题以及单点问题凸显了出来，因此需要多台机器来进行性能的水平扩展以及避免单点故障。但是要如何将不同的用户的流量分发到不同的服务器上面呢？
轮询策略其实很好理解，就是当用户请求来了之后，「负载均衡器」将请求轮流的转发到后端不同的业务服务器上。这个策略在DNS方案中用的比较多，无需关注后端服务的状态，只药有请求，就往后端轮流转发，非常的简单、实用。
在Istio中实现这些服务治理功能时无须修改任何应用的代码。较之微服务的SDK方式，Istio以一种更轻便、透明的方式向用户提供了这些功能。用户可以用自己喜欢的任意语言和框架进行开发，专注于自己的业务，完全不用嵌入任何治理逻辑。只要应用运行在Istio的基础设施上，就可以使用这些治理能力。
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
作者周宏宇，后台开发，目前负责腾讯云TKE的接入层网络组件（Ingress、Service）。在团队中负责接入层组件的技术方案、开发测试以及相关的服务技术支持。 前言 Kubernetes在集群接入层设计并提供了两种原生资源Service和Ingress，分别负责四层和七层的网络接入层配置。 传统的做法是创建Ingress或LoadBalancer类型的Service来绑定腾讯云的负载均衡将服务对外暴露。这种做法将用户流量负载到用户节点的NodePort上，通过KubeProxy组件转发到容器网络中，但这种
5) 安全性区别说明，例如网络中最常见的SYN Flood攻击，使用虚假IP地址对同一目标发送SYN攻击，通常这种攻击会大量发送SYN报文，耗尽服务器上的相关资源，以达到Denial of Service(DoS)的目的；
负载均衡(Load Balance，简称LB)是一种服务器或网络设备的集群技术。负载均衡将特定的业务(网络服务、网络流量等)分担给多个服务器或网络设备，从而提高了业务处理能力，保证了业务的高可用性。负载均衡基本概念有：实服务、实服务组、虚服务、调度算法、持续性等，其常用应用场景主要是服务器负载均衡，链路负载均衡。
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。
随着网络技术的发展，网络框架的设计与应用也变得越来越重要。DeeTune 是百度基于 eBPF（Extended Berkeley Packet Filter）技术设计的网络框架，旨在提高网络性能和安全性。
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（Cloud Load Balancer，CLB）提供安全快捷的流量分发服务，访问流量经由 CLB 可以自动分配到云中的多台云服务器上，扩展系统的服务能力并消除单点故障。负载均衡支持亿级连接和千万级并发，可轻松应对大流量访问，满足业务需求。
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。
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。
什么是负载均衡呢？用户输入的流量通过负载均衡器按照某种负载均衡算法把流量均匀地分散到后端的多个服务器上，接收到请求的服务器可以独立的响应请求，达到负载分担的目的。从应用场景上来说，常见的负载均衡模型有全局负载均衡和集群内负载均衡，从产品形态角度来说，又可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡。
预备知识 1. K8S 上 Service 类型 平台相关基础知识 2. TKE 上四层网络流量暴露方式 3. TKE 上七层网络流量暴露方式 4. TKE 上的 VPC-CNI 5. TKE 上 CLB 直通 Pod 6. TKE 使用已有负载均衡器 7. TKE 使用内网负载均衡器 8. TKE 部署 Nginx Ingress 实际业务场景中最佳实践 1. 对集群内暴露流量 1.1 四层协议 1.2 七层协议 2. 对集群外暴露流量 2.1 七层协议 2.2 四层协议 2.3 端口段规则 2.4 使用Istio
作者刘飞鸿，腾讯游戏高级工程师，热衷于开源、云计算相关技术。目前主要负责腾讯游戏后台架构设计和运维工作。 预备知识 1. K8S 上 Service 类型 ClusterIP 通过集群的内部 IP 暴露服务，选择该值，服务只能够在集群内部可以访问，这也是默认的 ServiceType。 NodePort 通过每个 Node 上的 IP 和静态端口（NodePort）暴露服务。NodePort 服务会路由到 ClusterIP 服务，这个 ClusterIP 服务会自动创建。通过请求:，可以从集群的外部访问
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
相信大家都听过这样的一道经典面试题：「请说出在淘宝网输入一个关键词到最终展示网页的整个流程，越详细越好」
Kubernetes v1.26 包括网络流量工程方面的重大进步，其中两个功能（服务内部流量策略支持和 EndpointSlice 终止条件）升级为 GA，第三个功能（代理终止端点 Proxy terminating endpoints）升级为测试版。这些增强功能的组合旨在解决当今人们在 traffic 工程中面临的缺点，并为未来解锁新功能。
在业务初期，我们一般会先使用单台服务器对外提供服务。随着业务流量越来越大，单台服务器无论如何优化，无论采用多好的硬件，总会有性能天花板，当单服务器的性能无法满足业务需求时，就需要把多台服务器组成集群系统提高整体的处理性能。
作者：厉辉，腾讯后台研发高级工程师，当前在腾讯游戏后台团队工作，熟悉四七层负载均衡以及 API 网关等技术领域，同时也是 CNCF Ambassador 以及 Apache APISIX PMC。 本文是在组内技术分享的发言稿，主要介绍 TGW 基本原理和架构，同时为了加深理解，会辅助对比 TGW 与 LVS（ipvs）的异同。本次分享是偏基础性的 TGW 介绍，不会特别深入技术细节，目的是帮助需要用到 TGW 的同事快速的了解 TGW。 零、引言 TGW，全称 Tencent Gateway，是一套实现多
区别 所谓七层负载均衡，也称为“内容交换”，也就是主要通过报文中的真正有意义的应用层内容，再加上负载均衡设备设置的服务器选择方式，决定最终选择的内部服务器。 以常见的TCP为例，负载均衡设备如果要根据真正的应用层内容再选择服务器，只能先代理最终的服务器和客户端建立连接(三次握手)后，才可能接受到客户端发送的真正应用层内容的报文，然后再根据该报文中的特定字段，再加上负载均衡设备设置的服务器选择方式，决定最终选择的内部服务器。负载均衡设备在这种情况下，更类似于一个代理服务器。负载均衡和前端的客户端以及后端的服务器会分别建立TCP连接。所以从这个技术原理上来看，七层负载均衡明显的对负载均衡设备的要求更高，处理七层的能力也必然会低于四层模式的部署方式。
jokey，腾讯云容器产品工程师，热衷于云原生领域。目前主要负责腾讯云TKE 的售中、售后的技术支持，根据客户需求输出合理技术方案与最佳实践。 适用范围：腾讯云容器服务（Tencent Kubernetes Engine ，TKE）, 以下简称 TKE。 为什么需要获取客户端真实源 IP？ 当需要能感知到服务请求来源去满足一些业务需求时，就需要后端服务能准确获取到请求客户端的真实源 IP， 比如以下场景： 对服务请求的来源有做审计的需求，如异地登陆告警。 针对安全攻击或安全事件溯源需求，如 APT 攻击、
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数据中心的网络拓扑通常采用CLOS结构，主机之间常存在多条路径。数据中心为满足吞吐量敏感型流量的需求会提供大量的带宽资源。那么利用数据中心这种网络拓扑已知，路径资源、带宽资源丰富的特性，可以更好的实现
查看服务详情 kubectl describe svc test-k8s ，可以发现 Endpoints 是各个 Pod 的 IP，也就是他会把流量转发到这些节点。
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