在分布式系统的高可用设计中，负载均衡非常关键，我们知道，分布式系统的特性之一就是支持快速扩展，那么集群扩展之后，服务请求如何从服务器列表中选择合适的一台呢？这就需要依赖负载均衡策略。
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。
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。
Spring Cloud Ribbon 是一个客户端负载均衡器，它的核心组件包括负载均衡器、服务列表和负载均衡策略。
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。
在Dubbo中，负载均衡是实现高可用和高性能的重要手段之一。Dubbo支持多种负载均衡策略，可以根据业务场景进行选择。本文将详细介绍Dubbo支持的负载均衡策略，并结合代码实践给出操作步骤。
负载均衡常常指的是服务器端的负载均衡，比如：架设多个服务器来响应用户请求，多个服务器通过一定的管理规则来处理请求的转发。
Spring Cloud Gateway是一种基于Spring Boot的API网关，它可以将请求路由到不同的微服务中，并支持负载均衡的功能。在微服务架构中，负载均衡是一个非常重要的组件，它可以提高系统的性能和可用性，避免单点故障。
百度词条里的解释是：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。 它的目的就通过调度集群，达到最佳化资源使用，最大化吞吐率，最小化响应时间，避免单点过载的问题。
接口LoadBalance 的定义说明，LoadBalance 的实现只是在一个服务提供的调用者列表（invokers）中选出一个调用者即可，默认的负载方式是随机负载均衡（@SPI(RandomLoadBalance.NAME)），我们也可以指定使用哪种负载均衡：
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。
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
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。
负载均衡通器常有两种实现手段，一种是服务端负载均衡器，另一种是客户端负载均衡器，而我们今天的主角 Ribbon 就属于后者——客户端负载均衡器。
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。
通过软件实现，例如我们熟悉的 Nginx（7层负载均衡） 和 LVS（4层负载均衡）。
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。
负载均衡(Load Balance)是集群技术（Cluster）的一种应用。负载均衡可以将工作任务分摊到多个处理单元，从而提高并发处理能力。目前最常见的负载均衡应用是Web负载均衡。根据实现的原理不同，常见的web负载均衡技术包括：DNS轮询、IP负载均衡和CDN。其中IP负载均衡可以使用硬件设备或软件方式来实现。
Ribbon 是 Netflix 开发的一个客户端负载均衡器，它支持多种负载均衡算法，包括轮询、随机、加权轮询等。在 Spring Cloud LoadBalancer 中，Ribbon 被用作默认的负载均衡器。使用 Ribbon 可以很容易地实现服务实例的负载均衡。
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。
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
上篇文章我们介绍了Ribbon的入门案例，通过案例我们知道ribbon默认的负载均衡策略是轮询，本文我们来看下Ribbon的其他常用的负载均衡策略。
在 Spring Cloud Ribbon 中，提供了多种负载均衡策略，可以根据具体的业务需求选择合适的负载均衡策略。下面我们将介绍一些常见的负载均衡策略。
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。
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。
导读 ｜ 介绍什么是Ribbon，主要概念和内容 前几天学习了Eureka ，今天咱们再来学习springcloud 的第三部分内容Ribbon 那什么是 Ribbon呢？ 一、Spring Clou
你说这5连问，谁受得了啊，从浅到深，一环扣一环，简直不要了，别怕，仔细阅读本文，这些问题都会迎刃而解。
Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端负载均衡的工具。
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。
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。
关于负载均衡的一切
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？
上一篇文章我们介绍了nginx的基础应用，其中讲到了nginx作为代理服务器的使用，但是漏了一个重要的，也是使用非常普遍的特性——负载均衡。今天，我们将这段内容补上。
在使用 Ribbon 进行负载均衡时，需要首先进行服务发现，即获取服务实例的列表。可以使用 Eureka、Consul 等服务注册中心进行服务发现。也可以通过自定义 ServerList 实现进行服务发现，但这种方式比较麻烦，不太常用。
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。
在微服务架构中，负载均衡是必须使用的技术，通过它来实现系统的高可用、集群扩容等功能。负载均衡可以分为两种：服务端负载均衡和客户端负载均衡。通常所说的负载均衡指服务器负载均衡，可通过硬件设备或软件来实现，硬件比如：F5、Array等，软件比如：LVS、Nginx等。 负载均衡按实现方式分类可区分为：服务端负载均衡（比如Nacos负载均衡）与客户端负载均衡。 SpringCloud Ribbon是基于客户端的负载均衡工具，它可以将面向服务的 REST 模板请求自动转换成客户端负载均衡的服务调用。执行过程如下图：
在软件架构和系统设计领域，轮询算法是一种重要的负载均衡策略。近日，我实现了一个小巧轮询算法，代码：s.currentRoundRobinIndex = (s.currentRoundRobinIndex + 1) % len(Servers)。本文将详细解析这段代码的工作原理，并探讨轮询算法在实际应用中的价值。
Nginx 是一款流行的高性能 Web 服务器，它也可以作为负载均衡器使用。Nginx 提供了多种负载均衡策略，可以根据实际需求进行选择。
Ribbon 的核心组件是 IRule，IRule 是所有负载均衡策略的父接口，其子类有：
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
kafka是通过一个提交日志记录的方式来存储消息记录，采用拉模式，而RabbitMQ则采用队列的方式，属于推模式。
指将负载（工作任务）进行平衡、分摊到多个单元操作上进行运行，从而提高并发处理能力。
负载均衡主要通过专门的硬件设备或者通过软件算法实现。通过硬件设备实现的负载均衡效果好、效率高、性能稳定，但是成本比较高。通过软件实现的负载均衡主要依赖于均衡算法的选择和程序的健壮性。均衡算法也是多种多样的，常见的有两大类：即静态负载均衡算法和动态负载均衡算法。静态算法实现比较简单，在一般网络环境下也能达到比较好的效果，主要有一般轮询算法、基于比率的加权轮询算法以及基于优先级的加权轮询算法等。动态负载均衡算法在较为复杂的网络环境中适应性更强，效果更好，主要有基于任务量的最少连接优先算法、基于性能的最快响应优先算法、预测算法及动态性能分配算法等。
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