dubbo作为分布式远程调用框架，要保证的点很多，比如：服务注册与发现、故障转移、高性能通信、负载均衡等等！
负载均衡是分布式系统中的一项核心技术，它可以将服务请求均匀地分配到不同的服务提供者上，以提高系统的性能和可扩展性。Dubbo作为一款高性能的分布式服务框架，提供了多种负载均衡策略，可以根据不同的场景选择合适的负载均衡策略来实现负载均衡。本文将介绍Dubbo中几种常用的负载均衡策略，以及它们的实现原理。
发布者：全栈程序员栈长，转载请注明出处：https://javaforall.cn/154206.html原文链接：https://javaforall.cn
在上一篇博客中，介绍了zookeeper作为dubbo的注册中心是如何工作的，有一个很重要的点，我们的程序是分布式应用，服务部署在几个节点（服务器）上，当消费者调用服务时，zk返回给dubbo的是一个节点列表，但是dubbo只会选择一台服务器，那么它究竟会选择哪一台呢？这就是dubbo的负载均衡策略了，本篇博客就来聚焦dubbo的负载均衡策略。
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。引言 在过去的几年中，随着互联网的快速发展和企业应用WEB化，服务器负载均衡（SLB）技术已经不再陌生。 服务器负载均衡根据用户数据请求中的4-7层信息将其智能转发到后端少则数台多则成百上千台应用服务器， 并且确保根据事先定义的策略选择最佳的服务器进行转发，从而一定程度上解决了应用的可用性、扩展性等问题。 但是，随着用户对应用可用性和扩展性需求的进一步增加，越来越多的用户不满足于在单一数据中心提供服务，开始考虑容灾、用户就近访问等问题。 这正是负载均衡设备中的全局服务器负载均衡技术（GSLB）所要解决的问题。尽管GSLB技术早在数年前就是大部分负载均衡设备提供的必备功能， 但由于用户需求较小、功能不够完善、性能不足、价格高昂等因素，目前部署GSLB的用户在负载均衡整个用户群中所占比例还是很小。相信在未来几年中，GSLB的应用比例将快速增加。 本文针对GSLB相关技术及解决方案进行介绍。 GSLB技术 市场上存在的GSLB技术可以归纳为以下几类： 基于DNS的GSLB 绝大部分使用负载均衡技术的应用都通过域名来访问目的主机，在用户发出任何应用连接请求时，首先必须通过DNS请求获得服务器的IP地址，基于DNS的GSLB正是在返回DNS解析结果的过程中进行智能决策， 给用户返回一个最佳的服务IP。用户应用流程与没有GSLB时未发生任何变化。这也是市场上主流的GSLB技术。 基于应用重定向的GSLB 基于应用重定向的GSLB是在负载均衡设备收到用户应用请求并选择最佳服务IP后，通过应用层协议将用户请求重定向到所选择的最佳服务IP。这种方式只适用于支持应用重定向的协议（如HTTP、MMS），且性能较差。 基于IP地址伪装（三角传输）的GSLB 有个别负载均衡设备厂商采用这种技术来实现GSLB。当用户应用请求到达一台负载均衡设备时，这台负载均衡设备计算出对于该用户最佳的服务IP（定义在另一台同一厂商负载均衡设备上）并将用户请求转发给该IP。 第二台负载均衡设备直接将响应返回用户，但必须将源地址修改为第一台负载均衡设备的服务IP。这种方式要求所有站点必须为同一厂家的负载均衡设备，另外地址伪装的数据包会可能被互联网中的路由设备过滤掉。 因为所有用户请求都要经过广域网三角方式传输而不是发到最佳的负载均衡设备，用户访问效果和性能都比较差。 基于主机路由注入的GSLB(Anycast) 在多个站点定义相同的服务IP，并由负载均衡设备或路由器将该IP的主机路由发送出去，这样网络中会存在多条到达该主机地址的路由。由于路由设备总是选择最近（Metric最小）的路由转发数据， 用户的访问请求总是被转发到最近的负载均衡设备。这种方式要在不同站点广播相同的主机路由，由于运营商的限制问题很难实现。另外这种方式策略非常简单，只能根据最短路由选择，客户无法定义灵活的选择策略。 根据上面的分析，后面的三种方式都有很多局限性或性能较差，这也是为什么基于DNS的GSLB成为主流技术的原因。在基于DNS的GSLB具体实现中，不同厂家的功能会有所不同，也有部分用户自己开发智能DNS实现类似功能。 总体来说，一个完善的基于DNS的GSLB设备可以满足以下需求： 支持任何IP应用。 各服务站点可以使用不同厂家的本地服务器负载均衡设备或直接使用真实服务器。 GSLB控制设备可直接作为授权DNS，也可以配置为DNS代理方式。DNS代理方式在做GSLB决策控制同时可以对后端DNS服务器进行负载均衡。当业务量增加时可以通过增加后端的真实DNS服务器数量进行扩展。 内置国际IANA机构提供的全球各区域地址分配表，且用户自定义区域可以包含足够多的IP前缀。同时区域定义支持树状分层结构，如China.Beijing.HaiDian。这些功能在GSLB控制设备进行静态基于区域选择服务站点时是必须的。 支持返回A记录和CNAME等记录。尤其在多级GSLB控制时，返回CNAME是必须具备的。 支持丰富的GSLB策略，常见的如往返时间（RTT）、权重、活动服务器等。 具有灵活的自定义脚本用于过滤各种非法DNS请求或攻击。 强大的DDoS攻击防护功能。一旦GSLB控制设备被攻击瘫痪，所有业务都无法提供。 基于DNS的GSLB工作原理 下面我们对基于DNS的GSLB的工作原理进行简单介绍。
负载均衡器将传入的请求分发到应用服务器和数据库等计算资源。无论哪种情况，负载均衡器将从计算资源来的响应返回给恰当的客户端。负载均衡器的效用在于:
今天我来学习一下Dubbo负载均衡之一的最小活跃策略-LeastActiveLoadBalance
实现多活架构（Active-Active Architecture）意味着在多个地理位置或多个数据中心同时运行应用系统，使其具备高可用性、灾难恢复和负载均衡能力。以下从理论到实践详细介绍如何使用 Spring Boot 构建多活系统。
系统环境：CentOS release 6.9 (Final) Linux centos6 2.6.32-696.10.1.el6.x86_64
Linux bonding 驱动提供了一个将多个物理网络端口捆绑为单个逻辑网络端口的方法，用于网络负载均衡、冗余和提升网络的性能 .我公司搭建的ftp服务需要高速下载，普通电脑网卡网口一般是千兆，配置一个万兆的网卡也需要支持万兆的网线，因此使用bond或Linux teaming来绑定多个网卡作为一个逻辑网口，配置单个的IP地址，会大幅提升服务器的网络吞吐(I/O)。
原文：https://juejin.im/entry/5bc1b134f265da0a87268272
主要是通过将多个物理网卡绑定到一个逻辑网卡上，实现了本地网卡的冗余，带宽扩容以及负载均衡。
上一篇《分布式系统关注点——初识「高可用」》我们对「高可用」有了一个初步认识，其中认为「负载均衡」是「高可用」的核心工作。那么，本篇将通过图文并茂的方式，来描述出每一种负载均衡策略的完整样貌。
前言：在上一篇博客中，介绍了zookeeper作为dubbo的注册中心是如何工作的，有一个很重要的点，我们的程序是分布式应用，服务部署在几个节点（服务器）上，当消费者调用服务时，zk返回给dubbo的是一个节点列表，但是dubbo只会选择一台服务器，那么它究竟会选择哪一台呢？这就是dubbo的负载均衡策略了，本篇博客就来聚焦dubbo的负载均衡策略。
消息： Client name failing to respond to cache pressure
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负载均衡(Load Balance), 是利用特定的方式将流量分摊到多个操作单元上的一种手段, 它对系统吞吐量和系统处理能力有质的提升. 可分为软负载和硬负载, 软负载即通过软件的方式实现负载均衡, 软负载有分为客户端负载和服务端负载, Ribbon 属于客户端负载均衡.
负载均衡： 1、Random LoadBalance，随机（默认的负载均衡策略）是加权随机算法的具体实现，可以完全随机，也可以按权重设置随机概率。 2、RoundRobin LoadBalance，轮循。可以轮询和加权轮询。存在响应慢的提供者会累积请求的问题，比如：第二台机器很慢，但没挂，当请求调到第二台时就卡在那，久而久之，所有请求都卡在调到第二台上。跟运维同学申请机器，有的时候，我们运气好，正好公司资源比较充足，刚刚有一批热气腾腾、刚刚做好的虚拟机新鲜出炉，配置都比较高：8 核 + 16G 机器，申请到 2 台。过了一段时间，我们感觉 2 台机器有点不太够，我就去找运维同学说，“哥儿们，你能不能再给我一台机器”，但是这时只剩下一台 4 核 + 8G 的机器。我要还是得要。这个时候，可以给两台 8 核 16G 的机器设置权重 4，给剩余 1 台 4 核 8G 的机器设置权重 2。 3、LeastActive LoadBalance，最少活跃调用数。活跃调用数越小，表明该服务提供者效率越高，单位时间内可处理更多的请求。此时应优先将请求分配给该服务提供者。每个服务提供者会对应着一个活跃数 active。初始情况下，所有服务提供者的 active 均为 0。每当收到一个请求，对应的服务提供者的 active 会加 1，处理完请求后，active 会减 1。所以，如果服务提供者性能较好，处理请求的效率就越高，那么 active 也会下降的越快。因此可以给
2020 年 5 月 15 日，Dubbo 发布 2.7.7 release 版本。其中有这么一个 Features
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。
随着业务的高速发展和实时计算的迭代，业务对实时计算的需求越来越多，对实时任务的稳定性要求也越来越高。对实时计算平台而言，底层调度系统及计算引擎的稳定性、高可用性就变的十分重要。本文主要围绕作业帮实时计算平台底层调度系统，从背景现状、目标与挑战、方案设计以及未来规划等几方面来展开。
r表示这路由条目加表失败，有更优的AD值（show ip bgp rib-failure查看加表失败的原因）
本文是对于Dubbo负载均衡策略之一的最小活跃数算法的详细分析。文中所示源码，没有特别标注的地方均为2.6.0版本。
充当 GLBP 组的 ARP 响应者，这些响应由 AVG 分配的 GLBP 组成员的虚拟 MAC 地址组成。
自定义 Ribbon 负载均衡策略1. 继承`AbstractLoadBalancerRule`2. 重写 `choose` 方法使用针对某个服务使用针对全部应用解决实际问题参考
CDN的全称是Content Delivery Network，即内容分发网络。CDN是构建在现有网络基础之上的智能虚拟网络，依靠部署在各地的边缘服务器，通过中心平台的负载均衡、内容分发、调度等功能模块，使用户就近获取所需内容，降低网络拥塞，提高用户访问响应速度和命中率。
熟悉我的老读者肯定是知道的，Dubbo 的负载均衡我都写过专门的文章，对每个负载均衡算法进行了源码的解读，还分享了自己调试过程中的一些骚操作。
像Samba、Nfs这种共享文件系统，网络的吞吐量非常大，就造成网卡的压力很大，网卡bond是通过把多个物理网卡绑定为一个逻辑网卡，实现本地网卡的冗余，带宽扩容和负载均衡，具体的功能取决于采用的哪种模式。
在Linux系统中，绑定双网卡可以实现网络负载均衡和故障容错。当一张网卡出现故障时，系统可以自动切换到另一张网卡，保证网络的稳定性和可靠性。本文将介绍如何在Linux系统中进行双网卡绑定。
LoadBalance 中文意思为负载均衡，它的职责是将网络请求，或者其他形式的负载“均摊”到不同的机器上。避免集群中部分服务器压力过大，而另一些服务器比较空闲的情况。通过负载均衡，可以让每台服务器获取到适合自己处理能力的负载。在为高负载服务器分流的同时，还可以避免资源浪费，一举两得。负载均衡可分为软件负载均衡和硬件负载均衡。在我们日常开发中，一般很难接触到硬件负载均衡。但软件负载均衡还是可以接触到的，比如 Nginx。在 Dubbo 中，也有负载均衡的概念和相应的实现。Dubbo 需要对服务消费者的调用请求进行分配，避免少数服务提供者负载过大。服务提供者负载过大，会导致部分请求超时。因此将负载均衡到每个服务提供者上，是非常必要的。Dubbo 提供了4种负载均衡实现，分别是基于权重随机算法的 RandomLoadBalance、基于最少活跃调用数算法的 LeastActiveLoadBalance、基于 hash 一致性的 ConsistentHashLoadBalance，以及基于加权轮询算法的 RoundRobinLoadBalance。这几个负载均衡算法代码不是很长，但是想看懂也不是很容易，需要大家对这几个算法的原理有一定了解才行。如果不是很了解，也没不用太担心。我们会在分析每个算法的源码之前，对算法原理进行简单的讲解，帮助大家建立初步的印象。
作者：温昂展 前面在过载保护章节中已提及了负载均衡，顾名思义，本节要探究的对象为负载/请求。负载均衡除了起到过载预防的作用，本质上是提高了系统的吞吐量，最小化响应时间，到达资源利用最大化。 一、算法与
相比Ribbon负载均衡策略里的十八般兵器，Dubbo就显得低调的多了，它只提供了负载均衡四件套，让我们先来简单了解一下:
网卡绑定mode共有七种(0~6) bond0、bond1、bond2、bond3、bond4、bond5、bond6
某日早高峰收到 Elasticsearch 大量查询超时告警，不同于以往，查看 Elasticsearch 查询队列监控后发现，仅123节点存在大量查询请求堆积。
一般负载分为软件负载和硬件负载，比如软件中使用nginx等工具实现负载均衡，而F5负载均衡器就是硬件网络性能优化设备。 他不同于交换机、路由器这些网络基础设备，而是建立在现有网络结构上用来增加网络带宽和吞吐量的的硬件设备。
linux 主机安装双网卡，共享一个IP地址，对外提供访问，实际 同样 连接两条物理线路到交换机 实现平时 双网卡同时工作，分流网络压力，同时提供冗余备份，监控，防止物理线路的单点故障。
上一篇文章分析了服务的注册与发现，这一篇文章着重分析下 RPC 框架都会用到的集群的相关知识。 集群(Cluster)本身并不具备太多知识点，在分布式系统中，集群一般涵盖了负载均衡（LoadBalance），高可用（HA），路由（Route）等等概念，每个 RPC 框架对集群支持的程度不同，本文着重分析前两者--负载均衡和高可用。 集群概述 在此之前的《深入理解 RPC》系列文章，对 RPC 的分析着重还是放在服务之间的点对点调用，而分布式服务中每个服务必然不止一个实例，不同服务的实例和相同服务的多个实例
1.默认4条等价、支持非等价、最大支持六条路径，metric值相同的话，则是等价的。
本质上zuul充当的负载均衡器和路由是一致的，比如请求url: /api/restaurant_server/get 和 /api//user_ser/get 两者通过zuul可以分别映射到restaurant server和user server上 zuul 除了上述两大功能外海具有：
聚合链路是将多块网卡逻辑地连接到一起从而允许故障转移或者提高吞吐率的方法。提高服务器网络可用性。
什么是 multipath？ 普通的电脑主机都是一个硬盘挂接到一个总线上,这里是一对一的关系。而到了有光纤组成的SAN 环境,由于主机和存储通过了光纤交换机连接,这样的话,就构成了多对多的关系。也就是
Feign是spring cloud提供的一个声明式的伪http客户端，它使得调用远程服务就像调用本地服务一样简单，只需要创建一个接口并添加一个注解即可。
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当一台服务器单位时间访问量越大时，服务器压力就越大，大到超过自身承受能力时，服务器就容会崩掉。为了避免服务器崩溃，让用户有更好的体验，我们通过负载均衡的方式来分担服务器压力。 我们可以建立多个服务器，组成一个服务器集群，当用户访问网站时，先访问中间服务器，再让这个中间服务器在服务器集群中选择一个压力较小的服务器，然后将该访问请求引入该服务器。如此以来，用户的每次访问，都会保证服务器集群中的每个服务器压力趋于平衡，既分担了服务器压力，有避免了服务器崩溃的情况。
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
摘要: 原创出处 https://www.cnkirito.moe/rpc-cluster/ 「老徐」欢迎转载，保留摘要，谢谢！
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。
注意观察客户表的大小 , 不要超过太大值 . 一般情况下 , 几千条是正常的 .这个表的大小与Farm中设置的老化时间有很大关系 , 老化时间越短 , 表也就越小 .
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