1、负载均衡：把客户端的请求通过负载均衡算法分发到不同的正常运行的服务器来处理，从而减少单个服务器的压力。
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。
前两天有个小伙伴在后台留言，最近的面试越来越难了，尤其是技术面，考察得越来越细，越来越底层，庆幸的是最终顺利找到了工作。 一般技术面试官都会通过自己的方式去考察程序员的技术功底与基础理论知识 比如
如今，在各种互联网应用中，随着站点对硬件性能、响应速度、服务稳定性、数据可靠性等要求也越来越高，单台服务器也将难以无法承担所有的访问需求。当然了，除了使用性价比高的设备和专用负载分流设备外，还有一些其他选择来帮你解决此问题，就是搭建集群服务器通过整合多台普通的服务器设备并以同一个地址对外提供相同的服务，今天就带领大家学习企业中常用的一种群集技术 —— LVS。
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。
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。
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。
在前面的几篇文章里我们介绍了基于iptables和ipvs模式下cluster ip类型的service和node port类型的service实现原理，这里我们做一下回顾总结和对比，相关文章可以参考如下：
毛艳清，富士康工业互联网科技服务事业群运维中心主管，现负责公有云和私有云的运维工作，聚焦在云计算和云原生领域，主要关注企业迁云的策略与业务价值、云计算解决方案、云计算实施与运维管理，以及云原生技术的布道和落地实践。
高可用系统的挑战 高可用系统是运维界老生常谈的话题之一。现在很多企业都要求平均无故障时间每年五个 9 的服务可用性。 一方面系统单点是高可用最大的天敌，这不得不在系统设计时增加“冗余”，容易造成资源浪
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Kubernetes 是为运行分布式集群而建立的，分布式系统的本质使得网络成为 Kubernetes 的核心和必要组成部分，了解 Kubernetes 网络模型可以使你能够正确运行、监控和排查应用程序故障。
图1是一个简化的可横向扩容的高可用的四层接入网关的组网图，主要由入口路由（Ingress Router）、负载均衡服务器（Load Director）和真实的服务器（Real Server）构成。使用的技术包括ECMP和LVS（ipvs ipvsadm）。
客座撰稿人：Karen Bruner，StackRox技术专员。原文可以在这里找到。
说起负载均衡，第一印象无非就是nginx，没错，nginx是一种，但是nginx是七层负载均衡。什么意思？也就是说nginx首先会和每一个客户端进行tcp握手，既然是连接，就一定会消耗资源，在并发环境高的情况下一定会有一些不足。那么有一种办法不和客户端连接而实现负载均衡吗？有的，那就是今天要讲的LVS。
在之前文章中我们介绍了基于iptable方式实现的k8s集群中cluster ip类型和node port类型service的负载均衡。其本质上是当网络数据包从pod的network namespace中通过linux veth pair设备进入到host宿主中的network namespace时，经过iptable一系列的NAT转换，把service的cluster ip和端口DNAT成pod的ip和端口。同时leverage linux iptable的random模块，实现了对pod的负载均衡，然后再交由host对目标pod的路由策略来实现将数据包发往pod。当然，这一切都是在linux内核空间实现的，和应用程序的用户空间没有关系。在这里我们主要介绍基于ipvs的cluster ip类型service的实现原理。如果对于ipvs不熟悉的同学可以浏览一下网站http://www.linuxvirtualserver.org/，大名鼎鼎的LVS负载均衡就是基于ipvs来实现的。
记得偶尔我会被问怎么重装电脑或者怎么破解某个软件，每次被问到，我就会把百度到的内容告诉别人，因为我也不懂（是的，我就是个乐色）。
Cilium 1.11测试版（Beta）为你带来了一系列引人注目的功能和增强功能，包括OpenTelemetry支持、感知拓扑的负载均衡、Kubernetes APIServer策略匹配，以及更多功能。本文将为您详细介绍这个令人振奋的版本，以及它为现代应用程序网络安全和性能带来的突破。
在这篇文章中，我们讨论了三个开源的负载平衡器控制器，它们可以与任何Kubernetes的发行版一起使用。
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首先我们先介绍一下什么是负载均衡: 负载平衡（Load balancing）是一种计算机网络技术，用来在多个计算机（计算机集群）、网络连接、CPU、磁盘驱动器或其他资源中分配负载，以达到最佳化资源使用、最大化吞吐率、最小化响应时间、同时避免过载的目的。这是来自维基百科的介绍。负载均衡的目的，就在于平衡计算机的负载，给用户提供优质，可靠，稳定的服务。日常生活中到处都能看到“负载均衡”，一个超市的收营员高峰期只能服务10位顾客，当做活动时有20位顾客需要服务的话可能就会排长队，这样购物体验将会很差(就像客户抱怨系统/网站访问太慢)。最简单的办法就是再招个营业员，重新开通一个出口。负载均衡的核心就是“分摊压力”。
1. lvs、nginx、HAProxy、keepalive工作原理 1.1. 前言 遇到了负载均衡和高可用选型问题，我觉的有必要好好理解下lvs，nginx，haproxy和keepalive的区别和联系 LVS、Nginx、HAProxy 是目前使用最广泛的三种软件负载均衡软件。 一般对负载均衡的使用是随着网站规模的提升根据不同的阶段来使用不同的技术。具体的应用需求还得具体分析，如果是中小型的 Web 应用，比如日 PV 小于1000万，用 Nginx 就完全可以了；如果机器不少，可以用 DN
LVS在基本的生产环境中,都会同时运行在二台硬件相近的服务器上：LVS Router（主 LVS ），一个作为备份LVS（备份 LVS ）。 主 LVS 服务器在网站的前端起二个作用：
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，但随着业务量越来越大，无论性能还是稳定性上都有了更大的挑战。
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，但随着业务量越来越大，无论性能还是稳定性上都有了更大的挑战。这时候我们就会想到通过扩容的方式来提供更好的服务。我们一般会把多台机器组成一个集群对外提供服务。然而，我们的网站对外提供的访问入口都是一个的，比如www.taobao.com。那么当用户在浏览器输入 www.taobao.com 的时候如何将用户的请求分发到集群中不同的机器上呢，这就是负载均衡在做的事情。
在2020网络数据平面峰会上，来自紫金山实验室未来网络中心的研究员——沈洋给我们带来了《基于可编程交换机和智能网卡的四层负载均衡器》的主题演讲。
OSI: open system interconnection 开放式系统互联参考模型
所谓四层负载均衡，也就是主要通过报文中的目标ip地址和端口，再加上负载均衡设备设置的服务器选择方式(分发策略，轮询)，决定最终选择的内部服务器。
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。
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随着互联网的爆炸性增长及其在我们生活中日益重要的作用，互联网上的流量急剧增加，并且每年以超过100％的速度增长。服务器上的工作负载正在迅速增加，因此服务器很容易在短时间内过载，尤其是对于流行的网站。为了克服服务器的过载问题，有两种解决方案。一种是单服务器解决方案，即将服务器升级到性能更高的服务器，但是当请求增加时很快就会超载，因此我们必须再次升级，升级过程复杂且成本高。另一种是多服务器解决方案，即在服务器集群上构建可扩展的网络服务系统。当负载增加时，我们可以简单地将新服务器或更多服务器添加到集群中以满足不断增长的请求，而商用服务器具有最高的性能/成本比。因此，为网络服务构建服务器集群系统更具可扩展性和成本效益。
k8s网络模型设计基础原则:每个Pod都拥有一个独立的 IP地址，而且 假定所有 Pod 都在一个可以直接连通的、扁平的网络空间中 。 所以不管它们是否运行在同 一 个 Node (宿主机)中，都要求它们可以直接通过对方的 IP 进行访问。设计这个原则的原因 是，用户不需要额外考虑如何建立 Pod 之间的连接，也不需要考虑将容器端口映射到主机端口等问题。
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。
目前HTTP协议，乃至WebSocket协议，乃至采用了MQTT协议的WebSocket协议，都不可避免的使用了Nginx。所谓病从口入，祸从口出。作为入口，Nginx承担的责任非常的重要。假如某个时刻不能用了，那可真是灾难。
负载均衡也不是什么新鲜词儿了，相信大家都有所了解，甚至有的人有过深入的学习和实操，那么本文就来把常见的负载均衡相关东东总结一下。
Ribbon是一个客户端负载均衡解决方案，简单来说，就是从Eureka获取可用服务实例列表，然后将请求根据某种策略发到这些实例上面执行
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网络地址翻译技术实现虚拟服务器。客户端访问调度器时，调度器通过网络地址转换，调速器重写请
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引言 本文介绍几种负载均衡架构及算法。 总体策略 DNS负载均衡用于实现地理级别的负载均衡； 硬件负载均衡用于实现集群级别的负载均衡； 软件负载均衡用于实现机器级别的负载均衡； 硬件负载均衡 类似路由器、交换机； 优点： 支持各种负载均衡算法； 支持100万并发（一般软件负载均衡也就支持10万并发）； 很多设备同时支持负载均衡、防火墙、防DDOS攻击功能； 缺点： 价格高昂； 软件负载均衡 优点： 便宜； 维护和部署简单（安装Ngnix软件即可）； 缺点： 并发量远小于硬件负载均衡，Linux服务器上
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。
在以前系列文章中我们以学习为目的介绍了二进制手动安装k8s集群，这里也是一个系列文章，同样以学习为目的，我们介绍k8s集群网络。对于网络基本涉及两个方面，一是到各个服务的网络间负载均衡，另一个是网络间的通讯。
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