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。
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。
OSI: open system interconnection 开放式系统互联参考模型
作为资源管理的核心部分，OS的线程调度器必须保持下面这样简单，不变的特性: 确保ready状态的线程总是被调度到有效的CPU核上。虽然它看起来是简单的，我们发现这个不变性在Linux上经常被打破。当ready状态的线程在runqueue中等待时，有些CPU核却还会空闲几秒。以我们的经验，这类性能方面的问题会导致重度依赖同步的应用的性能成倍的下降，针对Kernel编译会多造成高达13%的延迟，针对广泛使用的商用数据库会造成23%的吞吐量降低。传统的测试技术和调试工具对于确认和了解这类问题是无效的，因此这些问题的症状经常是难以捕获的。为了能够推动我们的调查，我们构建了新的工具来在线检测这种违反不变性的情况并且将调度行为可视化。这些工具是简单的，易于在多个kernel版本间移植的并且使用的代价很小。我们相信这些工具将成为内核开发者工具链的一部分来帮助其避免这类问题的出现。
在Kubernetes集群中，网络代理是实现负载均衡和服务发现的重要组件。在Kubernetes中，有两种主要的代理模式：IPVS和iptables。这两种代理模式都可以实现负载均衡和服务发现，但它们有着不同的优缺点。
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。
负载均衡(Load Balancing)就是一种网络技术,是用来将工作负载分布到多个服务器上,提高资源利用率、最大化吞吐量、最小化响应时间、避免单个服务器过载，提高了系统的性能和可靠性。
在《一文读懂 | 进程怎么绑定 CPU》这篇文章中介绍过，在 Linux 内核中会为每个 CPU 创建一个可运行进程队列，由于每个 CPU 都拥有一个可运行进程队列，那么就有可能会出现每个可运行进程队列之间的进程数不一样的问题，这就是所谓的 负载不均衡 问题，如下图所示：
服务器负载过高该怎么办? 服务器负载过高该怎么办?不管是网站服务器，应用程序还是游戏服务器有时候都会面临超出服务器配置的访问，当大量流量访问中国香港服务器时就会导致香港服务器负载过高，遇见这种情况我们
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
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。
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。
这是一篇介绍Linux调度问题的文章，源自这篇文章。文章中涉及到的一些问题可能已经得到解决，但可以学习一下本文所表达的思想和对CPU调度的理解。
当前大多数的互联网系统都使用了服务器集群技术，集群即将相同服务部署在多台服务器上构成一个集群整体对外提供服务，这些集群可以是Web应用服务器集群，也可以是数据库服务器集群，还可以是分布式缓存服务器集群等等。
一、为什么使用Nginx 互联网飞速发展的今天,大用户量高并发已经成为互联网的主体.怎样能让一个网站能够承载几万个或几十万个用户的持续访问呢？这是一些中小网站急需解决的问题。为了解决这个问题引入了负载均衡方法。负载均衡就是一个web服务器解决不了的问题可以通过多个web服务器来平均分担压力来解决，并发过来的请求被平均分配到多个后台web服务器来处理，这样压力就被分解开来。 负载均衡服务器分为两种一种是通过硬件实现的负载均衡服务器，简称硬负载例如：f5。另一种是通过软件来实现的负载均衡，简称软负载:例如a
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。
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。
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。
Kube-proxy的主要作用是将集群内部服务的访问请求分发到正确的Pod上。在Kubernetes中，每个服务都有一个唯一的DNS名称和一个虚拟的IP地址，这个IP地址是由Kube-proxy维护的。当有访问请求到达该IP地址时，Kube-proxy会根据负载均衡算法，将请求分发到后端的Pod上。同时，Kube-proxy还可以检测后端Pod的状态，以确保服务的高可用性和可靠性。
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。
1. HTTP重定向 当用户发来请求的时候，Web服务器通过修改HTTP响应头中的Location标记来返回一个新的url，然后浏览器再继续请求这个新url，实际上就是页面重定向。通过重定向，来达到“负载均衡”的目标 这个方式非常容易实现，并且可以自定义各种策略，但是，它在大规模访问量下，性能不佳，而且，给用户的体验也不好，实际请求发生重定向，增加了网络延时 所以此方式了解即可，实际应用较少 2. 反向代理负载均衡 反向代理服务的核心工作主要是转发HTTP请求，扮演了浏览器端和后台Web服务器中
随着访问量的上升，web 系统的压力越来越大，在这个过程中，面临很多问题。 而在网络层面上，由于数据暴增，单服务器开始疲于应对海量用户访问，就需要搭建负载均衡系统，让分布式集群分担压力。 所谓的负载均衡，就是让服务器集群分配工作任务，起到保护 web 服务器的作用。
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。
在互联网尤其是移动互联网行业中一旦用户量达到一定数量级别之后，会面对高并发和海量数据的挑战，面对这种挑战必须提升系统整体的性能，可以采用垂直扩展和水平扩展两种方式。负载均衡是一种水平扩展的方式，它是建立在现有网络结构之上，它提供了一种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。
（1）LVS 是Linux Virtual Server的简称，也就是 Linux 虚拟服务器, 是一个由章文嵩博士发起的自由软件项目，它的官方站点是www.linuxvirtualserver.org。现在LVS已经是 Linux标准内核的一部分，在Linux2.4内核以前，使用LVS时必须要重新编译内核以支持LVS功能模块，但是从Linux2.4内核以后，已经完全内置了LVS的各个功能模块，无需给内核打任何补丁，可以直接使用LVS提供的各种功能。
由于我们的集群服务器，对于应用上，可能不单单是部署在Linux下的，也能是.net程序。所以部分集群服务器采用Windows Server服务器。仅作为例子演示集群服务器Linux或者Windows皆可。
Load balancing，即负载均衡，是一种计算机技术，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，以达到最优化资源使用、最大化吞吐率、最小化响应时间、同时避免过载的目的。它将负载（工作任务，访问请求）进行平衡、分摊到多个操作单元（服务器，组件）上进行执行。是解决高性能，单点故障（高可用），扩展性（水平伸缩）的终极解决方案，具体模式如下图：
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。
一个人搬砖，当量少的时候还没有问题，逐渐多起来的时候，就不行了，他一个人搬不过来了，如果他生病之后，砖头就会累积没有人搬了
在云计算环境中，资源弹性是其核心优势之一。云厂商通过提供按需分配和自动扩展的资源，使得用户可以根据业务需求灵活地调整资源使用，从而实现资源的最优利用。然而，这种资源弹性的实现依赖于云厂商基础网络的高可靠性和高性能。那么，云厂商是如何保证其基础网络的高可靠性和高性能的呢？
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。
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
目前使用比较多的就是标题中提到的这两者，其实lvs和haproxy都是实现的负载均衡的作用，keepalived和heartbeat都是提高高可用性的，避免单点故障。那么他们为什么这么搭配，而又有什么区别呢？
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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。
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。
简单说，分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的，而集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
周末晚上，和女朋友去电影院，准备看晚上的DC的海底动作冒险电影——海王。在入口处，人很多，有几个引导人员时不时的指挥观众从不同的入口进入影院内。我们站在队伍的尾端。
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）。
Kubernetes Service的底层实现可以使用两种网络模式：iptables和ipvs。
将不同功能分离部署可以实现一定程度的伸缩性，但是随着网站的访问量逐步增加，即使分离到最小粒度的独立部署，单一的服务器也不能满足业务规模的要求。因此必须使用服务器集群，即将相同服务部署在多态服务器上构成一个集群整体对外提供服务。
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。
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