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。
随着微服务、云源生的流行，多云、多区域（zone）、跨机房部署的case越来越多。Ribbon作为微服务领域的优秀组件，自然也提供了对多区域支持的负载均衡能力。
Round Robin： 这种方法会将收到的请求循环分配到服务器集群中的每台机器，即有效服务器。如果使用这种方式，所有的标记进入虚拟服务的服务器应该有相近的资源容量 以及负载相同的应用程序。如果所有的服务器有相同或者相近的性能那么选择这种方式会使服务器负载相同。基于这个前提，轮循调度是一个简单而有效的分配请求的方式。然而对于服务器不同的情况，选择这种方式就意味着能力比较弱的服务器也会在下一轮循环中接受轮循，即使这个服务器已经不能再处理当前这个请求了。 这可能导致能力较弱的服务器超载。
翻译自 Google Investigates a New Approach for Workload Isolation 。
一旦开始部署实际工作负载，使用真实数据和实际流程，就会发生一些变化：某些数据以及其中一些过程会很敏感。那么企业应该如何决定将工作负载放在哪里，一旦他们部署在那里，企业应该如何保护它们? 当企业开始运行
负载平衡开始于20世纪90年代，当时硬件设备通过网络分发流量。组织希望提高服务器上运行的应用程序的可访问性。最终，随着应用程序交付控制器（ADC）的出现，负载平衡承担了更多的责任。它们提供了安全性以及在高峰时间对应用程序的无缝访问。
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：
Ribbon不仅仅是负载均衡，负载均衡只是它的一个最核心、最出名的模块而已。在聊ribbon-core的时候我们知道它有个核心API是IClient，它表示发送一个请求得到一个响应，不规定发送方式、协议等。
这种方法会将收到的请求循环分配到服务器集群中的每台机器，即有效服务器。如果使用这种方式，所有的标记进入虚拟服务的服务器应该有相近的资源容量以及负载形同的应用程序。如果所有的服务器有相同或者相近的性能那么选择这种方式会使服务器负载形同。基于这个前提，轮循调度是一个简单而有效的分配请求的方式。然而对于服务器不同的情况，选择这种方式就意味着能力比较弱的服务器也会在下一轮循环中接受轮循，即使这个服务器已经不能再处理当前这个请求了。这可能导致能力较弱的服务器超载。
性能测试场景设计是指定义和创建用于评估系统性能的模拟场景的过程。这些场景通常包括模拟用户行为、负载模式和使用情况，以便在实际环境下测量系统的性能表现。
介绍无线局域网负载均衡分类以及形式，无线局域网负载均衡设置主要从无线局域网负载均衡分类和负载不均衡形式两点介绍路由器的异同，轻轻松松就能完成设置，没什么难的。赶快进入无线的世界中来吧。 在网络应用
web应用服务器集群系统，是由一群同时运行同一个web应用的服务器组成的集群系统，在外界看来，就像是一个服务器一样。为了均衡集群服务器的负载，达到优化系统性能的目的，集群服务器将众多的访问请求，分散到系统中的不同节点进行处理。从而实现了更高的有效性和稳定性，而这也正是基于Web的企业应用所必须具备的特性。 高可靠性可以看作为系统的一种冗余设定。对于一个特定的请求，如果所申请的服务器不能进行处理的话，那么其他的服务器能不能对之进行有效的处理呢？对于一个高效的系统，如果一个Web服务器失败的话，其他的服务器可以马上取代它的位置，对所申请的请求进行处理，而且这一过程对用户来说，要尽可能的透明，使用户察觉不到！ 稳定性决定了应用程序能否支持不断增长的用户请求数量，它是应用程序自身的一种能力。稳定性是影响系统性能的众多因素的一种有效的测量手段，包括机群系统所能支持的同时访问系统的最大用户数目以及处理一个请求所需要的时间。 在现有众多的均衡服务器负载的方法中，广泛研究并使用的是以下两个方法： DNS负载平衡的方法RR-DNS(Round-Robin Domain Name System) 负载均衡器
Spring Cloud Ribbon是一个基于HTTP和TCP的客户端负载均衡工具，它基于Netflix Ribbon实现。通过Spring Cloud的封装，可以让我们轻松地将面对服务的REST模块请求自动转换成客户端负载均衡的服务调用。
通过观察load average，以及负载评判标准（8核），可以确认服务器存在负载较高的情况；
性能测试是一种用于确定计算机、网络或设备速度的测试。它通过在不同的负载场景中传递不同的参数来检查系统组件的性能。
这是一个目前普遍使用的调度算法，算法在WRR的基础上加入了根据服务器端的负载信息周期性地调整服务器性能权值的过程。其基本思想是:根据CPU利用率、内存利用率、磁盘使用情况、连接数、进程数等硬件资源信息综合计算各个服务器的负载值，然后与一个己设定的代表系统利用率的阀值比较，如大于阀值则说明负载较重应调小权值，反之则调大权值。权值的大小决定了该服务器服务请求的能力大小。动态WRR是一种在算法复杂度和效率方面折中的较好算法，研究表明在请求的服务时间长度变化不大的情况下，动态WRR有较高的吞吐率和可伸缩性，包括思科和IBM的商业集群产品采用的也是动态WRR。
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。
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。
在上篇博客(Spring Cloud中负载均衡器概览)中，我们大致的了解了一下Spring Cloud中有哪些负载均衡器，但是对于负载均衡策略我们并没有去详细了解，我们只是知道在BaseLoadBalancer的chooseServer方法中，调用了IRule中的choose方法来找到一个具体的服务实例，IRule是一个接口，在BaseLoadBalancer它的默认实现是RoundRobinRule类，RoundRobinRule类中采用了最常用的线性负载均衡规则，也就是所有有效的服务端轮流调用，对于其他
在过去的几年中，随着微服务的增长，gRPC在这些较小的服务之间的相互通信中获得了很大的普及,在后台，gRPC使用http/2在同一连接和双工流中复用许多请求。
负载测试、压力测试、强度测试、容量测试和可靠性测试是软件测试中的不同类型，每一种测试方法都有其特定的目的和关注点。
一，什么负载均衡 一个新网站是不要做负载均衡的，因为访问量不大，流量也不大，所以没有必要搞这些东西。但是随着网站访问量和流量的快速增长，单台服务器受自身硬件条件的限制，很难承受这么大的访问量。在这种情况下，有二种方案可以选择： 1，对单台服务器的硬件进行更新，由双核的变成四核的，内存加大等。 2，增加服务器的台数，来分担服务器的负担。以实现增加网络带宽，增加服务器的处理能力的目的。 第一种方法可以理解为纵向发展，这种方法总是有限。第二种方法才是解决问题的正确选择 实现负载均衡的方法，大至分为二个方向，一种是用软件来实现负载均衡，另一种是硬件实现负载均衡（包括结合硬件和软件） 用软件来实现负载均衡，实现负载均衡的过程，自身也要消耗一些系统资源，响应时间增加。例如：LVS,nginx,haproxy,apache等这些基于应用层 的负载均衡软件，适合那些访问量不是特别大的网站。如果像sina,163这样大访量的网站，用硬件来实现负载均衡是最明志的选择。 负载均衡的算法很多，有根据请求数来进行负载均衡的，有根IP来负载均衡的，有根据流量的等等。我经常会用的二种算法。 一个是根据请求数 a，可以实现各台服务器都能比较平均分担客户的请求，其中一台服务器down掉的话也不会造成不好的影响。 b，服务器间的状态要同步，如session，需要其他手段来同步这些状态。 一个是根据IP a，ip_hash算法可以把一个ip映射到一台服务器上，这样可以解决session同步的问题 b，ip_hash也有不好的地方就是，假如其中的一台服务器down掉的话，映射到这台的服务器的用户就郁闷了。 c，ip_hash容易导致负载不均衡的情况，现在河蟹政府对google的搜索关键词进行过滤，你会经常发现google打不开，但是过一会就好了。这让那些google的爱好者们郁闷不已，很多用户都到国外找代理去了，狗急跳墙，人急帆樯。如果这样的话，这些代理会被分到同一个服务器，会导致负载不均衡 ，甚至失效。 二，什么是会话保持，有什么作用 会话保持是指在负载均衡器上有一种机制，在作负载均衡的同时，还保证同一用户相关连的访问请求会被分配到同一台服务器上。 会话保持有什么作用呢，举例说明一下 如果有一个用户访问请求被分配到服务器A，并且在服务器A登录了，并且在很短的时间，这个用户又发出了一个请求，如果没有会话保持功能的话，这个用户的请求很有可能会被分配到服务器B去，这个时候在服务器B上是没有登录的，所以你要重新登录，但是用户并不知道自己的请求被分配到了哪里，用户的感觉就是登录了，怎么又要登录，用户体验很不好。 还有你在淘宝上面买东西，从登录＝》拍得东西＝》添加地址＝》付款，这是一个一系列的过程，也可以理解成一次操作过程，所有这一系列的操作过程都应当由一台服务器完成，而不能被负载均衡器分配到不同的服务器上。 会话保持都会有时间的限制（映射到固定某一台的服务器除外，如：ip_hash）,各种负载均衡工具都会提供这种会话保持时间的设置，LVS，apache等。连php语言都提供了会话保持时间的设定session.gc_maxlifetime 会话保持时间的设定要大于session生存时间的设定，这样可以减少需要同步session的情况，但是不能杜绝。所以同步session还是要做的。 三，session同步 为什么要进行session同步，说会话保持的时候已经提到了。具体方法请参考web集群时session同步的3种方法 web集群时session同步的3种方法 在做了web集群后，你肯定会首先考虑session同步问题，因为通过负载均衡后，同一个IP访问同一个页面会被分配到不同的服务器上，如果session不同步的话，一个登录用户，一会是登录状态，一会又不是登录状态。所以本文就根据这种情况给出三种不同的方法来解决这个问题： 一，利用数据库同步session 在做多服务器session同步时我没有用这种方法，如果非要用这种方法的话，我想过二种方法： 1，用一个低端电脑建个数据库专门存放web服务器的session，或者，把这个专门的数据库建在文件服务器上，用户访问web服务器时，会去这个专门的数据库check一下session的情况，以达到session同步的目的。 2，这种方法是把存放session的表和其他数据库表放在一起，如果mysql也做了集群了话，每个mysql节点都要有这张表，并且这张session表的数据表要实时同步。 说明：用数据库来同步session，会加大数据库的负担，数据库本来就是容易产生瓶
DC电源模块是电力电子产品中非常常见和重要的设备。它们被广泛应用于各种公共场所和工业领域，如通信系统、计算机、工业自动化以及医疗设备等。为确保电源的高稳定性和可靠性，必须要对其进行检测。
负载是查看 Linux 服务器运行状态时很常用的一个性能指标。在观察线上服务器运行状况的时候，我们也是经常把负载找出来看一看。在线上请求压力过大的时候，经常是也伴随着负载的飙高。
http://www.wowotech.net/process_management/PELT.html
短期成本管理工具是减少云计算成本的一种方法，但要保持正常运行，企业还需要长期策略来消除不必要的云计算成本。
概念 负载均衡，英文名称为Load Balance，其意思就是分摊到多个操作单元上进行执行，例如Web服务器、FTP服务器、企业关键应用服务器和其它关键任务服务器等，从而共同完成工作任务。 负载均衡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。 分类 一般有以下3种类型的负载均衡架构 1、链路负载均衡 链路负载均衡就是一般讲的DNS轮循负载均衡，负载均衡是由DNS动态解析成不同的IP完成的，在DNS中为多个地
Spring Cloud流应用程序启动器是基于Spring Boot的Spring集成应用程序，提供与外部系统的集成。Spring cloud Task，一个生命周期短暂的微服务框架，用于快速构建执行有限数据处理的应用程序。
上文介绍了负载均衡器ILoadBalancer的基本内容，并且详述了基本实现：BaseLoadBalancer。它实现了作为ILoadBalancer负载均衡器的基本功能，比如：服务列表维护、服务定时探活、负载均衡选择Server等。
【玩转 GPU】AI绘画、AI文本、AI翻译、GPU点亮AI想象空间-腾讯云开发者社区-腾讯云 (tencent.com)
哈希表是计算机科学中一种重要的数据结构，广泛应用于各种软件系统中，如数据库、缓存系统等。本文将深入探讨哈希表的原理、应用场景，并介绍一些性能优化的方法，以帮助读者更全面地理解和应用哈希表。
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
客户端向反向代理发送请求，接着反向代理根据某种负载机制转发请求至目标服务器(这些服务器都运行着相同的应用)，并把获得的内容返回给客户端，期中，代理请求可能根据配置被发往不同的服务器。
如果你处理网络系统，你可能会很关心延迟（latency）。在面对一组服务器时，你还可能需要决定使用哪种负载平衡算法。在做这些决策时，对不同负载平衡器配置中预期的行为建立直觉非常有帮助，这样你就可以在没有任何意外行为的情况下最小化环境中的延迟。
负载均衡是由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合，每台服务器都具有等价的地位，都可以单独对外供应效力而无须其他服务器的辅助。经过某种负载分管技术，将外部发送来的央求均匀分配到对称结构中的某一台服务器上，而接收到央求的服务器独登时回应客户的央求。均衡负载可以平均分配客户央求到服务器列阵，籍此供应快速获取重要数据，解决很多并发访问效力问题。这种群集技术可以用最少的出资取得接近于大型主机的性能。
负载均衡是什么鬼？从字面意思来看，它应该有两层意思分别是负载和均衡。而对于系统负载均衡它同样具有两层意思，其中系统负载指的系统能够承载的最大访问流量，系统均衡指的是前端请求要均匀地分配给后端机器，同时，同一用户要尽可能分配给同一机器。系统通过负载均衡以后具有如下好处：
HashMap和Hashtable都是用hash算法来决定其元素的存储，因此HashMap和Hashtable的hash表包含如下属性：
HashMap、Hashtable、ConcurrentHashMap的原理与区别
什么是负载均衡？简单来说一个应用，后台有多个服务来支撑，即利用多台服务器提供单一服务，当某个服务挂了或者负载过高的时候，负载均衡器能够选择其他的服务来处理请求，用来提高应用的高可用性和高并发行；此外，当用户请求过来的时候，负载均衡器会将请求后台内网服务器，内网服务器将请求的响应返回给负载平衡器，负载平衡器再将响应发送到用户，这样可以阻止了用户直接访问后台服务器，使得服务器更加安全。
Tech 导读 本文主要讲解了一致性哈希算法的原理以及其存在的数据倾斜的问题，然后引出解决数据倾斜问题的方法，最后分析一致性哈希算法在Dubbo中的使用。通过这篇文章，可以了解到一致性哈希算法的原理以及这种算法存在的问题和解决方案。 01负载均衡 在这里引用dubbo官网的一段话—— 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
DC电源模块的效率是指输入电功率与输出电功率的比率，通常以百分比的形式表示。因为电源模块的效率和整个系统的运行时间、负载变化等因素有关，因此需要进行多种测试和评估来确定其真实效率。
Ribbon 的 源 码 解 析 我 们 从 @LoadBalanced 开 始 讲 起 ， 添 加@LoadBalanced注解后AsyncRestTemplate就具备了负载均衡的能力，代码如下：
许多gRPC的新用户惊讶地发现，Kubernetes的默认负载平衡常常无法在gRPC上正常工作。例如，下面是一个简单的gRPC Node.js微服务应用，部署在Kubernetes：
负载均衡是高可用架构的一个关键组件，主要用来提高性能和可用性，通过负载均衡将流量分发到多个服务器，同时多服务器能够消除这部分的单点故障。
文章主要介绍了通过Linux命令查看系统平均负载的方法,对于服务器管理员来说非常有用接下来是小编为大家收集的Linux命令查看系统平均负载的方法，欢迎大家阅读：
人们普通认同微分段是一种阻止攻击者横向移动的零信任措施，但是一直无法度量微分段的功效和价值，也没有数字可以证明这一点。
LoadBalancerClient作为负载均衡客户端，用于进行负载均衡逻辑，从服务列表中选择出一个服务地址进行调用，其内部方法为下图显示：
目前所推出的公有云环境(如AWS，微软Azure和谷歌云平台)，已经成为企业在IT基础架构资源上节省资金的一种手段。不幸的是，情况并非如此。云端产品日益增加的复杂性以及大多数组织对这些环境的不可见性使得难以有效控制成本。许多组织在公有云中无意识地导致过度配置，而这个错误的代价太高，企业对此无法忽视。通过避免五个最常见的错误，企业可以最大限度地提高云计算资源效率，并降低业务在这些新环境中的性能风险。 错误1：不了解详细的应用程序工作负载模式 并不是所有的工作负载都是平等的，无论企业正在采用哪个公有云，最大的
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