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。
载均衡算法数量较多，而且可以根据一些业务特性进行定制开发，抛开细节上的差异，根据算法期望达到的目的，大体上可以分为下面几类。
Kafka的默认分区算法，即DefaultPartitioner，是Kafka生产者发送消息到不同分区时所采用的一种默认策略。该算法主要基于消息的key和主题的分区数，来决定消息应该被发送到哪个分区。
近期，掘金发出技术专题的邀约，我也是紧跟潮流，写了一篇关于网络协议的性能优化与性能评估的文章，本篇文章主要讲了三个大方向包括：网络协议的性能指标、性能优化策略、性能评估方法；并针对这三个方面进行深入的分析，希望与大家一起交流分享。
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
Spring Cloud LoadBalancer 是 Spring Cloud 生态中的一个组件，用于实现基于客户端的负载均衡。它可以与多种服务注册中心（如 Eureka、Consul、Zookeeper 等）集成，自动发现服务实例并通过负载均衡算法选择最优的服务实例进行调用。
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。
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。
以上是评估和优化Ceph集群性能的一些方法和策略，根据具体的需求和场景，可以选择适合的工具和参数来实现性能的最大化。
问题导读： 1.如何构建高并发电商平台架构 2.哈希、B树、倒排、bitmap的作用是什么？ 3.作为软件工程师，该如何实现读写？ 4.如何实现负载均衡、反向代理？ 5.电商业务是什么？ 6.基础中间
负载均衡的算法很多，而且可以根据一些业务特性进行定制化开发，抛开细节上的一些差异，根据算法所期望能够达到目的，大体上可以分为以下几种负载均衡算法。
数据中心的网络拓扑通常采用CLOS结构，主机之间常存在多条路径。数据中心为满足吞吐量敏感型流量的需求会提供大量的带宽资源。那么利用数据中心这种网络拓扑已知，路径资源、带宽资源丰富的特性，可以更好的实现
在B2B业务领域，系统吞吐量是衡量一个系统性能好坏的重要指标。对于Java项目而言，提升系统吞吐量意味着在有限的硬件资源下，能够处理更多的业务请求，保证系统的稳定性和高效性。以下是一些详细且专业的解决方案，帮助提升Java项目的系统吞吐量。
负载均衡算法是一种将数据流量按需分配给服务器去响应的算法，通常有简单轮询、加权轮询、粘性Session(一致性哈希)、最少连接数等等算法，本文不会讲解这些算法的具体原理，而是从实践出发，接下来就和我一起往下看吧。
负载均衡 （Load Balancing） 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。
iPhone 13系列明日就要正式发售了，今年的iPhone可以说是让人眼前一亮，光是120hz的高刷就已经让众多果粉激动了。
数据中心网络的拥塞问题对于网络性能和用户体验至关重要。为了解决这个问题，我们可以采取一系列措施来减少数据中心网络的拥塞。本文将详细介绍以下几个方面：升级网络、实施流量整形、减少不必要的流量、使用压缩技术、实现负载均衡以及升级网络硬件。
升级网络是减少数据中心网络拥塞的一种重要方法。通过增加带宽和改善网络性能，可以有效提高数据中心的网络吞吐量和响应速度。以下是一些升级网络的策略：
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。
傍晚时分，你坐在屋檐下，看着天慢慢地黑下去，心里寂寞而凄凉，感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人，但我害怕这样生活下去，衰老下去。在我看来，这是比死亡更可怕的事。--------王小波
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。
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。
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。
在Kubernetes中，Service是用于抽象和提供对Pod集合的访问的一种资源对象。
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。
什么是负载均衡？ 当一台服务器的性能达到极限时，我们可以使用服务器集群来提高网站的整体性能。那么，在服务器集群中，需要有一台服务器充当调度者的角色，用户的所有请求都会首先由它接收，调度者再根据每台服务器的负载情况将请求分配给某一台后端服务器去处理。 那么在这个过程中，调度者如何合理分配任务，保证所有后端服务器都将性能充分发挥，从而保持服务器集群的整体性能最优，这就是负载均衡问题。 下面详细介绍负载均衡的四种实现方式。 HTTP重定向实现负载均衡 过程描述 当用户向服务器发起请求时，请求首先被集群调
负载均衡（Load Balance）： 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。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。
1. 响应时间:一般采用平均响应时间和最大响应时间来评价系统性能,响应时间越低越好。
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。
昨晚翻看收藏的一些技术文章，看到了这篇：Thinking Clearly About Performance。
•主从复制延迟•写操作后的读操作指定发给数据库主服务器•读从机失败后再读一次主机•关键业务读写操作全部指向主机，非关键业务采用读写分离•分配机制•程序代码封装 如 TDDL•中间件封装 如 MySQL Router
负载均衡-Load Balance 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。 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。 算法 提供多个WAN ports可作多种负载平衡算法则，企业可依需求自行设定负载平衡规则，而网络存取可参照所设定的规则，执行网络流量负载平
首先简单介绍一下LVS (Linux Virtual Server)到底是什么东西，其实它是一种集群(Cluster)技术，采用IP负载均衡技术和基于内容请求分发技术。调度器具有很好的吞吐率，将请求均衡地转移到不同的服务器上执行，且调度器自动屏蔽掉服务器的故障，从而将一组服务器构成一个高性能的、高可用的虚拟服务器。整个服务器集群的结构对客户是透明的，而且无需修改客户端和服务器端的程序。 为此，在设计时需要考虑系统的透明性、可伸缩性、高可用性和易管理性。一般来说，LVS集群采用三层结构，其体系结构如图所示：
nginx、lvs、keepalived、f5、DNS轮询，往往讨论的是接入层的这样几个问题：
对Tiara和SilkRoad负载均衡方案感兴趣的同学点赞和在看后，在公众号后台回复“tooyum29”可以获取下载地址。
HBase应用场景非常广泛；社区前面有一系列文章。大家可以到社区看看看；张少华同学本篇主要讲HBASE最重要的一个基础知识，rowkey的涉及，非常赞！大力推荐！ 社区系列文章： 新数仓系列：HBase关键能力和特性梳理 HBase 和 Cassandra的浅谈 新数仓系列：Hbase周边生态梳理（1） HBase由于其存储和读写高性能，在实时查询中越来越发挥重要的作用，但是由于其属于NOSQL数据库类型，对于关系型数据并不适用。HBase查询只能通过其rowkey来查询（我们可以认为是HBa
背景：自2006年起，构建运行于x86核心的软件型第4层负载均衡器（LB）的努力便已展开。此类LB以虚拟机形式部署，也应用于裸金属实现。超大规模云服务提供商（CSP）已在裸金属上开发出成本更低、易于部署和扩展的解决方案。CSP利用这些LB优化内部基础设施，并将其出售给订阅用户用于租赁实例。其中一种解决方案由谷歌开发并开源，名为MAGLEV，是一款云网络LB。MAGLEV是一款针对超大规模部署设计的通用LB，采用独特的加速技术提升性能。雅虎日本基于FD.io VPP开发了一款优化LB，并添加功能以实现LB即服务（LBaaS）的规模扩展。该实现使用4个核心即可达到10 Gbps的线速。现有的开源软件LB对当前用户存在性能与可扩展性限制，通常每个核心仅限约100万个并发连接和约200万包每秒（Mpps）的吞吐量。终端用户已投入大量资源试图克服以下局限，但尚未达到理想性能水平：
当一台服务器的性能达到极限时，我们可以使用服务器集群来提高网站的整体性能。那么，在服务器集群中，需要有一台服务器充当调度者的角色，用户的所有请求都会首先由它接收，调度者再根据每台服务器的负载情况将请求分配给某一台后端服务器去处理。
解决高并发问题是一个综合性的挑战，涉及多个方面的优化和策略。以下是一些常见的方法和建议来应对高并发场景：
欢迎关注专栏：Java架构技术进阶。里面有大量batj面试题集锦，还有各种技术分享，如有好文章也欢迎投稿哦。
上一篇文章“一分钟了解负载均衡的一切”引起了不少同学的关注，评论中大家争论的比较多的一个技术点是接入层负载均衡技术，部分同学持这样的观点： 1）nginx前端加入lvs和keepalived可以替代“DNS轮询” 2）F5能搞定接入层高可用、扩展性、负载均衡，可以替代“DNS轮询” “DNS轮询”究竟是不是过时的技术，是不是可以被其他方案替代，接入层架构技术演进，是本文将要细致讨论的内容。 一、问题域 nginx、lvs、keepalived、f5、DNS轮询，每每提到这些技术，往往讨论的是接入层的这样几个
以手机为例，手机包含两种上网方式，蜂窝移动数据网络（2G，3G，4G）和WIFI网络。我们希望在有WIFI的时候尽量使用WIFI，这样可以节省成本，没有WIFI的时候自动切换到蜂窝移动网络，避免断连。同样在PC端，我们希望有线网卡和无线网卡可以同时上网，提高网速。但是使用TCP协议是无法实现上述功能的。
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。
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？
在当今数字化的世界中，网络性能是网络工程师日常工作中的重要关注点。无论是为企业构建强大的数据中心架构、维护云服务的高可用性，还是确保用户在浏览网页或使用应用程序时获得卓越的体验，理解和管理网络性能是至关重要的。在这个过程中，我们经常涉及到一系列关键概念，包括延迟、带宽、吞吐量和响应时间。
本文为《Performance Tuning: A Comprehensive Guide》读书笔记。 做过性能调优的同学都知道，最怕的不是性能差，而是费了半天劲在细节上死抠，却忽视了另外一整个对性能有巨大影响的维度，旁边放着一西瓜却使劲在芝麻上雕花。针对这种情况，《Performance Tuning: A Comprehensive Guide》的作者梳理了影响性能的几个维度，具备一定的完整性，新手可以按图索骥的去调优，老手也可以拿来参考看看是否漏掉了某些事半功倍的方法。 这里谈到的性能是一种统称，包
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