Dubbo： https://dubbo.apache.org/zh/docs/v2.7/dev/source/loadbalance/#21-randomloadbalance
Dubbo支持在服务调用方对服务提供者采用负载均衡算法，LoadBalance接口定义如下：
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。
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。
顾名思义将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上，它均衡地对待后端的每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。
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。
分摊到多个操作单元上进行执行，和它的英文名称很匹配。就是我们需要一个调度者，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。 负载均衡这里面涉及的东西相对也是比较多的，理论就不说太多了，网上，书上很多，今天我们就利用Nginx服务器来实现一个简单的负载均衡
OpenFeign 是 Spring 官方推出的一种声明式服务调用和负载均衡组件。它的出现就是为了替代已经进入停更维护状态的 Feign（Netflix Feign），同时它也是 Spring 官方的顶级开源项目。我们在日常的开发中使用它的频率也很高，而 OpenFeign 有一些实用的小技巧，配置之后可以让 OpenFeign 更好的运行，所以本文我们就来盘点一下（也欢迎各位老铁评论区留言补充）。
在Lvs进行负载均衡选择后端RS（真实服务器）的时候，可以根据策略进行动态选择。当前有十种负载均衡算法。
要达到高并发和高可用，必须要采用多台服务器。服务器数量变多之后，具体要怎么协作来处理请求。这个时候就需要用到负载均衡技术。我们需要在所有的服务器之前添加一个组件——负载均衡器。所有的接入请求都会发送到负载均衡器，由负载均衡器将请求发送给后端的接入服务器。
Nginx应该是现在最火的web和反向代理服务器，没有之一。她是一款诞生于俄罗斯的高性能web服务器，尤其在高并发情况下，相较Apache，有优异的表现。那除了负载均衡，它还有什么其他的用途呢，具体如下：
负载均衡通器常有两种实现手段，一种是服务端负载均衡器，另一种是客户端负载均衡器，而我们今天的主角 Ribbon 就属于后者——客户端负载均衡器。
缺点：没有考虑机器的性能问题，根据木桶最短木板理论，集群性能瓶颈更多的会受性能差的服务器影响。
在分布式系统中，多台服务器同时提供一个服务，往往就需要一个负载均衡算法，来分发流量。
按照一定的算法【权重、轮询】，将客户端请求转发到不同应用服务器上，减轻单个服务器压力，提高系统并发量。
我们有了物联网数据接入的通信协议，例如MQTT；有了数据的存储和处理的技术；现在面临的一个挑战，就是怎么面对海量设备的接入和海量数据的输入。
常见的几种负载均衡算法 1、轮询法 将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上，它均衡地对待后端的每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。 2、随机法 通过系统的随机算法，根据后端服务器的列表大小值来随机选取其中的一台服务器进行访问。由概率统计理论可以得知，随着客户端调用服务端的次数增多， 其实际效果越来越接近于平均分配调用量到后端的每一台服务器，也就是轮询的结果。 3、源地址哈希法 源地址哈希的思想是根据获取客户端的IP地址，通过哈希函数计算得到的一个数值，用该数值对服务器列表的大小进行取
1.轮叫调度（Round Robin） 调度器通过“轮叫”调度算法将外部请求按顺序轮流分配到集群中的真实服务器上，它均等地对待每一台服务器，而不管服务器上实际的连接数和系统负载。大锅饭调度：rr - 纯轮询方式，比较垃圾。把每项请求按顺序在真正服务器中分派
什么是负载均衡 负载均衡，英文名称为Load Balance，指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，都可以单独对外提供服务而无须其他服务器的辅助。通过某种负载分担技术，将外部发送来的请求均匀分配到对称结构中的某一台服务器上，而接收到请求的服务器独立地回应客户的请求。负载均衡能够平均分配客户请求到服务器阵列，借此提供快速获取重要数据，解决大量并发访问服务问题，这种集群技术可以用最少的投资获得接近于大型主机的性能。 负载均衡分为软件负载均衡和硬件负载均衡，前者的代表是
拓扑环境： 服务器名称 系统版本 预装软件 IP地址 Nginx服务器 CentOS 7 最小安装 Nginx 192.168.22.227 Web服务器A CentOS 7 最小安装 tomcat+jdk 192.168.22.229 Web服务器B CentOS 7 最小安装 tomcat+jdk 192.168.22.230 服务器采用CentOS 7 最小安装模式，完全模拟生成环境，一台Nginx服务器，两台Tomcat服务器，实现一个简化的反向代理和负载均衡服务。 架构图： image.p
Nginx应该是现在最火的web和反向代理服务器，没有之一。她是一款诞生于俄罗斯的高性能web服务器，尤其在高并发情况下，相较Apache，有优异的表现。
Nginx 是一款流行的高性能 Web 服务器，它也可以作为负载均衡器使用。Nginx 提供了多种负载均衡策略，可以根据实际需求进行选择。
上一章我们介绍过，负载均衡服务是由一组服务器共同完成同一个服务，它的具体原理是：一组服务器中选择一台作为主管理服务器，其他服务器其在它管辖之下，称为内部服务节点服务器，由管理服务器负责接收客户端请求，然后按照一定的算法、策略，分配给内部节点服务器具体处理客户请求，从而实现统一管理，分流业务的功能。
Nacos 1.x 版本 Config/Naming 模块各自的推送通道都是按照自己的设计模型来实现的。
在本章开始之前，我们虽然前面已经创建了集群，但是我们在之前连接集群的方式，都是直连集群中的某一个几点，这样被直连的几点将会承受很大的压力，剩余的节点则比较浪费，所谓的负载均衡就是可以将我们的请求按照一定规则打散到集群中的各个节点，这样我们才可能尽可能大的发挥出系统的性能，提高系统的吞吐量。
Nginx应该是现在最火的web和反向代理服务器，没有之一。她是一款诞生于俄罗斯的高性能web服务器，尤其在高并发情况下，相较Apache，有优异的表现。那除了负载均衡，她还有什么其他的用途呢，下面我们来看下。
Nginx应该是现在最火的web和反向代理服务器，没有之一，她是一款诞生于俄罗斯的高性能web服务器，尤其在高并发情况下，相较Apache，有优异的表现。那除了负载均衡，她还有什么其他的用途呢，下面我们来看下。
所谓负载均衡就是将外部发送过来的请求均匀或者根据某种算法分配到对称结构中的某一台服务器中。负载均衡可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡，常见的硬件负载均衡有F5、Array等，但是这些设备都比较昂贵。相比之下，利用软件来实现负载均衡就比较简单了，常见的像是 Nginx 的反向代理负载均衡。
假设你订阅了一个别人的服务，从注册中心查询得到了这个服务的可用节点列表，而这个列表里包含了几十个节点，这个时候你该选择哪个节点发起调用呢？这就是客户端负载均衡算法的问题。
常见的几种负载均衡算法 1、轮询法 将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上，它均衡地对待后端的每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。 2、随机法 通过系统的随机算法，根据后端服务器的
nginx是一个高性能的http服务器，反向代理服务器，负载均衡器和邮件代理服务器。
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。
事故的发生是量的积累的结果，任何事情都没有表面看起来那么简单，在软件运行的过程中，随着用户量的增加，不考虑高可用，迟早有一天会发生故障，不得事先考虑高可用设计，而高可用是一门庞大的学问。
“1” IPVSADM常用参数说明： -A：在内核的虚拟服务器表中添加一条新的虚拟服务器记录 -E：编辑内核虚拟服务器表中的一条虚拟服务器记录 -D：删除内核虚拟服务器表中的一条虚拟服务器记录 -C：清除内核虚拟服务器表中的所有记录 -R：恢复虚拟服务器规则 -S：保存虚拟服务器规则，输出为-R选项可读的格式 -a：在内核虚拟服务器表的一条记录里添加一条新的真实服务器记录 -e：编辑一条虚拟服务器记录中的某条真实服务器记录 -d：删除一条虚拟服务器记录中的某条真实服务器记录 -L|-l：显示内核虚拟服务器表 -Z：虚拟服务表计数器清零（清空当前的连接数量等） -set：- tcp tcpfin udp 设置连接超时值 --start-daemon：启动同步守护进程 --stop-daemon：停止同步守护进程 -h：显示帮助信息 -t：说明虚拟服务器提供的是TCP服务 -u：说明虚拟服务器提供的是UDP服务 -f：说明经过iptables标记过的服务类型 -s：使用的调度算法，常用选项 rr|wrr|lc|wlc|lblc|lblcr|dh|sh|sed|nq -p：持久服务 -r：真实的服务器 -g：指定LVS的工作模式为直接路由模式 -i：指定LVS的工作模式为隧道模式 -m：指定LVS的工作模式为NAT模式 -w：真实服务器的权值 -c：显示LVS目前的连接数 -timeout：显示 tcp tcpfin udp 的 timeout 值 --daemon：显示同步守护进程状态 --stats：显示统计信息 --rate：显示速率信息 --sort：对虚拟服务器和真实服务器排序输出 -n：输出IP地址和端口的数字形式
负载均衡是一种在计算机网络和系统架构中使用的技术，用于均衡分发工作负载到多个资源，比如：服务器、计算节点或存储设备上，以提高系统的性能、可伸缩性。
1. 轮询 轮询方式是nginx负载均衡的默认策略，根据每个server的权重值来轮流发送请求，例如： upstream backend { server backend1.example.com; server backend2.example.com; } 这种情况是每个server都使用相同的权重，默认值为1 可以手动设定权重，例如 upstream backend { server backend1.example.com weight=5; server backend2.
上一篇文章我们介绍了nginx的基础应用，其中讲到了nginx作为代理服务器的使用，但是漏了一个重要的，也是使用非常普遍的特性——负载均衡。今天，我们将这段内容补上。
大型网站都要面对庞大的用户量，高并发，海量数据等挑战。为了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。
负载均衡的基本算法，主要有以下几种（参考F5产品）： 随机：负载均衡方法随机的把负载分配到各个可用的服务器上，通过随机数生成算法选取一个服务器，然后把连接发送给它。虽然许多均衡产品都支持该算法，但是它的有效性一直受到质疑，除非把服务器的可运行时间看的很重。 轮询：轮询算法按顺序把每个新的连接请求分配给下一个服务器，最终把所有请求平分给所有的服务器。轮询算法在大多数情况下都工作的不错，但是如果负载均衡的设备在处理速度、连接速度和内存等方面不是完全均等，那么效果会更好。 加权轮询：该算法中，每个机器接受的连接数
启用负载均衡 // 在RestTemplate上增加注解启用负载均衡 @LoadBalanced @Bean public RestTemplate restTemplate(){...} 以负载均衡方式调用服务 // 使用服务ID调用服务 restTemplate.getForObject("http://serviceId/api"); 配置负载均衡策略 配置文件 serviceid: ribbon: NFLoadBalancerRuleClassName: com.netflix.load
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。
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