服务之间需要互相调用,在单体架构中,服务之间的互相调用直接通过编程语言层面的方法调用就搞定了。在传统的分布式应用的部署中,服务地址和端口是固定并且提前预知的,所以只需要简单的 HTTP/REST 调用或者其他的 RPC 机制直接调用即可。但是在当下的云原生微服务体系中,微服务大多在某个虚拟机或者某个容器下运行,服务实例数量以及提供服务的地址以及端口都是不固定的,可以理解为,这些服务实例都是临时的。所以,需要实现使服务客户端能够对一组动态变化的临时服务实例发请求的机制。
应用服务化之后,每一个应用都是多个服务组合成的,每个服务有多个实例,比如一个登录操作,需要调用登录接口 API,登录接口 API 不止一个,这时,调用哪个登录接口 API 就需要进行选择,这个选择过程就叫做负载均衡,会使用不同的算法来实现负载均衡策略。
在大量并发读请求、读多写少的业务场景下,本文利用 Sysbench 性能测试工具,调研基于【负载均衡 + ProxySQL Cluster + MySQL MGR 的读写分离架构】能否有效利用横向扩展的 MySQL 实例的读能力,并最终提高应用系统 QPS。
本文档旨在介绍如何通过 云数据库 TencentDB 设置 MySQL 数据库,以及如何在TKE创建使用 TencentDB 的 WordPress 服务。
上一节我们学习了 SpringCloud 的核心组件 Eureka ,但是它逐渐被 Nacos 替代
以年为单位,一年时间为 t = 365 * 24 * 60 = 525600 分钟。
本文档旨在帮助大家了解如何在TKE上部署一个 Hello World 的 Node.js 版的服务。
在本文中,我们将注意力集中在动态缩放,即自动扩展,以及为什么我们需要可以自动扩展的应用程序。
架构 随着用户业务发展,数据库的读扩展往往成为必然需求。CDB for MySQL支持只读实例,并且添加了RO组的概念,以实现读写分离和读能力的扩展。整体架构如下所示: RO组是只读实例的集合,一个R
译者自序: 熟悉我的朋友都知道,我很不喜欢翻译东西,因为在两种语言的思维方式之间做频繁切换对我来说是件很痛苦的事情。但是这次不一样,公司和同事的大力支持降低了我的痛苦指数,让我能够坚持把Chris Richardson的微服务模式系列文章翻译完,今天发布第五篇——《服务端服务发现》。 背景 不同服务之间通常需要相互调用。在单体应用程序当中,服务间通过语言层级的方法或者过程实现相互调用。在传统的分布式系统部署下,服务在固定并且已知的位置(主机与端口)运行,从而确保各服务可利用HTTP/REST或者某种RPC
MLSQL-Cluster 在v1.1.6版本中发布。随着MLSQL部署的实例愈发的增多,有给各条业务线部署的MLSQL instances group,也有给算法组,研发组等等部署的单独MLSQL instances group. 我们希望所有这些MLSQL 实例能够被:
目前的网络架构是每个主机都有⼀个独立的 IP 地址,那么服务发现基本上都是通过某种方式获取到服务所部署的 IP 地址。
分布式微服务系统架构其最大一个特性即分布式,所以如何知道每个独立的微服务的服务器地址、端口、以及其他相关信息呢?同时,相对于传统分布式系统的部署:相关独立业务逻辑系统的部署都是在固定并且已知的位置(服务器地址与端口),现代分布式微服务的应用程序通常部署在虚拟化或者容器化环境当中。在这样的前提下,每个独立微服务的实例数量以及其位置都是动态变化的。所以服务发现机制在一套分布式微服务系统架构中显得尤为重要。
How to implement a distributed and auto-scalable WebSocket server architecture on Kubernetes一文中虽然解决是WebSocket长连接问题,但可以为其他长连接负载均衡场景提供参考价值
腾讯云 CVM 提供了在云中的可扩展的虚拟计算资源,允许您选择多种操作系统来启动 CVM 实例,并加载到您自定义的应用环境。后续随着业务量的变化,您还可以随时调整您的 CVM 规格。
近年来,随着微服务架构的流行,分布式消息引擎在物联网、分布式事务、实时计算和大规模缓存同步等场景中的应用日益增多。本文将分享微众银行基于RocketMQ构建消息服务平台的实践,并通过添加诸多高级特性来解决消息收发过程中遇到的各种问题,通过此文,您将了解到:
Next.js 是一个流行的 React 框架,用于构建服务器渲染的应用程序。当我们的应用程序开始得到更多的流量时,我们可能会遇到性能问题。为了解决这个问题,我们可以使用 PM2 来水平扩展 Next.js 应用程序。本文将详细介绍如何使用PM2进行水平扩展。
综上,面对突发流量应通过扩容,扩展,限流,负载均衡,缓存等手段来应对,确保系统稳定和可用。并且要从全局角度出发,相互协调各系统之间的关系。
大家好,本文我将继续来剖析SpringCloud中负载均衡组件Ribbon的源码。本来我是打算接着OpenFeign动态代理生成文章直接讲Feign是如何整合Ribbon的,但是文章写了一半发现,如果不把Ribbon好好讲清楚,那么有些Ribbon的细节理解起来就很困难,所以我还是打算单独写一篇文章来剖析Ribbon的源码,这样在讲Feign整合Ribbon的时候,我就不再赘述这些细节了。好了,话不多说,直接进入主题。
Dubbo 中实现轮询策略的代码是:RoundRobinLoadBalance。这个策略和随机策略有一个比较大的差异在于,轮询策略需要知道上次是哪个实例被调用了,Dubbo 是记录了每个被调用的方法被调用的次数,因为只需要通过取余计算就可以得到这一次要调用的实例,不用直接记录上一次被调用的实例。
企业A的论坛平台已经顺利上线。但是随着用户量的激增,原有的架构已经难以完全支撑论坛平台的正常运行。由于用户量的增加,前端负载压力也随之增大,而且难以解决单点故障的问题。每到周末论坛平台的访问量会比工作日的访问量大很大,在访问非高峰期闲置的资源造成浪费。因此需要结合腾讯云的负载均衡CLB和弹性伸缩AS升级原有架构。
关于服务 在分布式应用程序中,应用程序的不同部分被称为“服务”。例如,一个视频共享站点,它可能包括一个用于将应用程序数据存储在数据库中的服务,后面的视频转码服务用户上传东西,为前端服务等等。 服务实际上只是“生产中的容器”。服务只运行一个镜像,但它定义镜像运行的方式 - 应该使用哪个端口,容器应该运行多少个实例,以便服务具有所需的容量,以及等等。缩放服务会更改运行该软件的容器实例的数量,从而为流程中的服务分配更多的计算资源。 幸运的是,使用Docker平台定义,运行和扩展服务非常简单 - 只需编写一个docker-compose.yml文件即可。
Ribbon的作用是负载均衡,但是根据我面试他人的情况来看,很多人只忙于业务,而不清楚具体的底层原理,在面试中是很容易吃亏的。基于此,本文就来分析一下这里面的请求流程,里面贴的源码会比较多,如果看不惯的话,可以直接看最后的总结。
统一SDK:封装统一的client/server标准接口规范(协议(http/TCP)&失败重试机制&参数传递规范)
在大数据和实时流处理的领域,Apache Kafka凭借其高性能、高吞吐量和可扩展性,成为了业界广泛使用的分布式消息队列系统。然而,在诸多应用场景中,消息的顺序性往往是一个至关重要的需求。无论是金融交易、日志记录还是其他需要精确时间线的业务场景,消息的顺序消费都显得尤为关键。
我们先直接看架构图,给同学推荐是使用CDN加速、WAF应用防火墙+DDOS防护、CLB负载均衡(多可用区属性)、多可用区云主机、数据库(多可用区主备+异地灾备)。具体架构如图:
今天我们来看下微服务中非常重要的一个组件:Ribbon。它作为负载均衡器在分布式网络中扮演着非常重要的角色。
Harbor 是一个用于存储和分发Docker镜像的企业级Registry服务器。
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。
弹性和容错是微服务架构中非常重要的两个方面,它们能够保证系统在面对各种异常和故障时仍能正常运行,并且能够快速恢复正常状态。在本文中,我们将详细介绍弹性和容错的概念、原理和实现方式。
在前面一节,我们梳理了实现 Feign 断路器以及线程隔离的思路,这一节,我们先不看如何源码实现(因为源码中会包含负载均衡算法的改进部分),先来讨论下如何优化目前的负载均衡算法。
Kubernetes 源自于 Google 内部的服务编排系统 - Borg,诞生于2014年。它汲取了Google 十五年生产环境的经验积累,并融合了社区优秀的idea和实践经验。
假设有一个分布式系统,该系统由在不同计算机上运行的许多服务组成。但是,当用户数量很大时,通常会为服务创建多个副本。每个副本都在另一台计算机上运行。此时,出现 “Load Balancer(负载均衡器)”。它有助于在服务器之间平均分配传入流量。
访问一个服务的客户端使用客户端服务发现或者服务端服务发现确定一个服务实例的位置并发送请求给这个实例调用所需服务。
云原生应用开发已经成为当今软件行业的主流趋势。在构建云原生应用时,一个关键概念是"无状态"(stateless)。无状态意味着应用的状态不会被存储在应用实例本身,而是被外部管理。本文将探讨云原生服务无状态特性的实现方法,包括为何要使用无状态服务以及如何设计和部署它们。
除非你有AWS的背景或者正在申请AWS的相关职位,否则在AWS上的实现细节不需要了解。然而大部分在这里讨论的原理可以应用到除了AWS以外更通用的地方
Oracle RAC 负载均衡使得从客户端发起的连接能够有效地分配到监听器负载较小的实例上。有两种方式实现客户端负载均衡,一是通过配置客户端的load_balance,一是通过配置服务器端的remote_listener参数。两种方式各有优劣,而且两者并不相互排斥,因此可以结合两种方式来更加有效的实现负载均衡。本文将描述两者结合的使用情况(oralce 10g rac)。
1.在 SpringBoot 项目的启动引导类上都有一个注解@SpringBootApplication
容器技术是最近几年非常热门的技术,它似乎就是为云端的应用量身定制的,所以它也被贴上了云原生应用 (Cloud Native Application) 技术的标签。目前最为流行的容器管理调度平台是 Kubernetes (缩写为 K8s),是 Google 为支持大批量容器而开发的企业级运行平台,可以支持负载均衡、高可靠等生产级功能。
ILoadBalancer负责存储并更新服务实例列表,并调用IRule(即根据配置的负载均衡规则)来返回Server以供于服务调用
本篇笔记是官方Get Started入门教程的Part3 Services,主要演示如何使用 docker-compose.yml 来定义应用服务,docker-compose 可以很方便地对 app 进行调整,并且很容易地实现负载均衡。
pm2是一个进程管理工具,可以用它来管理你的node进程,并查看node进程的状态,当然也支持性能监控,进程守护,负载均衡等功能,在前端和nodejs的世界中用的很多。
随着互联网和移动设备的普及,微服务架构在企业内部应用方面变得越来越普遍。使用微服务架构可以使企业更灵活地开发、管理和扩展应用程序,并可最大限度地减少硬件资源和成本。在Java领域,Spring Boot已经成为最流行的微服务架构之一。下面将探讨使用Java构建微服务架构的最佳实践。
随着软件开发的不断演进,微服务架构已成为许多组织的首选。这种架构风格通过将应用程序拆分成小的、独立的微服务,有助于提高开发速度和可伸缩性。然而,微服务并不是银弹,它引入了新的挑战,特别是在微服务治理方面。本文将探讨微服务治理的重要性,以及如何构建可伸缩和高可用的微服务系统。
在项目研发迭代的过程中,不可避免需要对“应用服务部署上线”。而对于应用程序升级面临最大挑战是新旧业务切换的同时还要保证系统不间断提供服务。特别是微服务盛行的今天,对服务发布的粒度、发布策略控制更佳尤为重要。
众所周知,Kubernetes 有个亲生的 HPA 组件,在云原生早期,这个名义上的自动扩缩容的能力给 Kubernetes 赢得了不少掌声。当然现在回头看看,仅仅根据 CPU 和内存这样“贫瘠”的指标,不论是用于判断负载水平,还是用于计算扩容目标,都不是很够用的。这个阶段里,HPA 的扩缩容效率也是广受诟病的一个问题,在一个多级微服务调用的业务场景里,压力是逐级传递的,下图展示了一个常见情况:
一个MLSQL Engine启动后就是一个MLSQL实例,通常我们需要启动多个MLSQL实例,做Load Balance 或者为不同业务线准备。 MLSQL Cluster 则提供了对多MLSQL实例的管理,通过类似K8s标签功能,MLSQL可以根据标签将请求发送到不同MLSQL实例上,并且提供了多种负载均衡策略,同时具备弹性调整某个负载均衡集群的MLSQL实例数。
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