前面两篇《分布式系统关注点——初识「高可用」》、《分布式系统关注点——仅需这一篇，吃透「负载均衡」妥妥的》看完后，相信大家对实现高可用的思路和负载均衡的策略有了一些了解。这篇主要阐述一下在实施的时候主流的一些解决方案。
提到当下数据中心网络技术，负载均衡是绕不开的一个话题。为了应对高并发和海量数据的挑战，必须提升系统性能，负载均衡应运而生。那么什么是负载均衡，面对传输的数据量较大、流量长连接等场景，哪种负载均衡策略和算法更加智能和高效？今天就和大家分享我的一点思考。
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。
https://blog.envoyproxy.io/introduction-to-modern-network-load-balancing-and- proxying-a57f6ff80236
鉴于开发人员已经开始采用敏捷、方便的可编排技术，因此会越来越多地采用基于容器的应用程序。但是当这些应用程序进入生产阶段时，他们的编排解决方案对操作复杂性产生了相当大的影响。DevOps成功的最大障碍之
开源软件的流行程度与云计算的使用增长同步飙升，包括多云和混合云基础设施。Pluralsight 的 2023 年云状况报告显示，65% 的组织 积极使用多云环境。
如果用户登录的时候负载到01服务器上，当用户在操作其他的时候，如果被负载到02机器上。这个时候02机器上面就没有当前用户的session。用户就会被转跳到登陆页面。
客户端（浏览器）缓存 前端页面缓存（squid） 页面片段缓存ESI(Edge Side Includes) 本地数据缓存
在现代大规模、高流量的网络使用场景中，对于企业来说，仅凭单机提供业务已不能给用户带来最佳体验，应用的可靠性和速度也会受到影响。为了应对高并发和海量数据的挑战，必须提升系统性能，服务器负载均衡技术应运而生。那么什么是负载均衡，哪种负载均衡策略和算法更加可靠？本文将分享我源自实践中的经验与思考。
① 所谓四层就是基于IP+端口的负载均衡；七层就是基于URL等应用层信息的负载均衡；同理，还有基于MAC地址的二层负载均衡和基于IP地址的三层负载均衡。 换句换说，二层负载均衡会通过一个虚拟MAC地址接收请求，然后再分配到真实的MAC地址；三层负载均衡会通过一个虚拟IP地址接收请求，然后再分配到真实的IP地址；四层通过虚拟IP+端口接收请求，然后再分配到真实的服务器；七层通过虚拟的URL或主机名接收请求，然后再分配到真实的服务器。
（一） 简单理解四层和七层负载均衡: ① 所谓四层就是基于IP+端口的负载均衡；七层就是基于URL等应用层信息的负载均衡；同理，还有基于MAC地址的二层负载均衡和基于IP地址的三层负载均衡。 换句换说，二层负载均衡会通过一个虚拟MAC地址接收请求，然后再分配到真实的MAC地址；三层负载均衡会通过一个虚拟IP地址接收请求，然后再分配到真实的IP地址；四层通过虚拟IP+端口接收请求，然后再分配到真实的服务器；七层通过虚拟的URL或主机名接收请求，然后再分配到真实的服务器。 ② 所谓的四到七层负载均衡，就是在
在微服务架构中，服务间通信和负载均衡是至关重要的环节。Spring Cloud Netflix Ribbon作为一个成熟的客户端负载均衡器，它为服务消费者提供了从服务注册中心发现服务实例并进行智能路由的能力。本文将深入浅出地介绍Spring Cloud Netflix Ribbon的基本概念、常见问题、易错点及避免策略，并附上实用的代码示例。
网络负载均衡（Network Load Balancing，NLB）是一种用于分布式计算或网络服务的技术，旨在均衡服务器集群之间的负载，以提高性能、可用性和可伸缩性。网络负载均衡将网络流量分发到多个服务器，以确保每个服务器都能有效地处理请求，而不会过载或不平衡。以下是网络负载均衡的主要特点和原理：
随着网络功能虚拟化(NFV)的风靡，特别是在移动服务提供商市场，运营商正在尝试将EPC内的关键功能进行虚拟，例如服务网关（SGW）、PDN网关（PGW）、MME（mobility management
在现代应用开发和部署中，Docker 多主机部署成为必备技术，可以实现高可用性和容错性。本文将深入探讨 Docker 多主机部署的最佳实践，重点阐述和分析在构建容器集群时需要考虑的关键因素。此外，还将从社区角度、市场角度、领域、层面和技术领域应用等多个角度进行分析，帮助读者全面了解 Docker 多主机部署的重要性和实践方法。
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。
最近注意到，关于现代网络负载均衡和代理可用的介绍性教育材料很少。心想：怎么会这样呢？负载均衡可是关于构造可靠的分布式系统所需核心概念之一啊，有高质量的信息么？我搜索了相关信息确实很少。维基百科关于负载均衡和代理服务的文章包含一些概念但不包含对主题的流利处理，尤其是它涉及到现代微服务架构，打开谷歌搜索负载均衡，主要都是那些对流行语很重视的供应商页面。
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。
在常规运维工作中，经常会运用到负载均衡服务。负载均衡分为四层负载和七层负载，那么这两者之间有什么不同？ 废话不多说，详解如下： 一，什么是负载均衡 1）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。负载均衡有两方面的含义：首先，大量的并发访问或数据流量分担到多台节点设备上分别处理，减少用户等待响应的时间；其次，单个重负载的运算分担到多台节点设备上做并行处理，每个节点设备处理结束
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。 大型
企业在解决高并发问题时，一般有两个方向的处理策略，软件、硬件，硬件上添加负载均衡器分发大量请求，软件上可在高并发瓶颈处：数据库+Web服务器两处添加解决方案，其中Web服务器前面一层最常用的的添加负载方案就是使用nginx实现负载均衡。
随着微信、淘宝、微博、抖音等最终用户对高带宽的需求的增长，对复杂的网络管理和流量监控的需求也随之增加。 服务提供商希望通过主动识别网络中的问题，使网络安全并提取第三方应用程序的元数据来为客户提供更好的用户体验。
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？
当web应用程序增长到单服务器无法承受的地步，企业就面临着优化负载均衡的需求。简而言之，企业需要实现流量重定向，就需要从业务可靠性的需求出发，寻找一套可行的负载均衡方案，那么常用的负载均衡方案有哪些？如何实现真正的高可用？一文为你梳理明白。
在大规模业务场景中，已经不可能通过单机提供业务，这就衍生出了负载均衡的需求。为了满足合适可靠的负载，本文将从简单的基础需求出发，一步步推进并解释如何建立负载均衡平台。
在关于高并发负载均衡一文中已经提到，企业在解决高并发问题时，一般有两个方向的处理策略，软件、硬件，硬件上添加负载均衡器分发大量请求，软件上可在高并发瓶颈处：数据库+web服务器两处添加解决方案，其中web服务器前面一层最常用的的添加负载方案就是使用nginx实现负载均衡。
在现代网络环境中，提升网络性能和最大化带宽利用率至关重要。通过合理配置软路由IP的负载均衡设置，可以有效地实现这一目标，并提高整体稳定性与效果。本文将详细介绍如何进行软路由IP的负载均衡设置，从而优化网络表现、增加带宽利用效率，并为读者呈现一个完善且易于操作的解决方案。
作者：厉辉，腾讯后台研发高级工程师，当前在腾讯游戏后台团队工作，熟悉四七层负载均衡以及 API 网关等技术领域，同时也是 CNCF Ambassador 以及 Apache APISIX PMC。 本文是在组内技术分享的发言稿，主要介绍 TGW 基本原理和架构，同时为了加深理解，会辅助对比 TGW 与 LVS（ipvs）的异同。本次分享是偏基础性的 TGW 介绍，不会特别深入技术细节，目的是帮助需要用到 TGW 的同事快速的了解 TGW。 零、引言 TGW，全称 Tencent Gateway，是一套实现多
SLB(Server load balancing)是对集群内物理主机的负载均衡，而GSLB是对物理集群的负载均衡。 这里的负载均衡可能不只是简单的流量均匀分配,而是会根据策略的不同实现不同场景的应用交付。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下云原生生态领域相关的技术 - 云原生网关 Traefik 。
为了将运行在 Kubernetes 集群内部 Pod 上的应用程序投入使用，需要启用 K8S 集群上的服务（Service）：NodePort 或 ClusterIP，然后再经过外部 LoadBalancer 或 Ingress 功能，将服务发布为可被集群外部客户端访问的 IP 地址或者 FQDN（如：web.example.com ）。
HAProxy是可提供高可用性、负载均衡以及基于TCP(从而可以反向代理mysql等应用)和HTTP应用的代理，支持虚拟主机，它是免费、快速并且可靠的一种解决方案。HAProxy非常适用于并发大（并发达1w以上）web站点，这些站点通常又需要会话保持或七层处理。HAProxy的运行模式使得它可以很简单安全的整合至当前的架构中，同时可以保护web服务器不被暴露到网络上。
本文介绍了大型网站架构演变过程、大并发服务器架构以及CDN、分布式缓存、分库分表等方案。重点讲解了如何利用缓存、负载均衡等技术提高服务器性能，并探讨了多数据中心、分布式存储与计算等方案。
Moebius集群采用无共享磁盘架构设计，各个机器可以不连接一个共享的设备，数据可以存储在每个机器自己的存储介质中。这样每个机器就不需要硬件上的偶合，只需要能够互相连通。
当我们架构微服务应用时首先遇到的一个问题是，作为消费者如何访问并调用服务提供者所提供的服务，作为服务提供者如何能让服务消费者知道并进行消费。在传统应用开发时，通常是在开发语言层面上解决这个问题，可能我们从来也没有考虑过这个问题，甚至可以说这个问题在传统开发时根本不存在。但在微服务架构下，同一个微服务可能同时存在多个实例，并且这些微服务实例还在不停上线、下线，那么它们如何相知、相识并进行通信呢？使用物理地址显然不行，因为不知道服务提供者到底在哪台服务器，服务当前是否仍然在线，如果服务不在线还进行调用岂不是造成调用失败？
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。
OpenStack和OpenDaylight（ODL）的融合是一个热门话题，有大量的文档可供参考，但是这些文章主要对其使用方面进行阐述，而没有讲如何实现OpenStack和ODL的融合。本文将详细说明如何实现不同组件的融合。 ODL和OpenStack完整的安装步骤如下： 1、在虚拟机或者物理机上构建和安装合适的ODL版本（取决于你的选择）。确保你有合适的bundle实现Neutron的API（OVSDB、VTN Manager、LISP等）。 2、正确配置并启动ODL。 3、部署OpenStack。最好是
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。
用微服务器替代整体应用程序，或者建立新的应用程序，是开发团队日益增长的考虑因素，这些开发团队希望提高敏捷性，迭代速度更快，并跟上市场变化。通过在不同团队之间提供更大的自主权，允许他们并行工作，在更短的时间内实现更多的功能，微服务器提供的代码不那么脆弱，从而更容易进行更改，测试和更新。 Docker容器适合微服务，因为它们具有自主性，自动化和便携性。具体来说，Docker以其封装特定应用程序组件及其所有依赖关系的能力而闻名，从而使团队能够独立工作，而无需底层基础架构或底层基础来支持其正在使用的每一个组件。 此
原文作者：mattklein123 原文地址：https://blog.envoyproxy.io/introduction-to-modern-network-load-balancing-and-
对这两种解决方案的优势和局限性有清晰的理解，对于制定 Kubernetes 网络策略非常关键。
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：
本文主要探讨了分布式和负载均衡在大型分布式系统中的重要性，以及如何在分布式系统中实现负载均衡。通过引入负载均衡器，可以在高并发情况下，将用户请求分发到多台服务器上，避免单个服务器过载。同时，文章还提到了分布式系统中的数据一致性问题，并针对该问题提出了一种解决方案。此外，文章还介绍了常用的负载均衡算法，并提醒大家在实际应用中要注意均衡策略的选择，避免出现单点故障和性能瓶颈。
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？
负载均衡，英文名称为Load Balance，其含义就是指将负载（工作任务）进行平衡、分摊到多个操作单元上进行运行，例如FTP服务器、Web服务器、企业核心应用服务器和其它主要任务服务器等，从而协同完成工作任务。负载均衡构建在原有网络结构之上，它提供了一种透明且廉价有效的方法扩展服务器和网络设备的带宽、加强网络数据处理能力、增加吞吐量、提高网络的可用性和灵活性。
2015年初，我们计划为开发团队搭建一套全新的部署平台，在此之前我们使用的是Amazon EC2。 尽管AWS-based steup我们一直用得很好，但使用自定义脚本和工具自动化部署的设置，对于运维以外的团队来说不是很友好，特别是一些小团队——没有足够的资源来了解这些脚本和工具的细节。这其中的主要问题在于没有“部署单元（unit-of-deployment）”，该问题直接导致了开发与运维之间工作的断层，而容器化趋势看上去是一个不错的方案。 如果你还没有做好将Docker和Kubernetes落地
②：LNMP（基于python的web架构） Linux+nginx+mysql+python 静态资源：客户端从服务器获得的资源表现形式与原文件相同 动态资源：通常是程序文件，需要服务器执行后，将执行结果返回给客户端。
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