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。
上篇文章我们总结了一下同城双活、异地多活、两地三中心等一些部署架构，那么这篇文章我来发表一下我对三地五中心的理解。 我们上篇文章讲过两地三中心这个架构，如下图：
我们知道负载均衡层的作用是“将来源于外部的处理压力通过某种规律/手段分摊到内部各个处理节点上”，那么不同的业务场景需要的负载均衡方式又是不一样的，架构师还要考虑架构方案的成本、可扩展性、运维难易度等问题。下面我们先介绍几种典型的不同业务场景，大家也可以先想一下如果是您，会怎么架设这些场景的负载均衡层。
基于实际的生产业务场景、系统环境，模拟海量的用户请求和数据对整个业务链进行压力测试，并持续调优的过程
以用户为中心，提供快速的网页访问体验。主要参数有较短的响应时间，较大的并发处理能力，较高的吞吐量，稳定的性能参数。
究竟什么样的系统算是高并发系统？今天，我们就一起解密高并发业务场景下典型的秒杀系统的架构，结合高并发专题下的其他文章，学以致用。关于爬虫和大数据技术，下一篇继续给大家分享。欢迎对大数据和爬虫和大数据技术感兴趣朋友多交流，我QQ：1742396457
👉腾小云导读 在系统的开发过程中，很多开发者都为了实现系统的高可用性而发愁。本文从研发规范层面、应用服务层面、存储层面、产品层面、运维部署层面、异常应急层面这六大层面去剖析一个高可用系统的架构设计需要有哪些关键的设计和考虑。希望腾讯的经验方法，能够给广大开发者提供参考。内容较长，您可以收藏后持续阅读。 👉看目录点收藏，随时涨技术 1 高可用系统的架构设计思想 1.1 可用性和高可用概念 1.2 高可用系统设计思想 2 研发规范层面 2.1 方案设计和编码规范 2.2 容量规划
可用性是一个可以量化的指标，计算的公式在维基百科中是这样描述的：根据系统损害、无法使用的时间，以及由无法运作恢复到可运作状况的时间，与系统总运作时间的比较。行业内一般用几个9表示可用性指标，对应用的可用性程度一般衡量标准有三个9到五个9；一般我们的系统至少要到 4 个 9（99.99%）的可用性才能谈得上高可用。
我们以javaweb为例，来搭建一个简单的电商系统，看看这个系统可以如何一步步演变。
前面分享了高并发系统（你们系统是怎么保证高并发的）以及高可用系统（你们系统是怎么保证高可用的）的解决方案，今天我们再来看另一个很重要的模块，可扩展系统，系统的可扩展性同样是架构所需要重点考虑的一个设计点。
时间倒回到10月08日，中午吃饭刷着刷着微博发现微博突然挂了。 我一开始以为是家里网不好，后来换了流量刷还是刷不出内容，并且报error，我就知道微博应该是挂了。 往朋友圈一看，原来是鹿晗和关晓彤微博互圈“宣布恋情”了。要不是以前看过《好先生》这部剧没准我还真不认识关晓彤。陆地cp前几天不是还在炒着吗？怎么这么突然？诶..贵圈贼乱啊。 这个时候不同的人就会有如下不同的反应： 老板心里想：哪些家伙在加班又得扣钱了，拿起电话赶快给CTO打了个电话； CTO心里想：这帮家伙叫放假别上线，又乱整，CTO立即联络
API Gateway（API GW / API 网关），顾名思义，是企业 软件系统在系统边界上提供给外部访问内部接口服务的统一入口。网关并不是微服务所特有的，实际上网关在微服务之前就已经存在很久了，例如银行、证券等领域常见的前置机系统，它实际就是一个网关。
本文是学习大型分布式网站架构的技术总结。对架构一个高性能、高可用、可伸缩及可扩展的分布式网站进行了概要性描述，并给出一个架构参考。文中一部分为读书笔记，一部分是个人经验总结，对大型分布式网站架构有较好的参考价值。 1、大型网站的特点 用户多，分布广泛 大流量，高并发 海量数据，服务高可用 安全环境恶劣，易受网络攻击 功能多，变更快，频繁发布 从小到大，渐进发展 以用户为中心 免费服务，付费体验 2、大型网站架构目标 高性能：提供快速的访问体验。 高可用：网站服务一直可以正常访问。 可伸缩：通过硬件增加/减少
作者个人研发的在高并发场景下，提供的简单、稳定、可扩展的延迟消息队列框架，具有精准的定时任务和延迟队列处理功能。自开源半年多以来，已成功为十几家中小型企业提供了精准定时调度方案，经受住了生产环境的考验。为使更多童鞋受益，现给出开源框架地址：
我们的负载服务器使用的是A10，商业的负载均衡硬件，相比Nginx，虽然花不少钱，但在使用配置等方面简单，便于维护，Web服务器自然是Tomcat。这里我们优化了两件事情。
对于各大电商平台而言，爆款运营和促销活动的日常化已成为常态，而支撑这些的秒杀系统自然是不可或缺的一环。同时，秒杀活动的巨大流量就像一头洪荒之兽，若控制不当，可能会冲击整个交易体系。因此，秒杀系统在交易体系中便扮演着至关重要的角色。
在软件系统的架构设计中，对集群的负载均衡设计是作为高性能系统优化环节中必不可少的方案。负载均衡本质上是用于将用户流量进行均衡减压的，因此在互联网的大流量项目中，其重要性不言而喻。
早期的互联网应用，由于用户流量比较小，业务逻辑也比较简单，往往一个单服务器就能满足负载需求。随着现在互联网的流量越来越大，稍微好一点的系统，访问量就非常大了，并且系统功能也越来越复杂，那么单台服务器就算将性能优化得再好，也不能支撑这么大用户量的访问压力了，这个时候就需要使用多台机器，设计高性能的集群来应对。
Elastic Load Balancing 在一个或多个可用区中的多个目标（如 EC2 实例、容器和 IP 地址）之间自动分配传入的流量。它会监控已注册目标的运行状况，并仅将流量传输到运行状况良好的目标。Elastic Load Balancing 根据传入流量随时间的变化对负载均衡器进行扩展。它可以自动扩展来处理绝大部分工作负载。
相信很多小伙伴的公司都是服务治理，自动化运维了吧，那么我们很多东西都变成我们自己去设置了，比如自己创建一个域名，绑定他的代理机器，它的web负载均衡这些东西。所以今天跟大家一起来看看负载均衡
本文是学习大型分布式网站架构的技术总结。对架构一个高性能、高可用、可伸缩及可扩展的分布式网站进行了概要性描述，并给出一个架构参考。文中一部分为读书笔记，一部分是个人经验总结，对大型分布式网站架构有较好的参考价值。
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。
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Istio中实现这些服务治理功能时无须修改任何应用的代码。较之微服务的SDK方式，Istio以一种更轻便、透明的方式向用户提供了这些功能。用户可以用自己喜欢的任意语言和框架进行开发，专注于自己的业务，完全不用嵌入任何治理逻辑。只要应用运行在Istio的基础设施上，就可以使用这些治理能力。
电网网站架构案例系列的第二篇文章。主要讲解网站架构分析，网站架构优化，业务拆分，应用集群架构，多级缓存，分布式Session。
在测试后要进行容量规划，目的在于让每一个业务系统能够清晰地知道：什么时候应该加机器、什么时候应该减机器。当节日时候业务增长，准确的预估将节省很多资金，并让业务不会被流量击倒。
2022年6月28日，中国移动发布《2022年至2023年负载均衡器产品集中采购》招标公告。 本期集中采购产品为负载均衡器，共计1,280台，其中高端负载均衡器530台，中端负载均衡器520台，低端负载均衡器230台。本次招标为预估规模，实际采购量以采购合同为准。 投标人资格要求： 中标候选人公示 2022年9月16日发布中标候选人公示，迪普科技分得 4242 万、新华三 4047 万、神州新桥 2194 万。 标包1：高端负载均衡器 投标限价 174,073,200.00 元（不含税） 第1：杭州迪
传统的单一服务器模式下，随着用户请求量的增加，单个服务器可能会承受过重的压力，导致响应速度下降甚至系统崩溃，负载均衡技术应运而生。它广泛应用于各种软硬件系统中，将网络流量以某种算法合理分配给各个节点，并及时将结果返回给用户。本文将深入探讨负载均衡算法的工作原理及其在F5负载均衡器中的应用。
负载均衡又分为四层负载均衡和七层负载均衡。四层负载均衡工作在OSI模型的传输层，主要工作是转发，它在接收到客户端的流量以后通过修改数据包的地址信息将流量转发到应用服务器。
他们反馈的问题是这样的：有一次碰上流量高峰，他们突然发现线上服务的可用率降低了，经过排查发现，是因为其中有几台机器比较旧了。当时最早申请的一批容器配置比较低，缩容的时候留下了几台，当流量达到高峰时，这几台容器由于负载太高，就扛不住压力了。业务问我们有没有好的服务治理策略？
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。
在一个典型的高并发、大用户量的Web互联网系统的架构设计中，对HTTP集群的负载均衡设计是作为高性能系统优化环节中必不可少的方案。HTTP负载均衡的本质上是将Web用户流量进行均衡减压，因此在互联网的大流量项目中，其重要性不言而喻。
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
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七层负载均衡：负载均衡器与客户端及后端的服务器会分别建立一个TCP连接。即两次TCP连接。
载均衡设备厂商在国内外有很多，国际上评价较高的有F5和Radware2大厂商，在国内做的比较好的有深信服（在性能上可以做到和F5媲美），华三也做但市场占有率略低于深信服。
负载均衡是高可用性基础架构的关键组件，通常用在多个服务器之间分配工作负载来提高网站、应用程序、数据库和其他服务的性能和可靠性。
随着云原生、微服务的飞速发展，传统的负载均衡技术已逐渐难以满足日益复杂的业务需求。为了应对这一挑战，分布式负载均衡技术应运而生，它以其卓越的弹性、自助操作和可观测性，成为现代数据中心网络设计的核心。 本系列文章旨在深入探讨分布式负载均衡系统的多维度价值，从基础概念到技术实现，再到实际应用案例的全面分析。我希望通过这一系列的深入剖析，为读者提供一个全面的视角，理解分布式负载均衡技术如何为企业构建一个更加稳定、灵活和高效的网络环境。
网络技术的提高带来了很多新概念的产生，这些新概念都是能够为网络技术服务的，比如堡垒机云主机负载均衡等，前两个概念大家可能都比较熟悉，第三个概念负载均衡应该大多数人都不太了解吧，下面为大家简单介绍什么是负载均衡以及负载均衡的作用分别有哪些。
大型的多站点互联网系统，包括内容分发网络（CDN）和云服务提供商，用一些方法来均衡来访的流量。这篇文章我们讲一下常见的流量均衡设计，包括它们的技术手段和利弊权衡。
在这之前，我们相继卷完了：关系型数据库 MySQL 、 NoSQL 数据库 Redis 、 MongoDB 、搜索引擎 ElasticSearch 、大数据 Hadoop框架、PostgreSQL 数据库、消息中间件 Kafka、分布式协调中间件 Zookeeper、消息中间件 RabbitMQ、企业级监控平台、企业常用应用与服务等这些系列的知识体系。
上面是一些安全体系系统，如数据安全体系、应用安全体系、前端安全体系等。 中间是业务运营服务系统，如会员服务、商品服务、店铺服务、交易服务等。 还有共享业务，如分布式数据层、数据分析服务、配置服务、数据搜索服务等。 最下面呢，是中间件服务，如MQS即队列服务，OCS即缓存服务等。
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