接口LoadBalance 的定义说明,LoadBalance 的实现只是在一个服务提供的调用者列表(invokers)中选出一个调用者即可,默认的负载方式是随机负载均衡(@SPI(RandomLoadBalance.NAME)),我们也可以指定使用哪种负载均衡:
在以前系列文章中我们以学习为目的介绍了二进制手动安装k8s集群,这里也是一个系列文章,同样以学习为目的,我们介绍k8s集群网络。对于网络基本涉及两个方面,一是到各个服务的网络间负载均衡,另一个是网络间的通讯。
负载均衡在服务端开发中算是一个比较重要的特性。因为Nginx除了作为常规的Web服务器外,还会被大规模的用于反向代理前端,因为Nginx的异步框架可以处理很大的并发请求,把这些并发请求hold住之后就可以分发给后台服务端(backend servers,也叫做服务池, 后面简称backend)来做复杂的计算、处理和响应,这种模式的好处是相当多的:隐藏业务主机更安全,节约了公网IP地址,并且在业务量增加的时候可以方便地扩容后台服务器。
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。
例如,假设有3个节点,它们的IP地址分别是192.168.1.10、192.168.1.11和192.168.1.12,可以依次执行以下命令来验证它们的网络连通性:
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?
hello,大家好,我是小楼,终于忙完了一阵,今天来更新一篇长连接的负载均衡问题。
上篇从计算机间的通信说起,知道通信必要的六要素是 源 IP 地址、端口号、源 MAC 地址,目标 IP 地址、端口号、目标 MAC 地址。其中,端口号标志了在应用层的两个具体应用信息,即快递的具体发送人和接收人,IP 地址表示在网络层上两个端点的地址,即快递的发出地址和收货地址,MAC 地址表示在数据链路层上节点间的地址,即快递传送中的各个驿站的地址。
对于同步的请求,我们使用 spring-cloud-openfeign 封装的 FeignClient,并做了额外的定制。对于异步的请求,使用的是异步 Http 客户端即 WebClient。WebClient 使用也比较简单,举一个简单的例子即:
Kubernetes v1.26 包括网络流量工程方面的重大进步,其中两个功能(服务内部流量策略支持和 EndpointSlice 终止条件)升级为 GA,第三个功能(代理终止端点 Proxy terminating endpoints)升级为测试版。这些增强功能的组合旨在解决当今人们在 traffic 工程中面临的缺点,并为未来解锁新功能。
今天看了很多关于nginx负载均衡的博客,人家推荐的都是自己的ip来做负载,但是同样有说DNS负载均衡,刚开始我也是一头雾水,慢慢的分析才知道真正意义上的Nginx+DNS负载均衡。
负载均衡在服务端开发中算是一个比较重要的特性。因为Nginx除了作为常规的Web服务器外,还会被大规模的用于反向代理前端,因为Nginx的异步框架可以处理很大的并发请求,把这些并发请求hold住之后就可以分发给后台服务端(backend servers, 后面简称backend)来做复杂的计算、处理和响应,并且在业务量增加的时候可以方便地扩容后台服务器。 负载均衡可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡,前者一般是专用的软件和硬件相结合的设备,设备商会提供完整成熟的解决方案,通常也会更加昂贵。软件的复杂均衡以Nginx占据绝大多数,本文也是基于其手册做相应的学习研究的。
在Spring Cloud中,Feign是一个声明式的Web服务客户端,它使得编写HTTP客户端变得更简单。使用Feign,我们可以简单地创建一个接口并注解。它具有可插拔的注解支持,包括Feign注解和JAX-RS注解。
性能是高并发的基础,而且涉及面极广,也是需要我们投入更多的精力去对待;同时,大部分优化点也是我们一线研发日常可以直接接触的模块。也是大厂面试的时候会经常涉及到的模块。
分布式系统中,大部分系统调用都会涉及到负载均衡,例如:客户端发往服务端的请求首先到达反向代理,然后反向代理再通过负载均衡算法将请求转发到业务系统;或者后端业务系统各模块间的调用前,也需要通过负载均衡算法选择到一个目标节点。
在Eureka的圈子混,做什么都要仰仗着注册中心,前面我们说到注册中心的一大作用就是收集所有节点的注册信息,那么大家思考一个问题,注册中心收集这么多服务节点的信息做什么用呢?难道三天两头主动去找人家麻烦?NoNoNo,服务发现的故事还要从一部电影说起
网络功能虚拟化(NFV)始于服务提供商试图通过专用硬件去解耦网络功能(如路由、防火墙和负载均衡)来实现IT更加简便、灵活并降低成本。随着在标准的Intel x86架构服务器上实现性能改进,NFV作为企业数据中心可行的技术引起了业界广泛的关注。NFV为企业提供了一个高度灵活和弹性的服务交付机制,用于支持端开发周期、API驱动的自动化和弹性的现代应用程序。它使得企业避免为每个网络功能购买物理设备,同时使得企业能够更有效地共享资源,构建横向扩展架构,减少空间和功率需求,并且简化操作。 NFV要求IT团队具备了解虚
负载均衡在服务端开发中算是一个比较重要的特性。因为Nginx除了作为常规的Web服务器外,还会被大规模的用于反向代理前端,因为Nginx的异步框架可以处理很大的并发请求,把这些并发请求hold住之后就可以分发给后台服务端(backend servers, 后面简称backend)来做复杂的计算、处理和响应,并且在业务量增加的时候可以方便地扩容后台服务器。
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。
经过前文讲述,我们已经实现了服务发现。本节来解决 跟我学Spring Cloud(Finchley版)-02-构建分布式应用 提到的如下问题:
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。
本文尝试从Service暴露服务方式、Service控制器实现原理、使用规范等方面对Kubernetes 中的Service进行详细介绍。
负载(load)一词起源于典型系统,指连接在电路中消耗电能的装置,负载(用电器)的功能是把电能转变为其他形式能。引申出来,一个是实体,一个转化。
DNS(Domain Name System)是因特网的一项服务,它作为域名和IP地址相互映射的一个分布式数据库,能够使人更方便的访问互联网。人们在通过浏览器访问网站时只需要记住网站的域名即可,而不需要记住那些不太容易理解的IP地址。在DNS系统中有一个比较重要的的资源类型叫做主机记录也称为A记录,A记录是用于名称解析的重要记录,它将特定的主机名映射到对应主机的IP地址上。如果你有一个自己的域名,那么要想别人能访问到你的网站,你需要到特定的DNS解析服务商的服务器上填写A记录,过一段时间后,别人就能通过你的域名访问你的网站了。DNS除了能解析域名之外还具有负载均衡的功能,下面是利用DNS工作原理处理负载均衡的工作原理图:
我们使用 Spring Cloud 官方推荐的 Spring Cloud LoadBalancer 作为我们的客户端负载均衡器。
本文是《用 RSocket 解决响应式服务之间的通讯》微型系列的第二篇文章,它将帮助你熟悉 RSocket——一种可能会彻底改变机器之间通讯的新二进制协议。在以下段落中,我们将讨论在云环境中的负载平衡问题以及介绍可恢复性能力,可恢复性能力有助于解决网络问题,尤其是在 IOT 系统中。
服务器负载平衡 (SLB) 通过以下方式提供网络性能和内容交付:实施一系列算法和优先级来响应对网络。
负载均衡是指在一组后端服务器(也称为服务器群或服务器池)之间有效地分配传入网络流量。 现代高流量网站必须以快速可靠的方式处理来自用户或客户端的数十万并发请求,并返回正确的文本、图像、视频或应用程序数据。为了经济高效地扩展以满足这些高容量,现代计算最佳实践通常需要添加更多服务器。 负载均衡器充当“流量交警”,位于你的服务器前,并在所有服务器之间路由客户端请求,这些服务器能够以最大限度地提高速度和容量利用率的方式满足这些请求,并确保没有任何服务器过度工作,这可能会降低性能.如果单个服务器出现故障,负载均衡器会将流量重定向到其余的在线服务器。将新服务器添加到服务器组时,负载均衡器会自动开始向其发送请求。 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。
负载平衡开始于20世纪90年代,当时硬件设备通过网络分发流量。组织希望提高服务器上运行的应用程序的可访问性。最终,随着应用程序交付控制器(ADC)的出现,负载平衡承担了更多的责任。它们提供了安全性以及在高峰时间对应用程序的无缝访问。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。引言 在过去的几年中,随着互联网的快速发展和企业应用WEB化,服务器负载均衡(SLB)技术已经不再陌生。 服务器负载均衡根据用户数据请求中的4-7层信息将其智能转发到后端少则数台多则成百上千台应用服务器, 并且确保根据事先定义的策略选择最佳的服务器进行转发,从而一定程度上解决了应用的可用性、扩展性等问题。 但是,随着用户对应用可用性和扩展性需求的进一步增加,越来越多的用户不满足于在单一数据中心提供服务,开始考虑容灾、用户就近访问等问题。 这正是负载均衡设备中的全局服务器负载均衡技术(GSLB)所要解决的问题。尽管GSLB技术早在数年前就是大部分负载均衡设备提供的必备功能, 但由于用户需求较小、功能不够完善、性能不足、价格高昂等因素,目前部署GSLB的用户在负载均衡整个用户群中所占比例还是很小。相信在未来几年中,GSLB的应用比例将快速增加。 本文针对GSLB相关技术及解决方案进行介绍。 GSLB技术 市场上存在的GSLB技术可以归纳为以下几类: 基于DNS的GSLB 绝大部分使用负载均衡技术的应用都通过域名来访问目的主机,在用户发出任何应用连接请求时,首先必须通过DNS请求获得服务器的IP地址,基于DNS的GSLB正是在返回DNS解析结果的过程中进行智能决策, 给用户返回一个最佳的服务IP。用户应用流程与没有GSLB时未发生任何变化。这也是市场上主流的GSLB技术。 基于应用重定向的GSLB 基于应用重定向的GSLB是在负载均衡设备收到用户应用请求并选择最佳服务IP后,通过应用层协议将用户请求重定向到所选择的最佳服务IP。这种方式只适用于支持应用重定向的协议(如HTTP、MMS),且性能较差。 基于IP地址伪装(三角传输)的GSLB 有个别负载均衡设备厂商采用这种技术来实现GSLB。当用户应用请求到达一台负载均衡设备时,这台负载均衡设备计算出对于该用户最佳的服务IP(定义在另一台同一厂商负载均衡设备上)并将用户请求转发给该IP。 第二台负载均衡设备直接将响应返回用户,但必须将源地址修改为第一台负载均衡设备的服务IP。这种方式要求所有站点必须为同一厂家的负载均衡设备,另外地址伪装的数据包会可能被互联网中的路由设备过滤掉。 因为所有用户请求都要经过广域网三角方式传输而不是发到最佳的负载均衡设备,用户访问效果和性能都比较差。 基于主机路由注入的GSLB(Anycast) 在多个站点定义相同的服务IP,并由负载均衡设备或路由器将该IP的主机路由发送出去,这样网络中会存在多条到达该主机地址的路由。由于路由设备总是选择最近(Metric最小)的路由转发数据, 用户的访问请求总是被转发到最近的负载均衡设备。这种方式要在不同站点广播相同的主机路由,由于运营商的限制问题很难实现。另外这种方式策略非常简单,只能根据最短路由选择,客户无法定义灵活的选择策略。 根据上面的分析,后面的三种方式都有很多局限性或性能较差,这也是为什么基于DNS的GSLB成为主流技术的原因。在基于DNS的GSLB具体实现中,不同厂家的功能会有所不同,也有部分用户自己开发智能DNS实现类似功能。 总体来说,一个完善的基于DNS的GSLB设备可以满足以下需求: 支持任何IP应用。 各服务站点可以使用不同厂家的本地服务器负载均衡设备或直接使用真实服务器。 GSLB控制设备可直接作为授权DNS,也可以配置为DNS代理方式。DNS代理方式在做GSLB决策控制同时可以对后端DNS服务器进行负载均衡。当业务量增加时可以通过增加后端的真实DNS服务器数量进行扩展。 内置国际IANA机构提供的全球各区域地址分配表,且用户自定义区域可以包含足够多的IP前缀。同时区域定义支持树状分层结构,如China.Beijing.HaiDian。这些功能在GSLB控制设备进行静态基于区域选择服务站点时是必须的。 支持返回A记录和CNAME等记录。尤其在多级GSLB控制时,返回CNAME是必须具备的。 支持丰富的GSLB策略,常见的如往返时间(RTT)、权重、活动服务器等。 具有灵活的自定义脚本用于过滤各种非法DNS请求或攻击。 强大的DDoS攻击防护功能。一旦GSLB控制设备被攻击瘫痪,所有业务都无法提供。 基于DNS的GSLB工作原理 下面我们对基于DNS的GSLB的工作原理进行简单介绍。
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 来源:xybaby 链接: http://www.cnblogs.com/xybaby/p/7867735.html 古人云,不患寡而患不均。 在计算机的世界,这就是大家耳熟能详的负载均衡(load balancing),所谓负载均衡,就是说如果一组计算机节点(或者一组进程)提供相同的(同质的)服务,那么对服务的请求就应该均匀的分摊到这些节点上。负载均衡的前提一定是“provide a single Intern
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 )。
在分布式系统的高可用设计中,负载均衡非常关键,我们知道,分布式系统的特性之一就是支持快速扩展,那么集群扩展之后,服务请求如何从服务器列表中选择合适的一台呢?这就需要依赖负载均衡策略。
负载均衡(Load Balance)是集群技术(Cluster)的一种应用。负载均衡可以将工作任务分摊到多个处理单元,从而提高并发处理能力。目前最常见的负载均衡应用是Web负载均衡。根据实现的原理不同,常见的web负载均衡技术包括:DNS轮询、IP负载均衡和CDN。其中IP负载均衡可以使用硬件设备或软件方式来实现。
Ribbon的中文名称是“丝带”或者“蝴蝶结”,寓意Ribbon可以向丝带一样和其他组件配套使用。Ribbon可以和Eureka对接实现Eureka Client的客户端软件负载均衡,Eureka在发现后端服务数据后,Ribbon可以根据后端服务的元数据信息进行灵活的动态路由和负载均衡;也可以直接使用Ribbon提供的注解实现客户端软件负载均衡;当Ribbon应用在微服务网关Zuul中时,可以实现服务端的定制化路由转发和负载均衡。
Spring Cloud 常见的集成方式是使用Feign+Ribbon技术来完成服务间远程调用及负载均衡的,如下图
今天我们针对SpringCloud中服务之间的通讯方式全面的聊一聊。如下是本篇文章的大纲
作为一名高级架构师,我们经常需要处理分布式系统的设计和实现。Dubbo是阿里巴巴开源的一款高性能RPC框架,广泛应用于分布式系统中。本篇博客将深入剖析Dubbo的流程,包括服务注册、服务发现、远程调用、负载均衡以及通信等运行原理。通过代码demo和详细的解释,我们将揭开Dubbo的神秘面纱。
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。
在前面的几篇文章里我们介绍了基于iptables和ipvs模式下cluster ip类型的service和node port类型的service实现原理,这里我们做一下回顾总结和对比,相关文章可以参考如下:
早期的网站流量和业务功能都比较简单,单台服务器足以满足基本的需求,但是随着互联网的发展,业务流量越来越大并且业务逻辑也跟着越来越复杂,单台服务器的性能及单点故障问题就凸显出来了,因此需要多台服务器进行性能的水平扩展及避免单点故障出现。那么如何将不同用户的请求流量分发到不同的服务器上呢?
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。
【什么是Ribbon】 Spring Cloud Ribbon是一个基于HTTP和TCP的客户端负载均衡工具,它基于Netflix Ribbon实现,通过Spring Cloud的封装,可以让我们轻松地将面向服务的Rest模板请求自动转换成客户端负载均衡的服务调用。 Ribbon只具有负载均衡的能力,并不具有发送请求的能力。所以,需要配合服务通信组件,如:RestTemplate ---- 【Ribbon在微服务中扮演的角色】 Ribbon实现了从注册中心中获取服务列表的能力。 然后通过获取到的服务列表
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