最近通过Nginx来反向代理一批大模型服务，遇到一个典型问题。默认的轮训负载均衡场景下，如果用户的每次请求到达算法服务时，由于不同的问题导致算法返回的Token长度不一致。就会出现某些算法Pod在上轮问答还没结束时收到了下次的请求。由于Nginx或负载均衡器上无法预测上游算法的Token长度，只能暴力的讲请求轮训分发到后端，长此以往，就导致后端算法服务随机出现阻塞的问题。
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。
随着业务的高速发展和实时计算的迭代，业务对实时计算的需求越来越多，对实时任务的稳定性要求也越来越高。对实时计算平台而言，底层调度系统及计算引擎的稳定性、高可用性就变的十分重要。本文主要围绕作业帮实时计算平台底层调度系统，从背景现状、目标与挑战、方案设计以及未来规划等几方面来展开。
计算机集群简称集群，是一种计算机系统，它通过一组松散集成的计算机软件(和/或)硬件连接起来高度紧密地协作完成计算工作。在某种意义上，他们可以被看作是一台计算机。集群系统中的单个计算机通常称为节点，通常通过局域网连接，但也有其它的可能连接方式。集群计算机通常用来改进单个计算机的计算速度(和/或)可靠性。一般情况下集群计算机比单个计算机，工作站或超级计算机性能价格比要高得多。
Dynamo是Amazon在07年SOSP上提出的分布式KV解决方案，是基于变种一致性Hash算法与矢量时间戳的Nosql数据库，注重AP。
我们的业务系统，不管是企业内部系统还是互联网应用系统，都需要可扩展，高可用性的系统。可扩展性和高可用性不是孤立的，只有结合起来，才能达到理想的效果。 可扩展性是系统、网络或进程的可选属性之一，它表达的含义是可以以一种优雅的方式来处理不断增长的工作，或者以一种很明白的方式进行扩充。例如：它可以用来表示系统具备随着资源(典型的有硬件)的增加提升吞吐量的能力。 垂直扩展的意思是给系统中的单节点增加资源，典型的是给机器增加CPU或内存，垂直扩展为操作系统和应用模块提供了更多可共用的资源，因此它使得虚拟化的技
集群 场景一 LAMP http,web object简单无状态连接 200,50dynamic prefork,2M 10M 50*10+150*2 M apache：进程切换，查询mysql， 网络IO，磁盘IO 200--->1000 800,200 1600+2000 解决方式 Scale ON :向上扩展 换更好的硬件，如换主机 注意：Scale On向上扩展，硬件增长比例与性能增长比例是不
对高可用最直白的理解就是服务在故障或者运维的情况下，确保对用户的影响最小或者零影响。也用两个9、三个9、四个9、五个9等术语来描述，即99%可用率、99.9%可用率、99.99%可用率。在多数场景下，我们谈论高可用都是在谈论应用层的高可用，比如web服务如何确保高可用。但其实除了应用层的高可用以外，还可以把高可用这项工作拆分得更细一点，而所有这些的核心主题是“消除单点”。
Nacos 在阿里巴巴起源于 2008 年五彩石项目（完成微服务拆分和业务中台建设），成长于十年双十⼀的洪峰考验，沉淀了简单易用、稳定可靠、性能卓越的核心竞争力。
本来这个公众号的交流消息中间件相关的技术的。上周去上海参加了QCon，第一次参加这样的技术会议，感受挺多的，所以整理一下自己的一些想法接公众号和大家交流一下。
集群是一组相互独立的、通过高速网络互联的计算机，它们构成了一个组，并以单一系统的模式加以管理。
概述 可扩展性，高可用性和性能 可扩展性，高可用性，性能和关键任务这些术语对不同组织或组织内的不同部门来说意味着不同的事情。它们经常被互换，造成混乱，导致管理不善的预期或延迟的实现或不现实的指标。本文为您提供了定义这些术语的工具，以便您的团队能够完全了解性能目标来实现目标关键系统。 可扩展性 可扩展性是系统或应用程序的属性，用于处理大量的工作或更易轻松扩展，用于响应对网络，任务处理，数据库访问或文件系统资源需求的增加 水平可扩展性 当系统通过添加具有相同功能的新节点扩展时，系统可以水平扩展，从而在所
一、需求缘起 明明架构要求高可用，为何系统中还会存在单点？ 回答：单点master的设计，会大大简化系统设计，何况有时候避免不了单点 在哪些场景中会存在单点？先来看一下一个典型互联网高可用架构。 典
IP和UV之间的数据不会有太大的差异，通常UV量和比IP量高出一点，每个UV相对于每个IP更准确地对应一个实际的浏览者。
1. Keepalived 简介 ---- 1. keepalived 的作用 Keepalived 的作用是检测服务器的状态。如果有一台 web 服务器宕机，或工作出现故障，Keepalived 将检测到，并将有故障的服务器从系统中剔除，同时使用其他服务器代替该服务器的工作，当服务器工作正常后 Keepalived 自动将服务器加载到服务器群中，这些工作全部自动完成，不需要人工干涉，需要人工做的只是修复故障的服务器。 2. Keepalived 的特性 配置文件简单：配置文件比较简单，可通过简单配置实现高
接口是Java语言中的一种引用类型，是方法的”集合”，所以接口的内部主要就是定义方法，包含常量,抽象方法（JDK 7及以前），额外增加默认方法和静态方法（JDK 8）,额外增加私有方法(jdk9)。 接口的定义，它与定义类方式相似，但是使用 interface 关键字。它也会被编译成.class文件，但一定要明确它并不是类，而是另外一种引用数据类型。 public class 类名.java–>.class public interface 接口名.java–>.class 接口的使用，它不能创建对象，但是可以被实现（implements ，类似于被继承）。一个实现接口的类（可以看做是接口的子类），需要实现接口中所有的抽象方法，创建该类对象，就可以调用方法了，否则它必须是一个抽象类。
这篇分享源自之前购买的极客时间课程《如何设计一个秒杀系统》，以及书籍《亿级流量网站架构核心技术》。
在系统的高可靠性里有个衡量其可靠性的标准——X个9，这个X是代表数字3~5。X个9表示在系统1年时间的使用过程中，系统可以正常使用时间与总时间（1年）之比
LVS，全称Linux Virtual Server，是国人章文嵩发起的一个开源项目。 在社区具有很大的热度，是一个基于四层、具有强大性能的反向代理服务器。 早期使用lvs需要修改内核才能使用，但是由于性能优异，现在已经被收入内核。
一、秒杀业务为什么难做 1）im系统，例如qq或者微博，每个人都读自己的数据（好友列表、群列表、个人信息）； 2）微博系统，每个人读你关注的人的数据，一个人读多个人的数据； 3）秒杀系统，库存只有一份，所有人会在集中的时间读和写这些数据，多个人读一个数据。 例如：小米手机每周二的秒杀，可能手机只有1万部，但瞬时进入的流量可能是几百几千万。 又例如：12306抢票，票是有限的，库存一份，瞬时流量非常多，都读相同的库存。读写冲突，锁非常严重，这是秒杀业务难的地方。那我们怎么优化秒杀业务的架构呢？ 二、优化方向
https://blog.envoyproxy.io/introduction-to-modern-network-load-balancing-and- proxying-a57f6ff80236
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。
我们之前有一篇文章详述了如何使用nginx实现负载均衡(Nginx+Tomcat搭建集群，Spring Session+Redis实现Session共享)，在这篇文章中，我们实现了如何将客户端发来的请
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）是分布式网络环境中的重要机制，在微服务架构中，通过负载均衡可以实现系统高可用性、集群扩容等。
单服务器无论如何优化，无论采用多好的硬件，总会有一个性能天花板，当单服务器的性能无法满足业务需求时，就需要设计高性能集群来提升系统整体的处理性能。
负载均衡也不是什么新鲜词儿了，相信大家都有所了解，甚至有的人有过深入的学习和实操，那么本文就来把常见的负载均衡相关东东总结一下。
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高性能集群的本质很简单，通过增加更多的服务器来提升系统整体的计算能力。由于计算本身存在一个特点：同样的输入数据和逻辑，无论在哪台服务器上执行，都应该得到相同的输出。因此高性能集群设计的复杂度主要体现在任务分配这部分，需要设计合理的任务分配策略，将计算任务分配到多台服务器上执行。
在互联网尤其是移动互联网行业中一旦用户量达到一定数量级别之后，会面对高并发和海量数据的挑战，面对这种挑战必须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。负载均衡是一种水平扩展的方式，它是建立在现有网络结构之上，它提供了一种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。
当单服务器的性能无法满足业务需求时，就需要设计高性能集群来提升系统整体的处理性能。
📷 介绍无线局域网负载均衡分类以及形式，无线局域网负载均衡设置主要从无线局域网负载均衡分类和负载不均衡形式两点介绍路由器的异同，轻轻松松就能完成设置，没什么难的。赶快进入无线的世界中来吧。 在网络应用
gRPC小组正在努力扩展当前的gRPCLB功能。其不再使用自定义负载均衡协议，而是采用基于Envoy xDS API的xDS协议。这将允许与支持xDS API的开源控制平面（例如Istio Pilot，go-control-plane和java-control-plane）进行交互。其他优化如下所示：
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。
Spring Cloud Ribbon 是一套基于 Netflix Ribbon 实现的客户端负载均衡和服务调用工具。Netflix Ribbon 是 Netflix 公司发布的开源组件，其主要功能是提供客户端的负载均衡算法和服务调用。Spring Cloud 将其与 Netflix 中的其他开源服务组件（例如 Eureka、Feign 以及 Hystrix 等）一起整合进 Spring Cloud Netflix 模块中，整合后全称为 Spring Cloud Netflix Ribbon。Ribbon 是 Spring Cloud Netflix 模块的子模块，它是 Spring Cloud 对 Netflix Ribbon 的二次封装。通过它，我们可以将面向服务的 REST 模板（RestTemplate）请求转换为客户端负载均衡的服务调用。Ribbon 是 Spring Cloud 体系中最核心、最重要的组件之一。它虽然只是一个工具类型的框架，并不像 Eureka Server（服务注册中心）那样需要独立部署，但它几乎存在于每一个使用 Spring Cloud 构建的微服务中。Spring Cloud 微服务之间的调用，API 网关的请求转发等内容，实际上都是通过 Spring Cloud Ribbon 来实现的·
概念 负载均衡，英文名称为Load Balance，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。 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。 分类 一般有以下3种类型的负载均衡架构 1、链路负载均衡 链路负载均衡就是一般讲的DNS轮循负载均衡，负载均衡是由DNS动态解析成不同的IP完成的，在DNS中为多个地
欢迎关注专栏：Java架构技术进阶。里面有大量batj面试题集锦，还有各种技术分享，如有好文章也欢迎投稿哦。 面对大量用户访问、高并发请求，海量数据，可以使用高性能的服务器、大型数据库，存储设备，高性能Web服务器，采用高效率的编程语言比如(Go,Scala)等，当单机容量达到极限时，我们需要考虑业务拆分和分布式部署，来解决大型网站访问量大，并发量高，海量数据的问题。
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
原文作者：mattklein123 原文地址：https://blog.envoyproxy.io/introduction-to-modern-network-load-balancing-and-
OSI: open system interconnection 开放式系统互联参考模型
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。
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。
（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
大家在平时浏览互联网的时候肯定遇到过服务器崩溃这种情况，排除主观因素之外造成这种原因的就是网络服务器的问题了，想要保持互联网的稳定运行就需要运算能力比较强的服务器组，所以现在很多互联网企业都拥有非常庞大的服务器组，不过服务器是需要很大成本的，在搭建好实体服务器之后很多公司还会另外部署一些负载均衡服务器，从而发挥出服务器更为强劲的性能，那么什么是负载均衡服务器？负载均衡服务器有哪些类型？
关于“负载均衡”的解释，百度词条里：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。
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。
SLB（服务器负载均衡）：在多个提供相同服务的服务器的情况下，负载均衡设备存在虚拟服务地址，当大量客户端从外部访问虚拟服务IP地址时，负载均衡设备将这些报文请求根据负载均衡算法，将流量均衡的分配给后台服务器以平衡各个服务器的负载压力，避免在还有服务器压力较小情况下其他服务达到性能临界点出现运行缓慢甚至宕机情况，从而提高服务效率和质量。
Ribbon是一个客户端负载均衡解决方案，简单来说，就是从Eureka获取可用服务实例列表，然后将请求根据某种策略发到这些实例上面执行
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