前面的调度学习都是默认在单个CPU上的调度策略。我们知道为了CPU之间减少“干扰”，每个CPU上都有一个任务队列。运行的过程种可能会出现有的CPU“忙的一笔”，有的CPU“闲的蛋疼”，于是便需要负载均衡。
在《一文读懂 | 进程怎么绑定 CPU》这篇文章中介绍过，在 Linux 内核中会为每个 CPU 创建一个可运行进程队列，由于每个 CPU 都拥有一个可运行进程队列，那么就有可能会出现每个可运行进程队列之间的进程数不一样的问题，这就是所谓的 负载不均衡 问题，如下图所示：
作为资源管理的核心部分，OS的线程调度器必须保持下面这样简单，不变的特性: 确保ready状态的线程总是被调度到有效的CPU核上。虽然它看起来是简单的，我们发现这个不变性在Linux上经常被打破。当ready状态的线程在runqueue中等待时，有些CPU核却还会空闲几秒。以我们的经验，这类性能方面的问题会导致重度依赖同步的应用的性能成倍的下降，针对Kernel编译会多造成高达13%的延迟，针对广泛使用的商用数据库会造成23%的吞吐量降低。传统的测试技术和调试工具对于确认和了解这类问题是无效的，因此这些问题的症状经常是难以捕获的。为了能够推动我们的调查，我们构建了新的工具来在线检测这种违反不变性的情况并且将调度行为可视化。这些工具是简单的，易于在多个kernel版本间移植的并且使用的代价很小。我们相信这些工具将成为内核开发者工具链的一部分来帮助其避免这类问题的出现。
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。
负载均衡的算法很多，而且可以根据一些业务特性进行定制化开发，抛开细节上的一些差异，根据算法所期望能够达到目的，大体上可以分为以下几种负载均衡算法。
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。
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。
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。
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点击上方“LiveVideoStack”关注我们 作者：Winlin、Azusachino、Benjamin 编辑：Alex ▲扫描图中二维码或点击阅读原文▲ 了解音视频技术大会更多信息 ---- 当我们的业务超过单台流媒体服务器的承受能力，就会遇到负载均衡问题，一般我们会在集群中提供这种能力，但实际上集群并非是唯一的实现方式。有时候负载均衡还会和服务发现等时髦词汇联系起来，而云服务的LoadBalancer无疑不可回避，因此，这个问题其实相当复杂，以至于大家会在多个场合询问这个问题，我打算系统地阐述
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？
这是一篇介绍Linux调度问题的文章，源自这篇文章。文章中涉及到的一些问题可能已经得到解决，但可以学习一下本文所表达的思想和对CPU调度的理解。
•主从复制延迟•写操作后的读操作指定发给数据库主服务器•读从机失败后再读一次主机•关键业务读写操作全部指向主机，非关键业务采用读写分离•分配机制•程序代码封装 如 TDDL•中间件封装 如 MySQL Router
简介 Linux内核中进程调度的核心是选择哪个任务在哪个CPU上运行，解决各个进程之间能够公平的共享CPU资源，同时需要确认进程需要占用CPU时间，确定下一个需要运行的进程。负载均衡的核心是各个CPU之间空闲和繁忙不均衡，提供系统整体的计算吞吐量。 每个CPU上会运行一个进程的调度队列，在系统运行过程中可能会出现一个CPU上的任务多，另外一个CPU上的任务少的情况，这就需要将繁忙的CPU将任务转移到空间处理器上从而避免某些CPU负载不够的情况. 📷 一个NUMA计算机可以拥有多个Node,一个Node可以有
载均衡算法数量较多，而且可以根据一些业务特性进行定制开发，抛开细节上的差异，根据算法期望达到的目的，大体上可以分为下面几类。
什么是负载均衡呢？用户输入的流量通过负载均衡器按照某种负载均衡算法把流量均匀地分散到后端的多个服务器上，接收到请求的服务器可以独立的响应请求，达到负载分担的目的。从应用场景上来说，常见的负载均衡模型有全局负载均衡和集群内负载均衡，从产品形态角度来说，又可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡。
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。
四层负载均衡支持IPv4协议和IPv6协议，是基于流的服务端负载均衡，对报文进行逐流分发，将同一条流的报文分发给同一个服务器。四层负载均衡对基于HTTP的七层业务无法做到按内容进行分发，限制了负载均衡的适用范围。四层负载均衡有NAT（Network AddressTranslation，网络地址转换）和直接路由（Direct Routing，以下简称DR）两种应用方式。
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。
vivo 互联网领域的部分业务在微服务的实践过程当中基于很多综合因素的考虑选择了TARS微服务框架。
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。
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。在使用PF_RING时根据为了提高效率我们可以采用对种方式对流量进行分区或分流从而实现负载均衡。 根据打开设备的方式不同我们可以将PF_RING分为标准的PF_RING，和PF_RING ZC两种模式，对于标准的PF_RING我们可以利用RSS多队列技术和PF_RING 内核实现的实现的名为内核集群的机制PF_RING Cluster (Kernel)这两种方法来实现负载均衡。对于PF_RING ZC模式同样可以使用基于硬件的RSS多队列技术实现负载均衡。同时还可以使用zbalance（在PF_RING / userland / examples_zc中）使用多线程或使用zbalance_ipc（在PF_RING / userland / examples_zc中）的多进程的方式来实现负载均衡。
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。
在多核系统中，为了更好的利用多CPU并行能力，进程调度器可以将进程负载尽可能的平均到各个CPU上。再具体实现中，如何选择将进程迁移到的目标CPU，除了考虑各个CPU的负载平衡，还需要将Cache利用纳入权衡因素。同时，对于进程A唤醒进程B这个模型，还做了特殊的处理。本文分析以Centos kernel 3.10.0-975源码为蓝本。
负载均衡是一种在计算机网络和系统架构中使用的技术，用于均衡分发工作负载到多个资源，比如：服务器、计算节点或存储设备上，以提高系统的性能、可伸缩性。
VMware的分布式资源调度(Distributed Resource Scheduler，DRS),可以动态地分配和平衡计算容量，将硬件资源聚集到逻辑资源池中。可以持续不断地监控资源池的利用率，智能分配资源，允许用户自己定义规则和方案来决定虚拟机共享资源的方式及它们之间优先权的判断根据。
本栏目Java开发岗高频面试题主要出自以下各技术栈：Java基础知识、集合容器、并发编程、JVM、Spring全家桶、MyBatis等ORMapping框架、MySQL数据库、Redis缓存、RabbitMQ消息队列、Linux操作技巧等。
到目前为止，我已经为你介绍了分布式起源、分布式协调与同步、分布式资源管理与负载调度、分布式计算技术、分布式通信技术和分布式数据存储。
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
引言 本文介绍几种负载均衡架构及算法。 总体策略 DNS负载均衡用于实现地理级别的负载均衡； 硬件负载均衡用于实现集群级别的负载均衡； 软件负载均衡用于实现机器级别的负载均衡； 📷 硬件负载均衡 类似路由器、交换机； 优点： 支持各种负载均衡算法； 支持100万并发（一般软件负载均衡也就支持10万并发）； 很多设备同时支持负载均衡、防火墙、防DDOS攻击功能； 缺点： 价格高昂； 软件负载均衡 优点： 便宜； 维护和部署简单（安装Ngnix软件即可）； 缺点： 并发量远小于硬件负载均衡，Linux服务器上
最近有小伙伴在后台留言，让我写一篇负载均衡的文章，说网上文章其实已经很多了，每次都觉得某某文章讲的不错，可是一旦过段时间，啥都不记得了。那今天我们就用生活中的故事来聊聊负载均衡。文章中部分可能有点啰嗦，但是为了更好能让大家理解，我也是拼了，真真切切的想让大家掌握知识。
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。
HAProxy 是一款提供高可用性、负载均衡以及基于TCP（第四层）和HTTP（第七层）应用的代理软件，支持虚拟主机，它是免费、快速并且可靠的一种解决方案。HAProxy特别适用于那些负载特大的web站点，这些站点通常又需要会话保持或七层处理。HAProxy运行在时下的硬件上，完全可以支持数以万计的 并发连接。并且它的运行模式使得它可以很简单安全的整合进您当前的架构中， 同时可以保护你的web服务器不被暴露到网络上。
前端负载均衡方面，一般而言用户流量访问层面主要依据DNS，希望做到最小化用户请求延迟。将用户流量最优地分布在多个网络链路上、多个数据中心、多台服务器上，通过动态CDN的方案达到最小延迟。
在现代分布式应用中，服务请求是由物理机或虚拟机组成的 server 池进行处理的。 通常，server 池规模巨大且服务容量各不相同，受网络、内存、CPU、下游服务等各种因素影响，一个 server 的服务容量始终处于动态变动和趋于稳定的状态，如何设计和实现这种系统的负载均衡算法是一个极具挑战的难题。
地负载均衡是指对本地的服务器群做负载均衡，全局负载均衡是指对分别放置在不同的地理位置、有不同网络结构的服务器群间作负载均衡。
LB,SLB,ALB，GSLB,CDN，傻傻分不清楚，听风看雨。。。毒鸡汤看多了，我快掩饰不住我的悲伤了。。。
作者 | Uber 工程博客 译者 | 志勇 策划 | 赵钰莹 在大规模分布式系统的负载均衡中，子集是一种常用的技术。本文，我们将简要介绍 Uber 目前的服务网格架构，2016 年以来，这一架构已经为 Uber 数以千计的关键微服务提供了支持。接下来，我们将会探讨尝试在网格架构中扩大任务的数目所面临的挑战，并会探讨最初的子集方法的问题。本文最后给出了如何提出实时动态子集的解决方案，以及在生产中的结果。 Uber 服务网格 什么是服务网格？ 服务网格有很多种不同的定义，但我们的定义是：
大家好，我是易安！今天我们谈一谈架构设计中的高性能架构涉及到的底层思想。本文分为缓存架构，单服务器高性能模型，集群下的高性能模型三个部分，内容很干，希望你仔细阅读。
负载均衡：在动态负载均衡器上设置动态分发负载的机制后，如果发现某个应用服务器上的硬件资源已经达到极限，动态负载均衡器会将后续请求发送到其他负载较轻的应用服务器上。此时若发现动态负载均衡器没有起到作用，则可以认为是网络瓶颈；
轮循均衡（Round Robin）：每一次来自网络的请求轮流分配给内部中的服务器，从1至N然后重新开始。此种均衡算法适合于服务器组中的所有服务器都有相同的软硬件配置并且平均服务请求相对均衡的情况。
sysfs把连接在系统上的设备和总线组织成为一个分级的文件，它们可以由用户空间存取，向用户空间导出内核的数据结构Q以及它们的属性。sysfs的一个目的就是展示设备驱动模型中各组件的层次关系。
在过去的几年中，随着微服务的增长，gRPC在这些较小的服务之间的相互通信中获得了很大的普及,在后台，gRPC使用http/2在同一连接和双工流中复用许多请求。
这是一个目前普遍使用的调度算法，算法在WRR的基础上加入了根据服务器端的负载信息周期性地调整服务器性能权值的过程。其基本思想是:根据CPU利用率、内存利用率、磁盘使用情况、连接数、进程数等硬件资源信息综合计算各个服务器的负载值，然后与一个己设定的代表系统利用率的阀值比较，如大于阀值则说明负载较重应调小权值，反之则调大权值。权值的大小决定了该服务器服务请求的能力大小。动态WRR是一种在算法复杂度和效率方面折中的较好算法，研究表明在请求的服务时间长度变化不大的情况下，动态WRR有较高的吞吐率和可伸缩性，包括思科和IBM的商业集群产品采用的也是动态WRR。
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