我们一些常见的网络应用基本上都是基于 TCP 和 UDP 的，这两个协议又会使用网络层的 IP 协议。但是我们完全可以绕过传输层的 TCP 和 UDP，直接使用 IP，比如
随着互联网的爆炸性增长及其在我们生活中日益重要的作用，互联网上的流量急剧增加，并且每年以超过100％的速度增长。服务器上的工作负载正在迅速增加，因此服务器很容易在短时间内过载，尤其是对于流行的网站。为了克服服务器的过载问题，有两种解决方案。一种是单服务器解决方案，即将服务器升级到性能更高的服务器，但是当请求增加时很快就会超载，因此我们必须再次升级，升级过程复杂且成本高。另一种是多服务器解决方案，即在服务器集群上构建可扩展的网络服务系统。当负载增加时，我们可以简单地将新服务器或更多服务器添加到集群中以满足不断增长的请求，而商用服务器具有最高的性能/成本比。因此，为网络服务构建服务器集群系统更具可扩展性和成本效益。
近期正在探索前端、后端、系统端各类常用组件与工具，对其一些常见的组件进行再次整理一下，形成标准化组件专题，后续该专题将包含各类语言中的一些常用组件。欢迎大家进行持续关注。
Energy Aware Scheduler（EAS）是Android手机默认的Scheduler。通过为每个任务选择正确的CPU，达到性能和功耗相平衡。它可以在big.LITTLE和DynamIQArm平台上实现节能调度决策。
Cilium 是一个开源的云原生解决方案，用于提供、保护(安全功能)和观察(监控功能)工作负载之间的网络连接，由革命性的内核技术 eBPF 提供动力。Cilium 主要使用场景是在 Kubernetes中，但 Cilium 的优势并不仅限于 Kubernetes 环境。
Kubernetes 是为运行分布式集群而建立的，分布式系统的本质使得网络成为 Kubernetes 的核心和必要组成部分，了解 Kubernetes 网络模型可以使你能够正确运行、监控和排查应用程序故障。
客座撰稿人：Karen Bruner，StackRox技术专员。原文可以在这里找到。
如今，在各种互联网应用中，随着站点对硬件性能、响应速度、服务稳定性、数据可靠性等要求也越来越高，单台服务器也将难以无法承担所有的访问需求。当然了，除了使用性价比高的设备和专用负载分流设备外，还有一些其他选择来帮你解决此问题，就是搭建集群服务器通过整合多台普通的服务器设备并以同一个地址对外提供相同的服务，今天就带领大家学习企业中常用的一种群集技术 —— LVS。
提高web应用程序性能比以往任何时候都更加重要。在线经济活动的份额正在增长;超过5%的发达国家的经济现在是在互联网上的(参见参考资料中的互联网统计数据)。而我们这个始终在线、高度连接的现代世界意味着用户的期望比以往任何时候都要高。如果您的站点没有立即响应，或者您的应用程序不能立即工作，用户将很快转向您的竞争对手。
在搭建Hadoop集群时，要求网络使用以太网，最低要求使用千兆网络，推荐使用万兆网络，标准配置是数据网络配备双万兆网卡，管理网络配备双千兆网卡。使用双万兆网卡的好处有以下几点：
在Linux系统中，绑定双网卡可以实现网络负载均衡和故障容错。当一张网卡出现故障时，系统可以自动切换到另一张网卡，保证网络的稳定性和可靠性。本文将介绍如何在Linux系统中进行双网卡绑定。
随着对旨在为关键系统提供服务的可靠和高性能基础架构的需求不断增加，术语可扩展性和高可用性不再受欢迎。虽然处理增加的系统负载是一个常见问题，但减少停机时间和消除单点故障同样重要。高可用性是一种大规模的基础设施设计，可以满足后面的考虑因素。
Linux内核作为一个通用的操作系统（OS），需要兼顾各种各样类型的进程，包括实时进程、交互式进程、批处理进程等。而调度器（Scheduler）作为OS的核心组件——CPU时间的管理器，主要负责选择某些就绪的进程来执行。不同的调度器根据不同的方法挑选出最适合运行的进程。目前，在Linux内核中支持的调度器有CFS调度器、Realtime调度器、Deadline调度器和Idle调度器 。本篇将简单介绍CFS调度器的设计原理。
随着网络技术的发展，融合了日益复杂的业务应用，并转向SDN(软件定义的网络)以实现快速、可重新配置的基础设施，管理和维护网络的任务相应变得困难。
在这篇文章中，我们讨论了三个开源的负载平衡器控制器，它们可以与任何Kubernetes的发行版一起使用。
k8s网络模型设计基础原则:每个Pod都拥有一个独立的 IP地址，而且 假定所有 Pod 都在一个可以直接连通的、扁平的网络空间中 。 所以不管它们是否运行在同 一 个 Node (宿主机)中，都要求它们可以直接通过对方的 IP 进行访问。设计这个原则的原因 是，用户不需要额外考虑如何建立 Pod 之间的连接，也不需要考虑将容器端口映射到主机端口等问题。
2. 在庆祝其成立32周年后的几天，Linus Torvalds今天宣布Linux 6.5内核系列的最终版本作为主要更新，引入了一些新功能，更新和新驱动程序以获得更好的硬件支持以及其他更改。经过七周的RC，Linux内核6.5具有新功能，例如ALSA中的MIDI 2.0支持，对RISC-V架构的ACPI支持，对UML（用户模式Linux）的Landlock支持，对AMD“Zen”系统的更好支持，以及对ARMv8.8 memcpy/memset指令的用户空间支持。Linux 6.5 中还新增了对功率封顶子系统和英特尔 RAPL 的 TPMI 接口驱动程序的英特尔 TPMI（拓扑感知寄存器和 PM 胶囊接口）支持，以及 EAS 平衡器中的“可运行提升”功能，以提高特定工作负载的 CPU 利用率。此版本还改进了 SMP 调度的负载平衡器，以识别具有多个繁忙同级的 SMT 内核，并允许优先级较低的 CPU 拉取任务以避免多余的迁移，并改进了 EXT4 文件系统的日志、块分配器子系统和并行 DIO 覆盖的性能。--linux.slashdot.org
Node.js进程管理器是一个有用的工具，可以确保Node.js进程或脚本连续（永久）运行，并使其能够在系统引导时自动启动。
负载均衡是什么鬼？从字面意思来看，它应该有两层意思分别是负载和均衡。而对于系统负载均衡它同样具有两层意思，其中系统负载指的系统能够承载的最大访问流量，系统均衡指的是前端请求要均匀地分配给后端机器，同时，同一用户要尽可能分配给同一机器。系统通过负载均衡以后具有如下好处：
近日有个需求，交换机有两台，做了堆叠，服务器双网卡，每个分别连到一台交换机上。这样就需要将服务器的网卡做成主备模式，以增加安全性，使得当其中一个交换机不通的时候网卡能够自动切换。 整体配置不难，网上也有相应的教程，可能有些是ubuntu的版本不同，所以配置以后没有达到应有的效果，最终通过51运维网的Ubuntu双网卡绑定的设置方法一文中的方法实现了该功能，本文简单记录之。 一、Bond的工作模式 Linux bonding驱动提供了一个把多个网络接口设备捆绑为单个的网络接口设置来使用，用于网络负载均衡及网络
交换机多端口和服务器对接时，需要确定是否需要配置聚合或者不配置聚合，并且配置聚合的时候还需要确认是静态聚合还是动态聚合，当然这和当前服务器网卡的 bond 模式有关。下面我们了解下 Linux 服务器的 7 种 bond 模式，说明如下：
Linux 任务调度程序通过将唤醒的任务推送到空闲的 CPU，以及在 CPU 空闲时从繁忙的 CPU 中拉取任务来平衡整个系统的负载。在大型系统上的推送侧和拉取侧，有效的伸缩都是挑战。对于拉取，调度程序搜索连续的更大范围中的所有 CPU，直到找到过载的 CPU，然后从最繁忙的组中拉取任务。这代价非常昂贵，在大型系统上要花费 10 到 100 微秒，因此搜索时间受到平均空闲时间的限制，并且某些范围不会被搜索。并非总能达到平衡，而且闲置的 CPU 依旧闲置。
在Kubernetes网络的背后，有一个在幕后工作的组件。它将你的服务（Services）转化为一些可用的网络规则。这个组件被称为 Kube-Proxy。
您需要足够的内存来缓冲活动的读取器和写入器。 您可以通过假设您希望能够缓冲 30 秒并将您的内存需求计算为 write_throughput*30 来对内存需求进行粗略估计。
Linux bonding 驱动提供了一个将多个物理网络端口捆绑为单个逻辑网络端口的方法，用于网络负载均衡、冗余和提升网络的性能 .我公司搭建的ftp服务需要高速下载，普通电脑网卡网口一般是千兆，配置一个万兆的网卡也需要支持万兆的网线，因此使用bond或Linux teaming来绑定多个网卡作为一个逻辑网口，配置单个的IP地址，会大幅提升服务器的网络吞吐(I/O)。
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。
赖滨，腾讯云高级工程师，7+年专注于操作系统相关技术。目前负责腾讯云原生OS的研发，以及OS/虚拟化的性能优化工作。 导语 调度器(Scheduler)子系统是内核的核心子系统之一，负责系统内 CPU 资源的合理分配，需要能处理纷繁复杂的不同类型任务的调度需求，还需要能处理各种复杂的并发竞争环境，同时还需要兼顾整体吞吐性能和实时性要求(本身是一对矛盾体)，其设计与实现都极具挑战。 为了能够理解 Linux 调度器的设计与实现，我们将以 Linux kernel 5.4 版本(TencentOS Serve
大家好，我是cloud3，本文讲一下操作系统中的调度算法以及多处理中的调度问题。
Spring Cloud是一系列框架的有序集合。它利用Spring Boot的开发便利性巧妙地简化了分布式系统基础设施的开发，如服务发现注册、配置中心、消息总线、负载均衡、断路器、数据监控等，都可以用Spring Boot的开发风格做到一键启动和部署。
请务必注意CDP Data Center的安装前置条件，请到https://docs.cloudera.com/cloudera-manager/7.1.1/installation/topics/cdpdc-requirements-supported-versions.html 查询对应版本的前提条件。对应CDP数据中心版7.1来讲，前提条件包括如下：
到官网下载源码文件，地址：http://nginx.org/en/download.html，选择最新版本。本人下载的地址为：http://nginx.org/download/nginx-1.10.2.tar.gz，可用wget命令下载，也可以在windows系统上下载好再传到linux上。
网卡绑定mode共有七种(0~6) bond0、bond1、bond2、bond3、bond4、bond5、bond6
系统环境：CentOS release 6.9 (Final) Linux centos6 2.6.32-696.10.1.el6.x86_64
如今如果没有提及容器，就很难谈论云计算。无论技术新手还是经验丰富的专家，都需要了解与云中容器相关的这些关键术语。 随着云计算中容器的普及，更多的组织选择不考虑采用外部的容器。 容器已经存在了一段时间，但Docker最近帮助他们成为企业使用的焦点。随着云计算的发展，越来越多的企业看到采用混合和多云模型的好处，但确保软件在从一个环境转移到另一个环境时可靠运行是所面临的一个挑战。容器已经通过将应用程序及其所有组件包装到一个更便携的软件包来解决问题。 而且，随着云计算中容器的日益普及，包括亚马逊网络服务(AWS)
Marathon是一个mesos框架，能够支持运行长服务，比如web应用等。是集群的分布式Init.d，能够原样运行任何Linux二进制发布版本，如 Tomcat Play等等，可以集群的多进程管理，实现服务的发现，为部署提供提供REST API服务，SSL与基础认证、配置约束，通过HAProxy、DNS实现服务发现和负载平衡，可定制化监控策略实现Task(一个App对应多个Task)的自动扩缩，Dcos架构与操作系统架构对比如图1.1所示。
负载平衡是一种在真实服务器集群中分配IP流量的方法，可提供一个或多个高度可用的虚拟服务。在设计负载均衡拓扑时，重要的是要考虑负载均衡器本身的可用性以及它背后的真实服务器。用C编写的类似于layer3, 4 & 7交换机制软件，具备我们平时说的第3层、第4层和第7层交换机的功能。
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。
在如今，在讨论云时是很难不提及容器技术的。无论你是刚刚入门的技术新人或者经验丰富的专业人士，一定都应当知道这些与云中容器技术相关的重要术语。 随着云计算中容器技术的普及，越来越多的企业都不选择考虑其他选项了。 虽然容器技术已经面世一段较长时间了，但最近是Docker帮助它们进入了企业应用的焦点。随着云的发展，更多的企业了解了采用混合云和多云模式的好处，但是确保软件在不同环境之间迁移时能够稳定运行则成为了一大挑战。容器技术是通过将应用程序机器所有组件打包成为单个可便携的包来解决这一难题的。 此外，随着云计
指将负载（工作任务）进行平衡、分摊到多个单元操作上进行运行，从而提高并发处理能力。
说起 Nginx，这款已经发展了近 20 年的Web服务器，在Web开发者中无疑是家喻户晓的存在。然而，随着时代的变迁，一代强者终将谢幕，而新贵 Pingora 正在悄然崛起，准备接过网络代理的王座。今天，主要让我们一起揭开Pingora的面纱。
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Load balancing，即负载均衡，是一种计算机技术，用来在多个计算机（计算机集群）、网络连接、CPU、磁盘驱动器或其他资源中分配负载，以达到最优化资源使用、最大化吞吐率、最小化响应时间、同时避免过载的目的。它将负载（工作任务，访问请求）进行平衡、分摊到多个操作单元（服务器，组件）上进行执行。是解决高性能，单点故障（高可用），扩展性（水平伸缩）的终极解决方案，具体模式如下图：
Cilium[1]通过使用 eBPF 充当 Kubernetes 的 CNI 和增强的网络层，为云原生环境提供网络、安全性和可观察性。
集群并不是一个全新的概念，其实早在七十年代计算机厂商和研究机构就开始了对集群系统的研究和开发。由于主要用于科学工程计算，所以这些系统并不为大家所熟知。直到Linux集群的出现，集群的概念才得以广为传播。对集群的研究起源于集群系统的良好的性能可扩展性(scalability)。提高CPU主频和总线带宽是最初提供计算机性能的主要手段。但是这一手段对系统性能的提供是有限的。接着人们通过增加CPU个数和内存容量来提高性能，于是出现了向量机，对称多处理机(SMP)等。但是当CPU的个数超过某一阈值，像SMP这些多处理机系统的可扩展性就变的极差。主要瓶颈在于CPU访问内存的带宽并不能随着CPU个数的增加而有效增长。与SMP相反，集群系统的性能随着CPU个数的增加几乎是线性变化的。
👉腾小云导读 随着云数据中心应用程序对内存的需求持续增长，TencentOS“悟净”——服务器内存多级卸载方案应运而生。“悟净”利用OS内核侧进行内存优化的天然优势，保障业务内存使用性能前提下，将较冷的内存换出至较便宜的设备上，从而降低整机的内存消耗，提高内存资源利用率，通过平滑降配、负载调压、内存超卖等手段实现降本增效，助力业务和客户商业增值。下面跟着本篇文章，来了解一下TencentOS“悟净”的强大之处吧！ 👉看目录，点收藏 1 业界面临的问题与机遇 1.1 高昂的内存成本 1.2 内
工作中主要以SUSE为主，网络作为整个高可用架构中最重要的环节之一，在物理上一般是双网卡绑定模式，通常使用默认的mode=1(active-backup)作为主备关系。
1）找出系统性能瓶颈（包括硬件瓶颈和软件瓶颈）； 2）提供性能优化的方案（升级硬件？改进系统系统结构？）； 3）达到合理的硬件和软件配置； 4）使系统资源使用达到最大的平衡。（一般情况下系统良好运行的时候恰恰各项资源达到了一个平衡体，任何一项资源的过渡使用都会造成平衡体系破坏，从而造成系统负载极高或者响应迟缓。比如CPU过渡使用会造成大量进程等待CPU资源，系统响应变慢，等待会造成进程数增加，进程增加又会造成内存使用增加，内存耗尽又会造成虚拟内存使用，使用虚拟内存又会造成磁盘IO增加和CPU开销增加）
2021 年 12 月 2 日，Cilium 项目宣布了 Cilium Service Mesh 的 beta 测试计划。基于 Google Cloud 基于 eBPF 的 Google Kubernetes Service (GKS) Dataplane V2 开创的概念，Cilium Service Mesh 于一年前于 2020 年 8 月宣布，推广了“无边服务网格”的理念。它扩展了 Cilium eBPF 产品以处理服务网格中的大部分 Sidecar 代理功能，包括 L7 路由和负载平衡、TLS 终
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
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