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。
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。。。
上一篇《分布式系统关注点——初识「高可用」》我们对「高可用」有了一个初步认识,其中认为「负载均衡」是「高可用」的核心工作。那么,本篇将通过图文并茂的方式,来描述出每一种负载均衡策略的完整样貌。
我们都对高可用有一个基本的认识,其中负载均衡是高可用的核心工作。本文将通过如下几个方面,让你妥妥的吃透“”负载均衡”。
一个网站要保持高可用,绝对要避免单点故障,即只有一台服务器提供web服务,当这台服务器宕机时,流量进不来,意味着白花花的钱就丢了。
GSLB 是 Global Server Load Balance 的缩写,即全局负载均衡。本文首先介绍了什么是负载均衡 SLB ,以及为什么要使用 SLB 。接着引出全局负载均衡 GSLB 的概念和作用。为此介绍了其基于 DNS进行解析和分配负载的实现,包括 DNS 的原理简介、应用部署中的基本概念、分配负载的决策条件等内容。以外,本文还简单介绍了通过 HTTP 和 IP 实现 GSLB 的方式,并对三者的优缺点进行了简单对比。最后是本文的参考文献。
什么是热点问题?在我们生活中,定义是:比较受广大群众关注或者欢迎的新闻或者信息或指某时期引人注目的地方或问题。
基于DNS解析的GSLB方案实际上就是把负载均衡设备部署在DNS系统中。在用户发出任何应用连接请求时,首先必须通过DNS系统来请求获得服务器的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器的IP地址。从用户的视角看,整个应用流程与没有GSLB参与时没有发生任何变化。
LVS在基本的生产环境中,都会同时运行在二台硬件相近的服务器上:LVS Router(主 LVS ),一个作为备份LVS(备份 LVS )。 主 LVS 服务器在网站的前端起二个作用:
总结 开启压缩主要是为了减少网络传输消耗,浏览器会对压缩的文件进行解压缩,这个过程要快很多。
用户拟在运营商租用了多台的服务器,都为提供业务交易查询的web服务器。用户提出准备使用自购的dns服务进行单个域名的多个ip地址设置,已完成业务交易查询的web服务器的负载均衡。粗一听,好像挺完美的方案,但实际不可行。
大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君。1.用户向网站的local dns请求域名解析
-多年互联网运维工作经验,曾负责过大规模集群架构自动化运维管理工作。 -擅长Web集群架构与自动化运维,曾负责国内某大型金融公司运维工作。 -devops项目经理兼DBA。 -开发过一套自动化运维平台(功能如下): 1)整合了各个公有云API,自主创建云主机。 2)ELK自动化收集日志功能。 3)Saltstack自动化运维统一配置管理工具。 4)Git、Jenkins自动化代码上线及自动化测试平台。 5)堡垒机,连接Linux、Windows平台及日志审计。 6)SQL执行及审批流程。 7)慢查询日志分析web界面。
防火墙(Firewall)也称防护墙,是由Check Point创立者Gil Shwed于1993年发明并引入国际互联网(US5606668(A)1993-12-15)防火墙是位于内部网和外部网之间的屏障,它按照系统管理员预先定义好的规则来控制数据包的进出。防火墙是系统的第一道防线,其作用是防止非法用户的进入。
在本辅导课中,我会讨论许多流行的深度生成模型的数学基础,包括受限玻尔兹曼机(RBMs)、深度玻尔兹曼机(DBMs)、亥姆霍兹机、变分自动编码器(VAE)和重要性加权自动编码器(IWAE)。我会进一步证明在视觉物体识别,信息检索及自然语言处理应用中,这些模型能从高维度数据中提取出有意义的表征。
防火墙(Firewall)也称防护墙,是由Check Point创立者Gil Shwed于1993年发明并引入国际互联网(US5606668(A)1993-12-15)防火墙是位于内部网和外部网之间的屏障,它按照系统管理员预先定义好的规则来控制数据包的进出。防火墙是系统的第一道防线,其作用是防止非法用户的进入
负载均衡 (Load Balancing) 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。 大型
如果不用nginx,仅仅只是tomcat,要想在同一个80端口下去开多个http服务是不行的,只能开一个,但是使用nginx后,可以开多个,并且可以针对不同的域名去进行访问和配置,这就是虚拟主机的功能。而配置中的server就是一个虚拟主机。
在分布式系统中,多台服务器同时提供一个服务,往往就需要一个负载均衡算法,来分发流量。
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:
在 负载均衡算法 — 轮询 一文中,我们就指出了加权轮询算法一个明显的缺陷。即在某些特殊的权重下,加权轮询调度会生成不均匀的实例序列,这种不平滑的负载可能会使某些实例出现瞬时高负载的现象,导致系统存在宕机的风险。为了解决这个调度缺陷,就提出了 平滑加权轮询 调度算法。
在分布式系统中,为了实现负载均衡,必然会涉及到负载调度算法,如 Nginx 和 RPC 服务发现等场景。常见的负载均衡算法有 轮询、源地址 Hash、最少连接数,而 轮询 是最简单且应用最广的算法。
在Dubbo中,负载均衡是实现高可用和高性能的重要手段之一。Dubbo支持多种负载均衡策略,可以根据业务场景进行选择。本文将详细介绍Dubbo支持的负载均衡策略,并结合代码实践给出操作步骤。
负载均衡 (Load Balancing) 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。
记得我们那时候刚开始学习Java的时候都只是一个单体项目,项目里面的配置基本都是写在项目里面的properties文件中,比如数据库配置啥的,各种逻辑开关,一旦这些配置修改了,还需要重启项目这修改才会生效。随着各种微服务的诞生,服务的拆分也越来越细,可能涉及的服务成千上百,服务基本也是集群部署,这样再去一个一个项目修改配置,然后重启这显然是行不通的。所以分布式配置中心就诞生了,现在开源的分布式配置中心也挺多的比如:开源分布式配置中心有很多,比如spring-cloud/spring-cloud-config、淘宝/diamond、百度/disconf、携程/apollo、netflix/archaius、Qconf、XDiamond、nacos等等。我们是不是很好奇配置中心如何做到实时更新并且通知到客户端的这也是一个面试中经常会问到的题目。下面我们就以apollo为例吧去分析分析它是如何实现的。为什么选择Apollo来分析列?因为现在的公司就在使用它作为配置中心。虽然Apollo是携程开源的,但是携程内部也不用它。
大家都知道古代皇帝各个都是后宫佳丽三千,而皇帝身上都天然的带着雨露均沾的精神,不想单独的宠爱一人!
服务消费者从服务配置中心获取服务的地址列表后需要选取其中一台发起RPC/HTTP调用,这时需要用到具体的负载均衡算法。常用的负载均衡算法有轮询法、加权轮询法、随机法、加权随机法、源地址哈希法、一致性哈希法等。
负载均衡策略是实现负载均衡器的关键,而负载均衡器又是分布式系统中不可或缺的重要组件。使用它有助于提高系统的整体性能、可用性、可靠性和安全性,同时支持系统的扩展和故障容忍性。对于处理大量请求的应用程序和微服务架构来说,负载均衡器是不可或缺的重要工具。
常见的负载均衡算法,大概有 7 种。它们分别是:完全随机算法、加权随机算法、完全轮询算法、加权轮询算法、平滑加权轮询算法、哈希算法、最小压力算法。本文结合我个人的理解,给大家从头来写出 6 种负载均衡算法。
什么是负载均衡 负载均衡,英文名称为Load Balance,指由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合,每台服务器都具有等价的地位,都可以单独对外提供服务而无须其他服务器的辅助。通过某种负载分担技术,将外部发送来的请求均匀分配到对称结构中的某一台服务器上,而接收到请求的服务器独立地回应客户的请求。负载均衡能够平均分配客户请求到服务器阵列,借此提供快速获取重要数据,解决大量并发访问服务问题,这种集群技术可以用最少的投资获得接近于大型主机的性能。 负载均衡分为软件负载均衡和硬件负载均衡,前者的代表是
加权轮询策略是在轮询策略的基础上增加了权重的概念,权重越大的服务实例会获得更多的请求。这种策略适合于一些性能较好的服务器,可以提高系统的性能。我们可以使用Spring Cloud Gateway提供的WeightedResponseTimeLoadBalancer来实现加权轮询负载均衡。
Nginx负载均衡是Nginx的核心功能之一,工作在第七层。它是除了lvs,haproxy之外市面上较为流行的一种负载均衡软件。可以将客户端请求分流到跨多个计算资源(如计算机,计算机集群,网络链接,中央处理单元或磁盘驱动器)的工作负载分布。负载均衡旨在优化资源使用,最大化吞吐量,最小化响应时间,并避免任何单一资源的过载。使用具有负载平衡的多个组件而不是单个组件可以通过冗余来提高可靠性和可用性。本文简要描述Nginx负载均衡的配置,供大家参考。
所谓负载均衡就是将外部发送过来的请求均匀或者根据某种算法分配到对称结构中的某一台服务器中。负载均衡可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡,常见的硬件负载均衡有F5、Array等,但是这些设备都比较昂贵。相比之下,利用软件来实现负载均衡就比较简单了,常见的像是 Nginx 的反向代理负载均衡。
缺点:没有考虑机器的性能问题,根据木桶最短木板理论,集群性能瓶颈更多的会受性能差的服务器影响。
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。
1 基本概念 SOA 公共的业务被拆分出来,形成可共用的服务,最大程度地保障代码和逻辑的复用,避免重复建设,这种设计称为SOA。 路由 SOA架构中,服务消费者通过服务名称,在众多服务中心找到要调用的服务的地址列表,称为服务的路由。 负载均衡 对于负载高的服务,一般有多台服务器组成的集群,当请求到来时,为了将请求均衡的分配到后端服务器,负载均衡程序将从服务对应的地址列表中,通过相应的负载均衡算法和法则,选取一台服务器进行访问,这个过程称为服务的负载均衡 服务配置中心 当服务越来越多,规模变大,单靠人
记得同事曾说过一个故事:在他刚工作的时候,他同事有一天兴冲冲的跑到公司说,你们知道吗,公司请了个大牛。大牛?对,那人会写AJAX!哇,真是大牛啊,跟着他,可以学不少东西啊。我听了笑了,但有点难以理解,因为现在几乎只要是一个开发,都会写AJAX,怎么写个AJAX就算大牛呢?
常见的几种负载均衡算法 📷 1、轮询法 将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上,它均衡地对待后端的每一台服务器,而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。 2、随机法 通过系统的随机算法,根据后端服务器的列表大小值来随机选取其中的一台服务器进行访问。由概率统计理论可以得知,随着客户端调用服务端的次数增多, 其实际效果越来越接近于平均分配调用量到后端的每一台服务器,也就是轮询的结果。 3、源地址哈希法 源地址哈希的思想是根据获取客户端的IP地址,通过哈希函数计算得到的一个数值,用该数值对服务器列表的大小进行取
顾名思义将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上,它均衡地对待后端的每一台服务器,而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。
Dubbo: https://dubbo.apache.org/zh/docs/v2.7/dev/source/loadbalance/#21-randomloadbalance
先将服务器放进数组或者列表当中,通过JDK的随机算法,获取一个在数组有效范围内的下标,根据这个随机下标访问对应服务器。由概率统计理论可以得知,随着客户端调用服务器的次数增多,其实际效果越来越接近于平均分配请求到服务器列表中的每一台服务器。
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。
分摊到多个操作单元上进行执行,和它的英文名称很匹配。就是我们需要一个调度者,保证所有后端服务器都将性能充分发挥,从而保持服务器集群的整体性能最优,这就是负载均衡。 负载均衡这里面涉及的东西相对也是比较多的,理论就不说太多了,网上,书上很多,今天我们就利用Nginx服务器来实现一个简单的负载均衡
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。
近日来,和很多来自传统行业、国企、政府的客户在沟通技术细节时,发现云原生所代表的技术已经逐渐成为大家的共识,从一个虚无缥缈的概念渐渐变成这些客户的下一个技术战略。自然,应用架构就会提到微服务,以及其中最重要的分布式协作的模式——服务发现。模式(pattern)是指在特定上下文中的解决方案,很适合描述服务发现这个过程。不过相对于 2016 年,现在我们最少有十多种的方式能实现服务发现,这的确是个好时机来进行回顾和展望,最终帮助我们进行技术选型与确定演进方向。
按照一定的算法【权重、轮询】,将客户端请求转发到不同应用服务器上,减轻单个服务器压力,提高系统并发量。
Spring Cloud Ribbon 是一个客户端负载均衡器,它的核心组件包括负载均衡器、服务列表和负载均衡策略。
代码下载地址:https://github.com/f641385712/netflix-learning
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云