说到 AWS、Google、Azure 的全球负载均衡，那我们需要了解一下 Anycast IP。我们知道，在互联网中的公网 IP 是唯一的，正常来说，一个网络中不应该有两个相同的 IP，那么 Anycast protocol 就是这么一项可以让一个 IP

随着网站的业务越来越多，网站的服务就变的很重要，假设某天你的服务器挂了，会不会是一个天大的灾难呢？而且这种事情发生的概率还不小，断电了，服务器硬盘坏了，内存坏了等等，都会使你的系统挂掉，而且高并发的访问有时候也会使系统资源耗尽，然后导致服务器宕机，那么解决

@Beanpublic IRule myRule(){ return new RandomRule();//随机查找}

轮询方式，依次将请求分配到各个后台服务器中，默认的负载均衡方式。适用于后台机器性能一致的情况。挂掉的机器可以自动从服务列表中剔除。根据权重来分发请求到不同的机器中，指定轮询几率，weight和访问比率成正比，用于后端服务器性能不均的情况。根据请求者ip的h

在学习Eureka的时候，我们了解过Eureka的高可用，同样针对具体的微服务我们也可以部署多个相同的应用达到高可用的目的。针对上述在有多个服务提供者时，服务消费者如何确定调用哪一个服务提供者的问题，我们引入了客户端负载均衡的概念。Ribbon是客户端负载

director server2的搭建类似只需要将keepalived的配置文件中的内容稍作修改state MASTER -> state BACKUPpriority 100 -> priority 90. 启动keepalved服务[[em

keepalived-1端：[ ~]# [ ~]# yum install keepalived ipvsadm[ ~]# [ ~]# rpm -qa keepalived ipvsadm. virtual_server 192.168.18.110 80

为什么要有负载均衡？因为tomcat后端服务慢。tomcat是位于TCP/IP协议模型的应用层，请求数据传输需要经过完整的七层；在LVS模式下，由于需要在LVS调度器与真实服务器之间创建隧道连接，这同样会增加服务器的负担。与LVS类似，DR模式也叫直接路由

在关于高并发负载均衡一文中已经提到，企业在解决高并发问题时，一般有两个方向的处理策略，软件、硬件，硬件上添加负载均衡器分发大量请求，软件上可在高并发瓶颈处：数据库+web服务器两处添加解决方案，其中web服务器前面一层最常用的的添加负载方案就是使用ngin

ip_hash，每个请求按访问ip的hash结果分配，这样每个访客固定访问一个后端服务器，可以解决session的问题。url_hash（第三方）根据用户所请求的url资源路径分配到后端不同的服务器，可以解决后端是缓存服务器提高命中率。fair（第三方）

chproxy 是基于golang 编写的clickhouse http 服务的代理以及负载均衡中间件，功能比较丰富基于yaml 配置，对于多集群流量处理是一个很不错工具

当一个用户访问服务器A的时候，该台服务器A会保存这台服务器的session，但是当下次再访问的时候，被负载均衡算法可能算到了不同的服务器B，服务器B中没有用户的session，会要求用户再次登录。因为客户端发起的请求是无穷无尽的，所以对于的哈希值也是无穷大

yum install ipvsadm #安装ipvsadmipvsadm -C #清除所有虚拟服务。ifconfig ens33:0 $VIP/24 -->注意网卡ens33名称要与本机设备名称相符合。chow

开发和测试环境中，负载均衡由两台代理服务器，采用nginx+keepalived实现双机热备份和Web服务器的负载均衡。两台Web服务器互为备份，同时实现负载均衡，用于部署系统的后端程序，采用Redis解决前端访问的session共享问题，安装Tomcat

今年，ServiceMesh概念在社区里头非常火，有人提出2018年是ServiceMesh年，还有人提出ServiceMesh是下一代的微服务架构基础。作为架构师，如果你现在还不了解ServiceMesh的话，是否感觉有点落伍了？它诞生的背景是什么？企业

首先要知道一点Feign的负载均衡是Ribbon来实现的。Feign是一个声明式的Web Service客户端，它的目的就是让Web Service调用更加简单。Feign提供了HTTP请求的模板，通过编写简单的接口和插入注解，就可以定义好HTTP请求的参

关于负载均衡，经常听到四层负载均衡和七层负载均衡的说法，他们之间有什么关系和区别呢，今天就简单总结概括下。用一句话来说，四层负载均衡就是工作在计算机网络OSI七层分层的第四层（传输层）的，七层负载军和则是工作在第七层（应用层）的。同理，还有基于MAC地址的

不关心服务器的能力，每次请求到来进入下一台服务器进行处理。服务按顺序分配到集群中的服务器中。传入的请求会根据集群中服务器所打开的连接数来分配请求，也就是在集群中连接保持活跃数最低的服务器将接受下一次连接的请求。对当一台服务器刚上线的时候，为了防止服务器的资

在互联网应用中，随着站点对硬件性能、响应速度、服务稳定性、数据可靠性等要求越来越高，单台服务器力不从心解决方法:. #使用rpm查询是否有nfs-utils和rpcbind软件包[ ~]# rpm -q nfs-utilsnfs-utils-1.3.0-0

本文是对于Dubbo负载均衡策略之一的最小活跃数算法的详细分析。文中所示源码，没有特别标注的地方均为2.6.0版本。为什么没有用截止目前的最新的版本号2.7.4.1呢？从bug讲起来，印象更加深刻。本小节主要是为了演示方便，搭建了一个Demo服务。Demo