阿里分布式负载均衡架构介绍
分布式计算 负载均衡
分布式计算负载均衡分布式计算负载均衡是指在分布式计算系统中，通过合理地分配和调度任务，使得各个计算节点的负载能够均衡地分担，从而提高整个系统的性能和可靠性。
负载均衡是分布式计算系统中的重要技术之一，其作用是优化系统资源的利用，避免某些节点负载过重，而其他节点负载过轻的情况。
在分布式计算系统中，负载均衡的实现需要考虑多个因素。
首先是任务的分配策略，即如何将任务均匀地分配给各个计算节点。
常见的任务分配策略有随机分配、轮询分配和最小负载分配等。
随机分配策略简单快捷，但容易出现负载不均衡的情况；轮询分配策略可以平均地分配任务，但无法考虑节点的实际负载情况；最小负载分配策略可以根据节点的实际负载情况动态地分配任务，但需要实时监测节点的负载状态。
除了任务分配策略，还需要考虑任务调度策略。
任务调度是指根据任务的优先级和节点的负载情况，合理地安排任务的执行顺序。
常见的任务调度策略有优先级调度、最短作业优先调度和最小执行时间调度等。
优先级调度可以根据任务的重要性和紧急程度，合理地安排任务的执行顺序；最短作业优先调度可以根据任务的执行时间，选择执行时间最短的任务；最小执行时间调度可以根据节点的负载情况，选择执行时间最短的任务所在的节点。
在实际应用中，负载均衡技术有多种实现方式。
其中一种常见的方式是使用负载均衡器，负载均衡器作为一个中间件，负责接收用户请求，并根据预先设定的策略将请求转发给不同的计算节点。
负载均衡器可以根据节点的负载情况动态地调整转发策略，从而实现负载均衡。
另一种方式是使用分布式调度算法，分布式调度算法可以根据节点的负载情况和任务的优先级，动态地分配和调度任务，使得各个计算节点的负载能够均衡地分担。
负载均衡技术在分布式计算系统中具有重要的意义。
它可以提高系统的性能和可靠性，避免节点负载过重或负载过轻的情况。
通过合理地分配和调度任务，负载均衡技术可以优化系统资源的利用，提高系统的吞吐量和响应速度。
同时，负载均衡技术还可以提高系统的可靠性，当某个节点发生故障时，可以自动将任务转发给其他正常工作的节点，保证系统的正常运行。
阿里巴巴大规模分布式软负载体系原理及实践
微服务的基石石 - 服务发现与注册中心心
Server Based
• 优势
• 侵入入小小 • 易易集中管控
• 劣势
• 网网关式，有单点 • 成本高高
• 例例子子
• Nginx • LVS • Maglev
基 于 服 务 端 负 载 均 衡
Client Based
• 优势
• 劣势
• 无无单点
• 侵入入大大
支支持动态、逻辑隔离
• 逻辑隔离 vs 物理理隔离
•
逻辑隔离更更灵活
•
符合弹性等需求
A/B Testing
微灰度
• 灰度效率问题
• 后端测试难 • 上下游依赖链路路复杂，
新测试环境部署困难 • 线上数据和链路路状态
难以仿真 • 链路路局部创新和优化
难
• 敏敏捷创新和试错
• 低成本扩展多套环境 • 对业务0侵入入的灰度
流量量控制侧偏重于使用用硬件负载均衡器器、偏 重于四层负载均衡、偏重于集中的网网关代理理 模式，偏重于Server-Based Load Balance的 一一系列列的实践方方法。
Organiza(on’s,DMZ
防火火墙 DMZ
• 4层硬件负载均衡
• f5/lvs,路路由器器,网网络NAT
• 7层反向代理理集群
互联网网 DevOps
云计算
软负载
• 偏重于7层负载均衡 • 软件定义流量量均衡策略略 • 理理解业务语义的流量量调拨 • 数据和算法驱动的精细流量量控制策略略 • 扩展性和灵活性 • 可操作性
万物皆“服务” 以服务为中心心的现代应用用架构趋势
service
Service-Centric Architecture
分布式负载均衡算法-第1篇
负载均衡算法分类
加权轮询算法
1.加权轮询算法考虑服务器的性能差异，为每个服务器分配不 同的权重。 2.服务器的权重可以根据其性能、负载情况等因素进行动态调 整。 3.加权轮询算法能够更好地利用服务器的资源，提高整体性能 。
▪ 安全与性能的平衡
1.加密性能损耗：加密和解密操作会对系统性能造成影响，需 要选择合适的加密算法和协议来平衡安全与性能。 2.防御策略选择：在选择防御策略时，需要考虑到对系统性能 的影响，避免过度防御导致系统性能下降。
分布式系统安全性
▪ 法律法规与合规性
1.遵守法律法规：分布式系统的安全性需要遵守相关法律法规 和标准，如网络安全法、等级保护等。 2.数据合规性：在处理用户数据时，需要遵守数据保护相关法 律法规，如GDPR等。
1.部署环境：在实际环境中部署算法，确保测试环境与生产环 境尽可能相似。 2.测试场景：设计多种测试场景，包括正常负载、高并发、异 常情况等。 3.收集数据：收集各种场景下的性能数据，如响应时间、错误 率、资源利用率等。
▪ 性能模型建立与分析
1.建立性能模型：基于排队论、网络流等理论建立算法性能模 型。 2.参数拟合：通过实际数据拟合模型参数，使模型更加贴近实 际情况。 3.模型分析：利用性能模型分析算法在不同场景下的性能表现 ，为优化提供理论依据。
常见负载均衡算法
最小连接数算法（ LeastConnections）
1.选择当前连接数最少的服务器分发请求，以提高系统性能。 2.能够动态地根据服务器负载情况调整分发策略。 3.在高并发场景下，需要实时获取服务器连接数信息，可能增 加系统开销。
分布式系统中负载均衡技术的应用总结
分布式系统中负载均衡技术的应用总结分布式系统中负载均衡技术的应用总结在分布式系统中，负载均衡技术是非常重要的一种技术。
负载均衡技术可以帮助我们合理地分配系统的资源，使得系统能够更加高效地运行。
这篇文章将对分布式系统中的负载均衡技术的应用进行总结，包括其原理、分类、应用场景以及优缺点等方面，以便更好地理解和应用这些技术。
一、负载均衡技术的原理在分布式系统中，负载均衡技术的原理就是通过将请求分发到多个服务器上来平衡每个服务器的负载。
具体来说，当一个请求到达负载均衡器时，负载均衡器会通过一定的算法来决定将该请求发往哪一台服务器。
通常来说，这个算法有多种，如轮询、哈希、最小连接数等等。
二、负载均衡技术的分类根据不同的分类标准，现在的负载均衡技术可以分为以下几类：1. 基于硬件的负载均衡器这种负载均衡器通常是物理设备，可以直接插入到数据中心网络中，从而模拟出一个高速、高容量的网络交换机。
这种负载均衡器可以处理更大规模的并发请求，并且具有更高的性能和可靠性，但是价格较高。
2. 基于软件的负载均衡器这种负载均衡器通常是通过软件来实现的，可以运行在任何计算机上。
它们通常是更加灵活和可定制的，并且价格也相对便宜。
但是，在处理大量并发请求时，性能可能不如硬件负载均衡器。
3. 系统内嵌负载均衡技术这种负载均衡技术通常是嵌入在服务器操作系统中的一种软件。
它可以基于CPU、内存、IO等硬件资源的使用情况来调度请求，以保证系统的稳定性和高可用性。
三、负载均衡技术的应用场景负载均衡技术通常在以下场景中得到广泛应用：1. 网站或应用的高并发访问当网站或应用的访问量变得非常庞大时，单个服务器很难承载如此高的并发流量。
这时就需要使用负载均衡技术将流量均衡到多台服务器上，以保证服务的响应速度和性能。
2. 数据库访问数据库在处理大量请求时很容易发生性能瓶颈。
这时，我们可以使用负载均衡技术将请求均衡到多个数据库节点上，以提高整个系统的性能和可用性。
负载均衡体系结构的概念
负载均衡体系结构的概念
负载均衡体系结构是一种分布式系统架构，旨在使多个服务器能够协同工作以处理大量的请求。
负载均衡体系结构包括多个服务器，每个服务器都具有相同的应用程序和数据，以便能够协同处理来自客户端的请求。
该体系结构的核心思想是将请求分配到最适合的服务器上，以便最大程度地提高系统性能和可靠性。
负载均衡体系结构通常包括以下组件：
1. 负载均衡器：负责将请求分配到不同的服务器上。
负载均衡器可以是硬件设备或软件程序。
2. 服务器池：包含多个服务器，每个服务器都可以处理客户端请求。
3. 监视器：负责监视服务器和负载均衡器的性能和可靠性。
负载均衡体系结构的主要优点包括：
1. 提高系统性能：通过将请求分配到最适合的服务器上，负载均衡体系结构可以提高系统的响应速度和处理能力。
2. 提高可靠性：通过将请求分配到多个服务器上，负载均衡体系结构可以提高系统的可靠性和容错性。
3. 简化管理：通过使用负载均衡体系结构，可以简化服务器管理和维护工作。
总之，负载均衡体系结构是一种高效且可靠的分布式系统架构，可以大大提高系统的性能和可靠性，同时也可以简化服务器的管理和维护工作。
分布式系统中的负载均衡技术
分布式系统中的负载均衡技术随着互联网的高速发展和用户对高性能、高可用性的要求越来越高，大型网站、电子商务、金融、游戏等业务系统需要在分布式、高并发的环境下保证系统的稳定性和性能。
而负载均衡技术在这一领域中扮演着至关重要的角色。
本文将为您介绍分布式系统中的负载均衡技术并探讨其实现原理与优势。
一、什么是负载均衡技术？负载均衡（load balancing）是指将系统的负载分摊到多台服务器上，使得每台服务器的负载均衡，从而提高整个系统的性能和可用性。
负载均衡技术可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡。
在硬件负载均衡中，专门的负载均衡器来作负载均衡分配，而软件负载均衡则是直接在应用服务器中实现。
其中，软件负载均衡分为两种实现方式：DNS负载均衡和HTTP负载均衡。
二、DNS负载均衡DNS负载均衡的实现原理是将一个域名解析到多个IP地址，然后通过DNS服务器将请求分发到多台服务器上。
在这种方式下，客户端每次请求时都会先查询DNS服务器，然后返回一个可用的服务器IP地址，再与该服务器建立连接。
这种方式的优劣点如下：优点：1. 简单：只需要修改DNS记录即可支持负载均衡；2. 可伸缩性好：只需要增加服务器IP地址到DNS记录就可扩展集群的容量；3. 可以进行全局负载均衡：通过将DNS记录与地域绑定可支持全球性负载均衡；4. 可以通过权重设置进行负载均衡。
缺点：1. DNS缓存：由于DNS记录具有缓存的特性，所以无法实现动态负载均衡；2. 故障检测：DNS服务器无法检测故障机器，无法及时转移流量，服务发现速度较慢；3. Session管理：由于DNS负载均衡无法针对Session进行管理，导致Session无法复制到其他服务器；4. 故障恢复：当服务器故障时无法及时恢复。
三、HTTP负载均衡HTTP负载均衡的实现方式是将服务器集群作为一个统一的服务，然后通过代理服务器或反向代理服务器将请求分发到不同的服务节点上。
实现HTTP负载均衡的软件有Nginx、HAproxy、Apache、LVS等。
阿里巴巴网站全局负载均衡及DDOS攻击防范解决方案技术白皮书
阿里巴巴网站全局负载均衡及DDOS攻击防范解决方案一、客户（项目）背景A（）是全球企业间（B2B）电子商务的著名品牌,是目前全球最大的网上贸易市场。
良好的定位，稳固的结构，优秀的服务使A成为全球首家拥有210万商人的电子商务网站，成为全球商人网络推广的首选网站，被商人们评为"最受欢迎的B2B网站"。
四次被美国权威财经杂志《福布斯》选为全球最佳B2B站点之一，多次被相关机构评为全球最受欢迎的B2B网站、中国商务类优秀网站、中国百家优秀网站、中国最佳贸易网，被国内外媒体、硅谷和国外风险投资家誉为与Yahoo，Amazon，eBay，AOL比肩的五大互联网商务流派代表之一。
二、客户需求在网络建设的初期，A网站的服务器集群位于美国的数据中心，提供集中式的在线服务。
随着Internet 网络及用户的飞速发展，A在用户越来越多，公司盈利健康增长的同时，面临的问题越来越显著的表现在以下几个方面：如何保证客户服务的稳定性。
很直接的一个问题是，一旦美国访问入口的服务器集群停止工作或美国方面的ISP服务中断，如何保证B-to-B的服务始终在线呢？这将直接关系到A网站在客户中的信誉和公司的受益。
如何为客户提供最及时的响应。
所有用户都必须访问美国站点，无论是用户位于中国、亚洲其它国家还是其它大洲的国家。
虽然现在的网络状况越来越好，但是仍旧无法保证客户得到最及时的响应。
美国站点的负载也会不断增长。
而用户始终会越来越挑剔，响应因此必须通过更快的响应速度来满足客户的需求。
网络安全。
越知名和盈利越高的网站往往更容易受到黑客的恶意攻击，特别是危害极大的DOS和DDOS攻击。
因此，交换级别的安全服务和攻击防范能力是网站及客户急需的服务之一。
因此，A急需建立世界范围内的CDN（Content Delivery Network）网络，在保证客户服务稳定的基础上提供最快、最佳的响应，并同时确保网站安全，免于遭受DOS/DDOS攻击的侵害。
分布式系统的性能优化和负载均衡
分布式系统的性能优化和负载均衡分布式系统是一种常见的计算模型，它可以将任务分解成若干子任务，并将它们分配到多台计算机上并行运算。
与单机系统相比，它具备更强的计算能力和扩展性。
但是，在分布式系统中，性能优化和负载均衡是两个至关重要的问题。
一、性能优化性能优化是指通过一系列技术手段对分布式系统进行优化，使其具备更高的计算能力和吞吐量。
在分布式系统中，常用的性能优化技术包括：1.1 垂直扩展垂直扩展是指通过增加单个计算节点的硬件资源（如CPU、内存、硬盘等）来提高分布式系统的性能。
这种方法适用于单个节点负载过大的情况，但其扩展性有限，难以解决整个系统的性能问题。
1.2 水平扩展水平扩展是指通过增加计算节点的数量来提高分布式系统的性能，每个节点的计算能力相对较弱。
这种方法可以有效地提高系统的计算能力和扩展性，但需要实现节点间的协同工作，需要调整系统的架构和算法。
1.3 数据分片数据分片是将数据按照一定的规则划分为不同的部分，分别存放在不同的计算节点上，从而提高分布式系统的并行处理能力和性能。
例如，可以按照数据的ID、时间戳等属性进行分片，以达到负载平衡和性能优化的目的。
1.4 缓存缓存是对系统的一种优化方式，其通过在计算节点内存中缓存部分数据，从而减少对磁盘的访问，提高系统的响应速度和吞吐量。
二、负载均衡负载均衡是指将系统的请求均匀地分布到不同的计算节点上，从而避免单个节点负载过大的情况，提高系统的并行处理能力和性能。
在分布式系统中，常用的负载均衡技术包括：2.1 轮询轮询是一种简单的负载均衡算法，其将请求依次分发到每个计算节点上，不考虑每个节点的负载情况。
这种方法适用于节点数量较少，且节点的性能相对均衡的情况。
2.2 随机随机是一种将请求随机地分发到各个计算节点上的算法，可以有效地避免轮询算法中的请求集中在某一个节点的问题，提高系统的负载均衡度。
但是，由于随机算法不考虑节点的实际负载情况，可能导致某些节点的负载过大。
负载均衡集群和分布式集群
负载均衡集群和分布式集群
负载均衡集群和分布式集群是两种常见的计算机集群架构，旨在提高系统性能和可靠性。
它们在不同层面上解决了计算资源的分配和任务的处理问题。
负载均衡集群是指通过分发工作负载到多个服务器节点上来实现资源的平衡。
当用户的请求到达集群时，负载均衡器（Load Balancer）负责将请求分发给集群中的可用节点。
这样做的好处是，负载均衡可以避免出现单个节点过载而导致性能下降或系统故障。
负载均衡可以根据不同的策略（如轮询、权重、最小连接数等）来决定请求应该分发到哪个节点上。
负载均衡集群通常用于网络应用和网站服务器等场景。
分布式集群是指将应用系统分解为多个独立的、协同工作的节点，每个节点都承担一部分任务。
每个节点可以是独立的服务器或虚拟机，它们之间通过网络进行通信和协作，以完成整个系统的功能。
分布式集群的好处是能够提高系统的可扩展性和容错性。
当需要处理大量数据或者进行复杂计算时，分布式集群可以将任务分解为多个子任务，并由不同的节点并行处理，从而加快处理速度。
此外，分布式集群还可以提供容错机制，当其中一个节点发生故障时，其他节点可以继续工作，确保整个系统的可用性。
需要注意的是，负载均衡集群和分布式集群可以结合使用。
在一个分布式集群中，可以使用负载均衡来分发任务到各个节
点，以确保资源的均衡利用和系统的高可用性。
总之，负载均衡集群和分布式集群是两种常见的集群架构，它们通过资源的分配和任务的分解与协作，提高了系统的性能、可靠性和可扩展性。
依据具体的应用需求和场景，选择适合的集群架构是关键。
阿里云负载均衡SLB简介
阿⾥云负载均衡SLB简介⼀、什么是负载均衡负载均衡（Server Load Balancer）是将访问流量根据转发策略分发到后端多台云服务器（ECS实例）的流量分发控制服务。
负载均衡扩展了应⽤的服务能⼒，增强了应⽤的可⽤性。
概述负载均衡通过设置虚拟服务地址，将添加的同⼀地域的多台ECS实例虚拟成⼀个⾼性能、⾼可⽤的后端服务池，并根据转发规则，将来⾃客户端的请求分发给后端服务器池中的ECS实例。
负载均衡默认检查云服务器池中的ECS实例的健康状态，⾃动隔离异常状态的ECS实例，消除了单台ECS实例的单点故障，提⾼了应⽤的整体服务能⼒。
此外，负载均衡还具备抗DDoS攻击的能⼒，增强了应⽤服务的防护能⼒。
组成部分负载均衡由以下三个部分组成：负载均衡实例（Server Load Balancer instances）⼀个负载均衡实例是⼀个运⾏的负载均衡服务，⽤来接收流量并将其分配给后端服务器。
要使⽤负载均衡服务，您必须创建⼀个负载均衡实例，并⾄少添加⼀个监听和两台ECS实例。
监听（Listeners）监听⽤来检查客户端请求并将请求转发给后端服务器。
监听也会对后端服务器进⾏健康检查。
后端服务器（Backend Servers）⼀组接收前端请求的ECS实例。
您可以单独添加ECS实例到后端服务器池，也可以通过虚拟服务器组或主备服务器组来批量添加和管理。
产品优势⾼可⽤采⽤全冗余设计，⽆单点，⽀持同城容灾。
搭配DNS可实现跨地域容灾，可⽤性⾼达99.95%。
根据应⽤负载进⾏弹性扩容，在流量波动情况下不中断对外服务。
可扩展您可以根据业务的需要，随时增加或减少后端服务器的数量，扩展应⽤的服务能⼒。
低成本与传统硬件负载均衡系统⾼投⼊相⽐，成本可下降60%。
安全结合云盾，可提供5Gbps的防DDoS攻击能⼒。
⾼并发集群⽀持亿级并发连接，单实例提供千万级并发能⼒。
⼆、产品架构负载均衡基础架构是采⽤集群部署，提供四层（TCP协议和UDP协议）和七层（HTTP和HTTPS协议）的负载均衡，可实现会话同步，以消除服务器单点故障，提升冗余，保证服务的稳定性。
分布式数据库的负载均衡技术详解(Ⅰ)
分布式数据库的负载均衡技术详解随着互联网和大数据时代的到来，分布式数据库的应用越来越广泛。
在处理大规模数据的场景下，如何实现负载均衡成为了一个关键的技术挑战。
本文将围绕分布式数据库的负载均衡技术展开详细的论述。
一、负载均衡概述负载均衡是一种通过有效分配服务器资源来实现对网络流量、请求或者连接的分布的技术。
它的主要目的是提高整个系统的性能、可靠性和可扩展性。
在分布式数据库中，负载均衡是非常重要的，因为它可以确保每个节点都能够承担适当的负载，从而避免出现单点故障和性能瓶颈。
二、负载均衡的策略在分布式数据库中，负载均衡主要采用以下几种策略：1. 基于权重的负载均衡基于权重的负载均衡策略是根据服务器的性能和负载情况来动态调整每个节点的负载比例。
通常情况下，性能更好的服务器会被分配更多的负载，以确保整个系统的性能达到最优化。
2. 轮询负载均衡轮询负载均衡策略是将请求按照顺序依次分配给每个节点，每个节点都会平均地承担一定比例的负载。
这种策略简单易行，但无法根据节点的实际负载情况进行调整。
3. 基于哈希的负载均衡基于哈希的负载均衡策略是根据请求的特定标识进行哈希计算，然后将结果映射到相应的节点上。
通过这种方式，可以确保相同请求每次都会被分配到同一个节点上，从而提高缓存命中率和系统的稳定性。
4. 基于响应时间的负载均衡基于响应时间的负载均衡策略是根据每个节点的响应时间来动态调整负载分配。
通常情况下，响应时间更短的节点会被分配更多的负载，以确保整个系统的性能达到最优化。
三、负载均衡的实现在分布式数据库中，实现负载均衡通常需要考虑以下几个方面：1. 节点健康检查节点健康检查是保证负载均衡正常运行的基础。
通过对每个节点的健康状态进行监控和检测，可以及时发现故障节点并进行隔离，从而确保整个系统的稳定性和可靠性。
2. 负载均衡算法选择合适的负载均衡算法对于系统的性能和稳定性至关重要。
在实际应用中，通常需要根据系统的负载情况和性能要求来选择合适的负载均衡算法。
阿里云-负载均衡服务产品简介
负载均衡/产品简介
产品简介
产品概述
产品概述
负载均衡（Server Load Balancer）是对多台云服务器进行流量分发的负载均衡服务。负载均衡可以 通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力，通过消除单点故障提升应用系统的可用性。 负载均衡服务通过设置虚拟服务地址（IP），将位于同一地域（Region）的多台云服务器（Elastic Compute Service，简称ECS）资源虚拟成一个高性能、高可用的应用服务池；根据应用指定的方式 ，将来自客户端的网络请求分发到云服务器池中。 - 负载均衡服务会检查云服务器池中ECS的健康状态，自动隔离异常状态的ECS，从而解决了单台ECS的 单点问题，同时提高了应用的整体服务能力。在标准的负载均衡功能之外，负载均衡服务还具备 TCP与HTTP抗DDoS攻击的特性，增强了应用服务器的防护能力。 - 负载均衡服务是ECS面向多机方案的一个配套服务，需要同ECS结合使用。 访问官网
全称
中文
Server Load Balancer 负载均衡服务
Load Balancer
负载均衡服务实例Liste来自er负载均衡服务监听。
说明
阿里云计算提供的一种 网络负载均衡服务，可 以结合阿里云提供的 ECS服务为用户提供基 于ECS实例的TCP与 HTTP负载均衡服务。
负载均衡实例可以理解 为负载均衡服务的一个 运行实例，用户要使用 负载均衡服务，就必须 先创建一个负载均衡实 例 ，LoadBalancerId是 识别用户负载均衡实例 的唯一标识。
域名URL转发
针对七层协议（HTTP协议和HTTPS协议），支持按用户访问的域名和URL来转发流量到不同的虚拟服务器组。
多可用区
分布式系统中的负载均衡技术
分布式系统中的负载均衡技术在当今互联网应用中，分布式系统扮演着至关重要的角色。
随着系统规模和用户量的不断增加，系统的负载也随之增加。
为了保证系统的稳定运行和高效利用资源，负载均衡技术成为了不可或缺的一环。
一、负载均衡技术的定义和作用负载均衡技术是一种将客户端请求在多个服务器之间分配的技术，旨在提高系统的性能和可靠性。
其核心目标是尽可能使每个服务器的负载均匀分配，避免单个服务器过载而导致性能下降或服务不可用。
负载均衡的作用主要体现在以下几个方面：1. 提高系统的可伸缩性：通过均衡负载，可以将请求分散到多台服务器上，从而提高系统的处理能力，满足日益增长的用户需求。
2. 提高吞吐量和响应时间：通过合理的负载均衡策略，可以将请求分布到空闲的服务器上，提高系统的吞吐量和响应速度。
3. 提高系统的可靠性和容错能力：当某一台服务器出现故障时，负载均衡技术可以自动将请求转发到其他正常运行的服务器上，保证系统的可用性。
4. 优化资源利用率：通过负载均衡，系统中的资源可以得到更均衡的利用，提高服务器利用率，减少资源浪费。
二、负载均衡技术的分类及原理在实际应用中，常见的负载均衡技术主要有以下几种：1. 随机负载均衡：随机负载均衡是最简单的负载均衡算法之一，它通过在服务器集群中随机选择一台服务器来处理请求。
由于随机性，可能会导致某些服务器负载较高，造成负载不均衡的情况。
2. 轮询负载均衡：轮询负载均衡算法将客户端请求按照顺序依次发送给各个服务器。
每个请求按照轮询顺序选择一台服务器，从而实现负载均衡。
轮询算法简单易实现，但无法根据服务器的负载情况进行调节。
3. 最少连接负载均衡：最少连接负载均衡算法根据服务器当前连接数的大小，将请求分发到连接数最少的服务器上。
通过动态地选择负载最轻的服务器，能够实现相对较好的负载均衡效果。
4. IP哈希负载均衡：IP哈希负载均衡算法根据客户端请求的源IP地址，通过哈希算法将请求路由到对应的服务器。
阿里软件架构规划方案
阿里软件架构规划方案介绍阿里巴巴集团是全球领先的技术驱动型企业，为了支撑公司快速发展和成长，构建一个稳定、高效、可扩展的软件架构是至关重要的。
本文将讨论阿里巴巴软件架构规划方案，包括架构原则、技术栈选择和架构层次等内容。
架构原则阿里巴巴软件架构规划遵循以下原则：1.可靠性：软件架构必须具备高可靠性，能够保证系统的稳定运行。
阿里巴巴将采用分布式架构、容灾备份等技术手段，提高系统的可靠性。
2.可扩展性：软件架构必须具备良好的可扩展性，能够满足业务增长的需求。
阿里巴巴将采用微服务架构、容器化技术等，实现系统的弹性扩展和快速部署。
3.性能优化：软件架构必须具备高性能，能够满足大规模并发访问的需求。
阿里巴巴将采用分布式缓存、负载均衡等技术手段，提升系统的性能。
4.安全性：软件架构必须具备高安全性，能够保护用户和系统的信息安全。
阿里巴巴将采用安全加密、权限管理等技术手段，确保系统的安全性。
技术栈选择阿里巴巴在软件架构规划中选择了一些流行的技术栈，包括但不限于以下几个方面：1.分布式架构：阿里巴巴将采用分布式架构来构建系统，以实现高可用性和可扩展性。
常用的分布式架构包括微服务架构、分布式消息队列、分布式文件系统等。
2.容器化技术：阿里巴巴将采用容器化技术来实现快速部署和弹性扩展。
常用的容器化技术包括Docker、Kubernetes等。
3.大数据技术：阿里巴巴将采用大数据技术来处理海量数据和实现数据分析。
常用的大数据技术包括Hadoop、Spark、Hive等。
4.搜索引擎技术：阿里巴巴将采用搜索引擎技术来实现全文搜索和搜索推荐等功能。
常用的搜索引擎技术包括Elasticsearch、Solr等。
5.缓存技术：阿里巴巴将采用缓存技术来提高系统的性能。
常用的缓存技术包括Redis、Memcached等。
架构层次阿里巴巴软件架构分为以下几个层次：1.用户界面层：用户界面层是用户与系统交互的界面，包括Web界面、移动App界面等。
阿里云lbs 负载均衡 原理
阿里云lbs 负载均衡原理阿里云LBS（Location-Based Service）负载均衡是一种将网络流量分发到多个服务器上的技术，以提高系统的可用性和性能。
它通过将用户流量分配到多个服务器上，从而实现负载均衡，以避免单个服务器的过载和故障。
阿里云LBS负载均衡的原理是基于分布式系统的思想，它由多个服务器节点组成，每个节点都具有相同的应用程序和数据。
当用户发送请求时，负载均衡器会根据一定的算法（如轮询、最小连接数等）将请求分发给服务器节点。
这样，每个服务器节点都可以处理一部分用户请求，从而实现负载均衡。
在阿里云LBS负载均衡中，有两个重要的概念：前端和后端。
前端是指用户请求的入口，可以是一个域名、一个IP地址或一个端口。
后端是指实际处理请求的服务器节点。
负载均衡器会将前端请求转发给后端服务器节点，并将响应结果返回给用户。
阿里云LBS负载均衡有多种算法可以选择，每种算法都有自己的优缺点。
常见的算法包括轮询、最小连接数、加权轮询和加权最小连接数。
轮询算法会按照顺序将请求发送给每个服务器节点，逐个循环。
最小连接数算法会将请求发送给当前连接数最少的服务器节点。
加权轮询和加权最小连接数算法会根据服务器节点的权重来分配请求。
阿里云LBS负载均衡还支持会话保持功能，即将同一用户的请求发送给同一服务器节点处理。
这样可以保证用户在同一个会话中的数据一致性，提高用户体验。
除了负载均衡外，阿里云LBS还提供了其他功能，如健康检查和故障切换。
健康检查功能可以定期检测服务器节点的健康状态，如果某个节点出现故障，负载均衡器会自动将请求转发给其他健康的节点。
故障切换功能可以及时发现服务器节点的故障，并将请求转发给备用节点，以提高系统的可用性。
总结来说，阿里云LBS负载均衡通过将用户请求分发到多个服务器节点上，实现了负载均衡，提高了系统的可用性和性能。
它采用多种算法来分配请求，并支持会话保持、健康检查和故障切换等功能，以提供更稳定和可靠的服务。
分布式数据库的负载均衡技术详解(六)
分布式数据库的负载均衡技术详解随着互联网的快速发展和大数据的兴起，分布式数据库系统的应用越来越广泛。
而在分布式数据库系统中，负载均衡技术则显得尤为重要。
本文将从负载均衡的概念入手，详细探讨分布式数据库的负载均衡技术。
概念解析负载均衡是指在分布式系统中，将请求合理地分配到不同的服务器节点上，以实现系统的高效运行。
在分布式数据库系统中，负载均衡技术则是为了使各个节点的负载能够均衡，避免某些节点过载而导致系统性能下降。
负载均衡的实现方式在分布式数据库系统中，有多种实现负载均衡的方式。
其中，最常见的包括基于软件的负载均衡、DNS负载均衡、硬件负载均衡等。
基于软件的负载均衡是通过在应用服务器上安装一个专门的负载均衡软件来实现的。
这种方式可以根据服务器的负载情况，动态地调整请求的分配，从而实现负载均衡。
DNS负载均衡则是通过DNS服务器来实现的。
当用户发起请求时，DNS服务器会将请求转发到不同的服务器上，以实现负载均衡。
这种方式简单易行，但是无法动态调整负载分配。
硬件负载均衡则是通过专门的硬件设备来实现的。
这种方式可以实现高效的负载均衡，但是成本较高，对硬件设备的要求也比较高。
负载均衡的算法在实现负载均衡时，需要使用一定的算法来决定请求的分配。
常见的负载均衡算法包括轮询法、加权轮询法、最小连接数法、源IP哈希法等。
轮询法是最简单的负载均衡算法，它将请求依次分配给各个服务器节点。
这种方式简单直观，但是无法考虑到服务器的实际负载情况。
加权轮询法则是在轮询法的基础上增加了权重的概念，可以根据服务器的负载情况来动态调整请求的分配。
最小连接数法则是根据服务器当前的连接数来决定请求的分配，将请求分配给连接数最少的服务器节点。
这种方式可以有效地避免服务器过载的情况。
源IP哈希法则是根据请求的源IP地址来决定请求的分配，将同一源IP的请求分配到同一服务器节点上。
这种方式可以保证同一用户的请求始终落在同一服务器节点上，有利于缓存的命中率。
阿里云架构介绍ppt课件
介绍及演示
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第三方云应用
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阿里云OS介绍
阿里云OS 云计算技术为核心、同时支持数据中心和手机终端的互联网平台
• 产品优势
成本 合并虚拟机与存储集群 提高单机VM密度 降低单机硬件成本 弹性内存技术
品质 数据中心互联互通，低延时，三线连通 提高IOPS 提高VM在线率 单块虚拟机磁盘可达2T 在线迁移技术：集群负载均衡、不停机维护 安全：系统自动防御ARP、IP篡改、ARP攻击
运维灵活性 快照；自定义Image；提供配置升级、重置密码等便捷的管理功能
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阿里云是一家互联网云计算公司
2009年9月成立，目标 是打造先进的、以数据为 中心的云计算服务平台。
阿里云计算将为阿里巴 巴集团及整个电子商务生 态链提供强大和完整的互 联网计算服务。
• 云计算基础设施服务提供商
• 互联网数据分享平台
大规模、快速的电子商务数据处理能力 定制化的电子商务数据服务
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阿里云OS演示
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ALIYUN 全网搜索
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阿里云网页搜索
网页搜索
• 每天抓取更新数亿计的网页，包括移动网页。 • 基于飞天云计算的离线处理系统，能高效快速的处理海量的网页数据，包括
各种复杂的网页特征处理以及基于webgraph的计算。 • 灵活的框计算，突出地理位置相关、实用工具与导购信息 • 质量与soso、搜狗持平，评测超过搜狗
No ARP attack! No IP forging!
负载均衡体系结构的概念
负载均衡体系结构的概念
负载均衡是一种技术，能够自动地将系统的负载分配到多个计算机或网络设备上，以避免出现过载或宕机的情况。
在负载均衡体系结构中，有多个服务器共同负责处理请求，这些服务器之间可以动态地分配和转移任务，以保证系统的高可用性和高性能。
负载均衡体系结构的核心思想是将客户端请求分发到多个服务器上，以实现负载均衡。
这种体系结构通常采用分层结构，包括前端负载均衡器、后端服务器池和存储系统等组件。
前端负载均衡器负责将客户端请求分发到后端服务器池中，而后端服务器池可以包含多个服务器，用于处理请求。
存储系统则用于存储和管理数据。
负载均衡体系结构还可以根据不同的应用场景和需求进行灵活的配置和调整。
例如，可以根据业务需求选择不同的负载均衡算法，例如轮询、加权轮询、最小连接数等。
此外，还可以将负载均衡器配置为高可用性和故障转移模式，以保证系统的稳定性和可靠性。
总之，负载均衡体系结构是一种重要的技术架构，可以提高系统的可用性、可靠性和性能。
在互联网应用和企业系统中广泛应用，成为了构建高可用性系统的重要手段之一。
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分布式系统中的负载均衡与容量规划(三)
分布式系统中的负载均衡与容量规划在当今数字化时代，分布式系统已经成为了企业和组织进行业务和服务发布的常见方式。
然而，随着用户数量和服务需求的增加，分布式系统的负载问题变得愈发突出。
为了保证系统的稳定性和高效性，负载均衡和容量规划成为了不可忽视的重要问题。
负载均衡是指在分布式系统中，将用户请求分发到多个服务器上，以达到系统负载均衡的目的。
负载均衡的主要目标是使每个服务器的负载均匀，避免某个服务器负载过高而引起性能下降甚至崩溃。
负载均衡的实现方式有很多，其中最常见的方式是基于轮询和基于权重的负载均衡算法。
基于轮询的负载均衡算法是指将用户请求按顺序分发到每个服务器上，每个请求依次发送到每个服务器。
这种算法简单高效，在服务器性能相似的情况下，可以实现较为均衡的负载分布。
然而，这种算法无法考虑到服务器的实际负载情况，可能会导致某些服务器的负载过高。
基于权重的负载均衡算法是指根据服务器的负载状况和性能，为每个服务器分配不同的权重值。
权重越高的服务器，收到的请求就越多。
这种算法能够更加精确地考虑到服务器的负载情况，使系统能够更均衡地处理请求。
在浏览网页的场景中，基于权重的负载均衡算法可以根据用户的地理位置和网络环境，将用户请求发送到最近和最适合的服务器上，提高用户访问速度和体验。
然而，负载均衡仅仅解决了分布式系统中负载分发的问题，并没有考虑到系统资源的优化利用。
这就引出了容量规划的重要性。
容量规划是指根据系统的历史负载数据和未来业务预测，合理规划系统的资源分配和扩展，以满足系统的性能和可扩展性需求。
通过容量规划，可以为系统提供足够的资源，并预先规划好硬件和软件的升级计划，以应对未来的业务增长。
容量规划的关键是准确的数据收集和分析。
在分布式系统中，用户行为和负载是非常复杂和多变的，因此，数据采集和分析应该具有实时性和准确性。
通过使用性能监控工具和日志分析系统，可以实时监控系统的负载和性能指标，及时发现系统瓶颈和问题，并进行相应的优化和扩展。
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阿里分布式负载均衡架构介绍
以表格存储为例
Table Store是构建在阿里云飞天系统之上的分布式NoSQL数据存储服务，支持单表千万级读写和数十P数据存储，具备99.99%的数据可用性以及11个9的数据可靠性。
表格存储基于庞大的共享资源池来服务客户，通过负载均衡来协调不同客户对资源的诉求，削峰填谷带来了成本的下降，并最终让客户收益。
本次分享即对表格存储负载均衡技术做一些总结，以便探讨分布式系统中负载均衡的问题和思路。
下面会先对表格存储做简单的介绍，以便更好的讨论我们碰到的问题。
然后会介绍多租户的概念，并说明单机多租户和分布式系统多租户的不同。
最后重点介绍分布式系统中多租户负载均衡的核心问题。
一、表格存储概览
需求驱动
先来看看为什么要做表格存储。
就像10年前谷歌BigTable论文里面描述的一样，新时代数据有一些明显的特征：
o数据量大、读写量大、增长速度很难预计。
关于增长速度，比如答题，一天内访问量就可能上涨几十倍，不差钱，就看你能不能搞定。
o数据之间关系很弱。
比如对邮箱应用来说，不同用户的邮件记录之间完全没有关系，无论是收发还是搜索，你都只能在自己的邮箱数据内进行。
o业务变动频繁，schema也需要跟着频繁变动。
受传统数据库约束，这三个需求都没有得到很好地解决。
第一是扩展性，比如你跟DBA说业务明天要扩大10倍，估计DBA得头痛一下。
他要给你准备好资源，分库分表，甚至需要业务逻辑也随之改动，很麻烦。
第二个是可用性。
传统单机数据库一般是主备，有强同步、弱同步等选择，看起来给应用很多的选择权，其实选哪个你都觉得不爽，因为你想的是既要、又要、还要……
第三点是灵活性。
这也很好理解，比如数据库里面有几十亿条数据，业务方跟DBA说我要加一列，看看DBA的脸色你就知道了，DBA是不喜欢这种需求的，一般来说业务方会预留一些空白字段来避开这种需求。
正因为需求真实的存在，已有的数据库没有很好的解决，所以很多新的数据库就出来了，NoSQL是其中一个思路，是传统SQL数据库的一个很好的补充，所以我认为应该解释为Not Only SQL。
未来将迎来数据库百花齐放的几年，数据库将和行业更紧密的结合，拭目以待。
特性
这里以列表的方式整理了表格存储的特征，大家了解一下就好，里面唯一需要强调的是规模，因为它跟分享主题负载均衡有直接的关系。
表格存储支持单表千万读写，数十P数据量，只要运维将机器放入集群，扩容在分钟级别就可以完成。
扩容完成后就面临着负载均衡的问题，因为老机器负载高、新机器负载低，负载均衡算法会去削峰填谷，让不同集群节点保持接近的利用率。
架构
这是表格存储的架构。
可以看到下面有一些基础组件是被所有角色共享的，比如Nuwa提供分布式锁服务，日志模块主要做日志的收集保存分析，而安全体系、机房管理等都是所有产品共享的。
我们要关注的主要是盘古和表格存储引擎。
盘古是阿里云自研的分布式文件系统，可以类比HDFS，当然功能性能上做了很多增强。
表格存储引擎层包括master、负载均衡和若干个worker，是典型的分布式系统架构。
其中master 管理表meta信息，比如表名、分区个数、压缩算法、缓存策略等，并为每个分区分配合适的worker 去加载。
worker就是干活的，负责加载分区并执行请求。
负载均衡依赖master和worker的统计信息来干活，细节后面会讲。
数据模型
这是表格存储的数据模型，只关注一点就可以了，就是分区机制，后面的内容会依赖这个。
几乎所有的分布式系统都有分区的概念，名字虽然各不相同（partition，shard，segment，group），意思大体一样，就是分而治之，把规模拆分成单机可以处理的水平，然后让单机承载相应的功能。
数据库类基本的分区机制有两种，一种是hash，一种是range。
表格存储是按照range进行分区的，就是表按照PK排好序，然后切分成一个个的分区。
举个例子，表PK是字符串，从AA到FF，我们可以将其分成二个分区，[AA-CB)，[CB-FF)，这里的一个分区就可以理解为传统数据库的一个实例。
负载均衡关键能力
表格存储负载均衡依赖一些关键能力。
首先表格存储使用分布式文件系统作为共享存储，这使得任何一个worker都可以随时访问任意数据，这也就带来了第二点提到的优势，即想将某个分区从一个worker迁移到另外的worker要比传统分库分表容易很多，只要调度上做一个简单的调整就可以，不需要搬动数据，可以非常快的完成。
这些能力对表格存储的负载均衡非常重要，当然做好也不容易，但是不是今天的重点，略过不提。
二、多租户负载均衡
背景&定义
上面我们介绍了表格存储基本概念，有了这些铺垫，下面介绍负载均衡时候会容易一些。
如图，让我们看看多租户负载均衡的一些信息。
负载均衡是表格存储系统的一部分，可以按照每类资源进行细粒度的调度，允许不同类资源以合理的方式进行组合。
这里我们将租户定义为共享资源的逻辑单位，每个这样的逻辑单位都会消耗CPU、内存、网络带宽、磁盘IOPS。
这个逻辑单位，也就是租户，跟表格存储里面的分区对应，后文中根据上下文不同租户和分区都会使用，概念上等同。
接下来谈谈单机系统和分布式系统负载均衡的不同。
单机系统因为不可扩展，所以其负载均衡更多的是对请求优先级进行排序，如果资源用满，就拒绝一些请求。
分布式系统提供了一个额外的选项，就是通过将服务实例进行迁移来对请求进行迁移，这样就等于利用额外的资源服务用户，能够提高客户体验，迁移的过程就是分区调度的过程。
请求能否迁移是分布式系统和单机系统负载均衡的最大不同。
价值&终态
这张图讲的是多租户负载均衡的好处以及我们认为负载均衡终态应该长什么样子。
全自动负载均衡能提供的好处是很明显的，首先就是保证业务平稳运行，我们系统上经常有些业务流量猛增猛降，比如某个突发事件访问量很快上涨十倍，此时负载均衡必须能在十秒级别响应并尽快解决问题，避免系统阻碍业务的发展。
如果负载均衡做的不好，就要在每台机器上为这种可能突发的业务预留资源，而且各个机器上的资源无法被共享，那么当客户众多的时候，这种预留是一个巨大的浪费。
另外一个常见做法就是业务通知运维扩容缩容，这无疑给运维带来了极大的压力，据一份统计数据，系统50%以上的故障都是人的失误导致的，这种事情做多了运维背锅几乎没法避免。
最后，负载均衡做好了，能够在全集群范围内平衡资源的使用，可以降低成本，也可以利用更多的资源改善服务水平。
上面说到了负载均衡系统的价值，那么负载均衡的终态就是能实现这些价值，比如这里列的几条具体指标：
o能够在确定时间内解决用户业务暴涨问题；
o对于那些表结构不合理的用户，比如只写尾部、量又特别大的，这时候系统也很难解决，只能尽快隔离避免影响其他用户。
负载均衡的终极目标就是跟服务SLA形成闭环，此时负载均衡就成为一个自我进化的系统，该系统的目标就是不断逼近系统SLA的极限。
从0到1
前面说了理想目标，这里就介绍一下我们不同阶段的做法。
上图看到的是最土的负载均衡，是从0到1，完全依赖人肉，且粒度是机器级别。
对那些大业务而言，为了避免别人影响他们或者他们影响别人，可以由运维手动指定几台机器给他们。
而对大多数业务而言，他们没有大到这种程度，只能跟众多中小业务一起自生自灭，如果有个小业务突然放量，那么跟这个小业务共享机器的其他业务就遭殃了，此时服务SLA几乎完全依赖运气。
对于有情怀的技术人员而言，我们显然不能容忍小用户被轻视，必须一视同仁。
从1到N
这里列出了我们新版负载均衡系统支持的主要动作，我们摒弃了业务大小的概念，以分区作为系统的调度基本单位。
大业务可以分割成多个分区，小业务可以只有一个分区，这些分区是平等的。
左上角是系统的初始状态，可以看到每个worker上都加载了同样个数的分区，这是因为系统启动初始阶段没有负载信息来辅助判断，所以此时的worker跟分区的关系可以认为是随机分配的。
随着业务的上线，可能发生如下3种情况。
第一是客户业务突然上涨，此时该客户的数据表可能只有一个分区（刚开始建表默认只有一个分区），该分区即使将某台机器资源全部吃掉也无法服务这么多请求，系统识别这种情况后会迅速将该分区分裂开来，变成两个分区，并再挑选一台机器，让他们共同服务该客户请求。
第二种情况是，某机器上不止一个分区业务上涨，但是并没有哪个分区的业务量能够吃掉一台机器的全部资源，只是繁忙分区多导致机器资源紧张而已，此时需要挑选部分业务上涨的分区移动到其他较空闲机器加载。
还有第三种情况，就是系统通过对用户访问模式的判断，认为已有的策略都无法解决当前问题，就会将该分区移动到隔离机器上，避免产生更大的影响，并报警运维处理。
目前看，线上情况第一种是主流，第三种很少，有些数据库新手可能会设计出不合理的表结构，比如以时间为pk。
挑战&方案。