一、K8S云原生服务集群问题（一）负载均衡原理 在之前的文章说过，每一个Pod都是独立的IP、HostName、存储，同时Pod是随时可以被动态创建和回收的，那么就有个问题，我们如何知道Pod的IP并进行访问的呢？其实K8S是使用Service VIP技术的虚拟ip + kube-proxy来解决这个问题，其中service VIP用来转发请求，kube-proxy用来监控pod状态，并且会
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2024-01-02 11:47:53
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基本情况介绍一、serviceKubernetes中一个应用服务会有一个或多个实例，每个实例（Pod）的IP地址由网络插件动态随机分配（Pod重启后IP地址会改变）。为屏蔽这些后端实例的动态变化和对多实例的负载均衡，引入了 Service这个资源对象。type 类型根据创建 Service 的 type 类型不同，主要分为几下几种：ClusterIP：通过为 Kubernetes 的 Servic
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2023-10-10 19:08:31
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# Kubernetes 的服务发现及负载均衡机制
Kubernetes（K8s）是一个广泛使用的容器编排工具，它不仅帮助我们管理容器的部署，还提供了强大的服务发现和负载均衡机制。这使得在动态环境中阳光的服务可以无缝地进行通信。
## 服务发现
在Kubernetes中，服务发现是客户端找到并与微服务进行通讯的过程。Kubernetes使用“Service”资源来实现这一点。一个Servic
王希刚 360云计算女主宣言Kubernetes Serivce是一组具有相同label Pod集合的抽象(可以简单的理解为集群内的LB)，集群内外的各个服务可以通过Service进行互相通信。但是Service的类型有多种，每种类型的Service适合怎样的场景以及kube-proxy是如何实现Service负载均衡的将是本文讨论的重点。PS：丰富的一线技术、多元化的表现形式，尽在“360云计
原创
2021-03-20 13:54:57
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Kubernetes Serivce是一组具有相同label Pod集合的抽象(可以简单的理解为集群内的LB)，集群内外的各个服务可以通过Service进行互相通信。但是Service的类型有多种，每种类型的Service适合怎样的场景以及kube-proxy是如何实现Service负载均衡的将是本文讨论的重点。
原创
2021-07-07 16:29:16
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一、负载均衡 负载均衡（LB）在微服务架构演进中具有非常重要的意义，负载均衡是高可用网络基础架构的关键组件，我们的期望是调用是平均分配在所有的服务器服务器上的，通常用于将工作负载分布到多个服务器来提高网站、应用、数据库或其他服务的性能和可靠性。1.1 负载均衡三种技术方案 目前市面上最常见的负载均衡技术方案主要有三种：基于DNS负载均衡基于硬件负载均衡 硬件的负载均衡那就比较牛逼了，比如大名鼎鼎的
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2024-01-09 15:20:25
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.net core Grpc源码解析
一 问题描述:由来：公司有个功能需要被大量请求，并且中间涉及到多个不同的语言组成(c++/java/c#等)，就决定使用grpc来做rpc服务。我是做c#的当然使用grpc for c# 来处理。这里涉及到一个问题，这个底层服务耗费性能，并且只是在一定时间内被大量请求，所以运维启用监视，当单个容器
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2024-05-14 16:32:03
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本文的背景使用的是 kratos 框架。背景众所周知 grpc 底层使用 http2 协议，而 http2 是一个长链接多路复用的。在正常情况下客服端与服务端一对一不会需要负载均衡手段；但是当服务上云之后为了保障服务的可用性所以我们服务端一般是多副本，这种情况下客户端通过服务端的 service 名称与服务端建立连接而 service 会将流量轮训到后端的某一个 pod 这样就会造成客户端只会与某
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2024-05-27 11:09:41
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Service 主要用于提供网络服务，通过Service的定义，能够 为客户端应用提供稳定的访问地址（域名或IP地址）和负载均衡功能，以及屏蔽后端Endpoint的变化，这也是Kubernetes实现微服务的核心资源。本文详细讲解下Service的相关概念及原理。二、Service的概念 下面演示在没有Service之前，是如何访问一个多副本的应用容器组提供的服务。以Tomc
Kubernetes是一种容器编排和管理平台，为了实现高可用和可伸缩性，Kubernetes提供了负载均衡的功能。在Kubernetes中，负载均衡器是一个重要的组件，它可以将流量分配到多个容器中，从而提高应用程序的性能和可用性。在本文中，我们将详细介绍Kubernetes负载均衡的技术原理。Kubernetes负载均衡器的类型在Kubernetes中，有两种类型的负载均衡器：内部负载均衡器 内部
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2023-10-07 18:40:48
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1. 负载均衡的由来 了解计算机网网络的同学（不了解也没关系）都知道我们客户端和服务端通信（发送请求和接收相应）的时候，服务器需要建立 TCP 连接、解析请求、响应请求等。假设现在只有一台服务器，那么所有的这些操作都由该台服务器解决，如果通信量小倒还没啥事，正常处理就行，用户也不感受不到时延。但是，一旦通信量大的时候（比如晚高峰），由于要处理大量的请求和相应，服务器的 CUP、硬盘、内
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2024-02-26 12:06:44
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私有云裸金属架构（这是相对云上环境来说，不是说无操作系统）上部署的 Kubernetes 集群，通常是无法使用 LoadBalancer 类型的 Service 的。因为 Kubernetes 本身没有为裸机群集提供网络负载均衡器的实现。如果你的 Kubernetes 集群没有在公有云的 IaaS 平台（GCP，AWS，Azure …）上运行，则 LoadBalancers 将在创建时无限期地保持
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2023-10-29 14:12:19
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文章目录1. 前言2.实现方案要点3.具体实现步骤3.1 编写一个grpc服务端程序(详细实现步骤在此忽略，网上很多例子)3.2 编写grpc客户端程序，注意指定负载均衡策略和dns:///这个URI前缀，如下图所示3.3 在k8s中部署服务端和客户端3.3.1 服务端部署2个实例3.3.2 通过headless服务将服务端服务暴露出来3.3.3 客户端部署一个实例3.3.4 进入客户端容器命令
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2024-06-26 09:25:06
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# Kubernetes负载均衡
## 简介
Kubernetes是目前非常流行的容器编排平台，可以实现对容器化应用程序的自动部署、弹性扩容、负载均衡等功能。在Kubernetes中，负载均衡是非常重要的一环，可以确保集群中的各个节点能够均衡地处理请求，提高整个应用系统的性能和可靠性。
在本篇文章中，我们将介绍如何在Kubernetes集群中实现负载均衡，并通过代码示例来演示每一步的操作流程
原创
2024-05-29 11:25:13
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gRPC负载均衡之前已经学习了gRPC通过命名解析的方式获取后端集群的node信息，包含服务个数，服务IP、服务端口等关键信息，图中1的部分。今天我们来学习下如何使用算法，从服务列表中选择一个合适的节点进行RPC调用，图中3的部分。应用于生产环境的负载均衡算法比较复杂，往往需要考虑不同节点之间硬件的差异导致节点能够提供服务的能力。如2核4G的机器(节点A)能够处理100个并发；4核8G的机器(节点
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2024-01-02 21:09:05
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本文主要介绍了 Kubernetes 环境中的 gRPC 负载均衡具体实现。gRPC 系列相关代码见 Github1. 概述系统中多个服务间的调用用的是 gRPC 进行通信，最初没考虑到负载均衡的问题，因为用的是 Kubernetes，想的是直接用 K8s 的 Service 不就可以实现负载均衡吗。但是真正测试的时候才发现，所有流量都进入到了某一个 Pod，这时才意识到负载均衡可能出现了问题。因
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2024-05-27 15:23:12
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安装环境依赖docker-desktop >= 4.1.1kubernetes >= 1.21.5go >= 1.17protobuf >= 3.17.3istioctl >= 1.11.4下载安装 Docker Desktop ，并启动内置的 Kubernetes 集群。# 安装 Go
brew install go
# 安装 Protobuf
brew insta
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2023-05-23 13:18:43
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一、什么是负载均衡LoadBalance 即负载均衡，它的职责是将网络请求，或者其他形式的负载“均摊”到不同的机器上。避免集群中部分服务器压力过大，而另一些服务器比较空闲的情况。通过负载均衡，可以让每台服务器获取到适合自己处理能力的负载。在为高负载服务器分流的同时，还可以避免资源浪费，一举两得。二、负载均衡分类负载均衡可分为软件负载均衡和硬件负载均衡。在我们日常开发中，一般很难接触到硬件负载均衡。
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2024-03-29 19:20:06
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Producer与Consumer类体系从下图可以看出以下几点： （1）Producer与Consumer的共同逻辑，封装在MQClientInstance，MQClientAPIImpl, MQAdminImpl这3个蓝色的类里面。所谓共同的逻辑，比如定期更新NameServer地址列表，定期更新TopicRoute，发送网络请求等。（2）Consumer有2种，Pull和Push。下面会详细讲
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2024-06-19 09:30:19
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grpc负载均衡 So you started down the path of using Kubernetes and everything has been a dream! You were able to deploy workloads with immense speed and efficiency and you were able to integrate your vari
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2024-04-20 22:51:30
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