LoxiLB 是一种开源云原生“external”服务负载均衡器，用于使用 eBPF 作为其核心引擎并基于 Go 语言从头开始编写的云原生 5G/Edge 工作负载。
LoxiLB 将 5G/Edge 服务的 Kubernetes 网络负载均衡转变为高速、灵活和可编程的 LB 服务。它将外部负载均衡器的管理任务自动化：部署、启动、配置、供应、扩展、升级、迁移、路由、监控和资源管理。虽然，它主要被设计为支持裸机内部和边缘集群的部署，但它在任何云环境中都应该同样运行良好。
LoxiLB利用Kubernetes平台的灵活性，通过Kubernetes运营商为每个企业内部或公共云供应商提供服务。
loxilb 旨在提供以下内容：
- 用于 kubernetes 的服务类型外部负载均衡器
- L4/NAT 状态负载均衡器
- NAT44、NAT66、带单臂的 NAT64、FullNAT、DSR 等
- 无中断集群的高可用性支持
- 完全符合 K8s 负载均衡器规范
- 老化的iptables/ipvs的高性能替代品
- eBPF 中优化的 SRv6 实现
- L7 代理支持
- 让 GTP tunnels 成为 Linux 世界的一等公民
- 支持 QFI 和其他扩展 headers
- 基于 eBPF 的数据路径转发（双 BSD/GPLv2 许可证）
- 使用自主开发的堆栈完成内核网络旁路，以实现Conntrack、QoS 等高级功能
- 具有低延迟和高吞吐量的高度可扩展性
- 基于 goLang 的控制平面组件（Apache 许可证）
- 与基于 goBGP 的路由堆栈无缝集成
- 基于 Go 的易于开发人员使用的 API/接口
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我创建了一个java应用程序，并将其部署到Google云计算引擎中，然后创建了一个负载平衡器，但当我尝试使用端口443访问负载平衡器前端IP时，它会重定向到端口80
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负载均衡（Load balancing）是一种计算机网络技术，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，以达到最佳化资源使用、最大化吞吐率、最小化响应时间、同时避免过载的目的。 使用带有负载均衡的多个服务器组件，取代单一的组件，可以通过冗余提高可靠性。负载均衡服务通常是由专用软体和硬件来完成。 负载均衡最重要的一个应用是利用多台服务器提供单一服务，这种方案有
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负载均衡包括负载均衡实例、访问控制及证书。 实例 负载均衡实例是一个运行的负载均衡服务，通过设置的虚拟IP接收流量并将其转发分配给后端服务器。 访问控制 访问控制用于设置访问负载均衡的IP白名单或IP黑名单。 证书 当在负载均衡实例上配置HTTPS监听转发来自HTTPS协议的请求时，需要配置证书。
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一个简单的负载均衡的示例，把www.domain.com均衡到本机不同的端口，也可以改为均衡到不同的地址上。> http { : upstream myproject { : server 127.0.0.1:8000 weight=3; : server 127.0.0.1:8001; : server 127.0.0.1:8002; : server 127.0.0.1:8003; : }
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SOFARPC 提供多种负载均衡算法，目前支持以下五种： 类型 名称 描述 random 随机算法 默认负载均衡算法。 localPref 本地优先算法 优先发现是否本机发布了该服务，如果没有再采用随机算法。 roundRobin 轮询算法 方法级别的轮询，各个方法间各自轮询，互不影响。 consistentHash 一致性hash算法 同样的方法级别的请求会路由到同样的节点。 weightRou
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本文向大家介绍nginx基于tcp做负载均衡的方法，包括了nginx基于tcp做负载均衡的方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 配置多台服务器时，经常需要让各个服务器之间的时间保持同步，如果服务器有外网环境，可以直接同外部的时间服务器更新时间，可以采用rdate命令更新时间: rdate -s tick.greyware.com 可以写个脚本放在/etc/cron.hourly中每小时校
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本节将会讨论常见的分布式系统负载均衡手段。 6.5.1 常见的负载均衡思路 如果我们不考虑均衡的话，现在有n个服务节点，我们完成业务流程实际上只需要从这n个中挑出其中的一个。有几种思路: 按顺序挑: 例如上次选了第一台，那么这次就选第二台，下次第三台，如果已经到了最后一台，那么下一次从第一台开始。这种情况下我们可以把服务节点信息都存储在数组中，每次请求完成下游之后，将一个索引后移即可。在移到尽头时
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当过滤器需要获取到上游群集中的主机连接时，群集管理器使用负载平衡策略来确定选择哪个主机。负载平衡策略是可插入的，并且在配置中以每个上游集群为单位进行指定。请注意，如果没有为群集配置积极的健康检查策略，则所有上游群集成员都被视为健康。 支持的负载平衡策略 轮训 这是一个简单的策略，每个健康的上游主机按循环顺序选择。 权重最小请求 请求最少的负载均衡器使用O(1)算法来选择两个随机的健康主机，并选择活