负载均衡 负载均衡作用在客户端，是高并发、高可用系统必不可少的关键组件，目标是尽力将网络流量平均分发到多个 服务器 上，以提高系统整体的响应速度和可用性。 Java Chassis的负载均衡作用于微服务消费者，需要微服务应用集成负载均衡模块，启用loadbalance处理链。 配置示例如下：

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负载均衡 在更新流量策略内容时，可选择是否开启。 在微服务场景下，负载均衡一般和服务配合使用，每个服务都有多个对等的服务实例。 服务发现负责从服务名中解析一组服务实例的列表，负载均衡负责从中选择一个实例。为目标服务配置满足业务要求的负载均衡策略，控制选择后端服务实例。 父主题： 流量策略

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负载均衡 查询集群支持的ELBV3负载均衡器 打开或关闭ES负载均衡器 ES监听器配置 获取该esELB的信息，以及页面需要展示健康检查状态 更新ES监听器 查询证书列表 父主题： API

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Flood攻击是一种典型的DoS（Denial of Service）攻击，是一种利用TCP协议缺陷，发送大量伪造的TCP连接请求，从而使被攻击方资源耗尽（CPU满负荷或内存不足）的攻击方式。该攻击将使服务器TCP连接资源耗尽，停止响应正常的TCP连接请求。 ACK Flood攻击原理与SYN Flood攻击原理类似。

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准。 前端协议和端口 前端协议和端口即是负载均衡器提供服务时接收请求的端口。 负载均衡系统支持四层（TCP、UDP、TLS）和七层（HTTP、HTTPS、QUIC）协议的负载均衡，可通过具体提供的服务能力选择对应的协议以及该协议对外呈现的端口。 前端协议和端口设置后不允许修改，如果要修改，请重新创建监听器。

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CCE节点上监听的端口列表 表1 Node节点监听端口 目的端口 协议 端口说明 10248 TCP kubelet健康检查端口 10250 TCP kubelet服务端口，提供节点上工作负载的监控信息和容器的访问通道 10255 TCP kubelet只读端口，提供节点上工作负载的监控信息

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客户端发出源IP（IP-client）和源端口(100)相同的TCP请求1和TCP请求2到两个弹性负载均衡的公网IP地址EIP-1（12.xx.xx.xx）和EIP-2（13.xx.xx.xx）。 两个弹性负载均衡的TCP监听端口都是80，收到的请求1和请求2的五元组报文如下： 表2 负载均衡器接收五元组详情 五元组报文

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deny文件 后端服务器的安全组配置 共享型负载均衡的后端服务器安全组规则必须放通ELB用于健康检查的协议和端口和健康检查的源地址。 健康检查的协议和端口为用户在健康检查配置页面进行设置，您可在后端服务器组的基本信息页面查看。共享型负载均衡用于健康检查的源地址为100.125.0

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服务介绍 弹性负载均衡 ELB 产品介绍 02:52 弹性负载均衡ELB介绍 弹性负载均衡 ELB 介绍弹性负载均衡实现流量分发的原理 02:52 弹性负载均衡流量分发技术介绍 新特性介绍 弹性负载均衡 ELB 新特性介绍 04:35 弹性负载均衡新特性介绍 操作指导 弹性负载均衡 ELB

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您可以添加E CS 实例作为负载均衡器的后端服务器，监听器使用您配置的协议和端口检查来自客户端的连接请求，并根据您定义的分配策略将请求转发到后端服务器组里的后端服务器。 后端服务器组 把具有相同特性的后端服务器放在一个组，负载均衡实例进行流量分发时，流量分配策略以后端服务器组为单位生效。

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ForeignAddress TCP连接的目的IP地址。 ForeignPort 目的端口号。 Protocol 上层应用协议名称。 VrfName VRF名称。 对系统的影响 TCP连接无法正常建立，造成上层路由协议比如LDP/BGP无法建立会话。 可能原因 原因1：TCP连接的两端配置的MD5密码不一致。

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后端服务器的安全组配置 独享型负载均衡的后端服务器安全组规则必须放通ELB用于健康检查的协议和端口和健康检查的源地址。 健康检查的协议和端口为用户在健康检查配置页面进行设置，您可在后端服务器组的基本信息页面查看。独享型负载均衡用于健康检查的源地址为ELB后端子网所在的VPC网段。

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独享型ELB使用流程概述 如果您初次使用弹性负载均衡ELB服务，您可以根据本文内容快速了解使用本云服务的流程。 弹性负载均衡是一种对流量进行按需分发的服务，通过将流量分发到不同的后端服务器来扩展应用系统的吞吐能力，并且可以消除系统中的单点故障，提升应用系统的可用性。 ELB组成架构 图1 ELB组成架构图

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API网关收到请求后，执行1~3，计算签名。 将3中的生成的签名与5中生成的签名进行比较，如果签名匹配，则处理请求，否则将拒绝请求。 APP签名仅支持Body体12M及以下的请求签名。 步骤1：构造规范请求 使用APP方式进行签名与认证，首先需要规范请求内容，然后再进行签名。客户端与API网关使用相同的请求规范，可以

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只读节点读取redo日志进行缓存数据更新，对应的redo日志的lsn，称为visible lsn，表示只读节点能读取数据页的最大lsn。对于主节点来说，每更新或者插入一条数据产生的最新redo日志的lsn为flush_to_disk_lsn，表示主节点能访问的数据页的最大lsn。只读延迟其实就是只读节点visible

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stroZero的服务编排功能，类似于编程中一段有流程、条件处理、判断逻辑的程序。这段程序有输入参数和输出参数、可以独立成为一个对外调用的方法。同时，在程序内部，也可以调用其他的方法。 AstroZero中的服务编排是将原来基于代码编程改变为用图形化，拖拉拽的方式去编程。如图1所

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会给数据密集型的工作流带来大量的IO开销。而对于RDD来说，它只有一套受限制的接口，仅支持粗粒度的更新，例如map，join等等。通过这种方式，Spark只需要简单的记录建立数据的转换操作的日志，而不是完整的数据集，就能够提供容错性。这种数据的转换链记录就是数据集的溯源。由于并行

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过界面图形化的方式查看ZooKeeper。 有关Hue的详细信息，请参见：http://gethue.com/。 Hue结构 Hue是建立在Django Python（开放源代码的Web应用框架）的Web框架上的Web应用程序，采用了MTV（模型M-模板T-视图V）的软件设计模式。

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Storm核心数据结构，是消息传递的基本单元，不可变Key-Value对，这些Tuple会以一种分布式的方式进行创建和处理。 Stream Storm的关键抽象，是一个无边界的连续Tuple序列。 Topology 在Storm平台上运行的一个实时应用程序，由各个组件（Component）组成的一个DAG（Directed

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精确一次语义：Flink的Checkpoint和故障恢复能力保证了任务在故障发生前后的应用状态一致性，为某些特定的存储支持了事务型输出的功能，即使在发生故障的情况下，也能够保证精确一次的输出。 丰富的时间语义 时间是流处理应用的重要组成部分，对于实时流处理应用来说，基于时间语义的窗口聚合、检

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个队列，再选择队列上的一个应用，并尝试在这个应用上分配资源。若因参数限制导致分配失败，将选择下一个应用。选择一个应用后，调度器会处理此应用的资源申请。其优先级从高到低依次为：本地资源的申请、同机架的申请，任意机器的申请。 图2 资源分配模型 YARN原理 新的Hadoop Map

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