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小马正在经营一个在线购物网站，名叫 TT 猫，有商品管理、订单管理、用户管理、支付管理、购物车等模块，每个模块部署到独立的云服务主机。
现在，程序员小明同学浏览 TT 猫，想买一款牛逼的 cherry 机械键盘来提升自己的工作效率。于是他打开 TT 猫首页、搜索商品、浏览详情以及评论、添加购物车、下单、支付等一系列操作。小明同学一气呵成，流畅地完成了购物，当然也花费了不少银子。
但系统又是如何进行这一系列操作，如下图错综复杂的调用关系 (自行忽略部分细节)。用户看不见、摸不着，但整个下单过程却行走在网络之间。
TT 猫把所有功能模块分布部署在不同的地方，最终完成了用户一系列的请求，这大概就是一个分布式系统吧。
博主认为微服务是一种架构，也是在分布式范畴之内的。多微才叫微？在分布式系统中，微服务更加强调单一职责、轻量级通信（HTTP）、独立性并且进程隔离。好了，没什么好说的了，实践出真知，建议大家多多了解 Spring-Cloud 相关微服务组件。
TT 猫，每年都会搞一些活动，比如女生最爱的光棍节 (双 11)，夜深人静的时候会瞬间涌入大量用户，指不定就会把某个服务打趴下。
这时候，问题来了用户下单超时，或者直接 500 错误，如何去解决？
这种事情怎么可以在如此重要的活动中出现？其实马爸爸提前购买了多台服务器，工程师们已分别把各个业务功能模块复制部署了多份。
每个相同功能的模块，它们构成了一个组，并以单一系统的模式加以管理。当妹子进行下单操作时，实际上是跟一个集群组发生关系，但系统会确保只跟其中一个发生了关系，具体跟谁，集群组有自己的调度算法，不要担心跟妹子发生不了关系。
举个古代猥琐而不淫荡的例子吧，如果你生活在古代，年 18，未婚，高富帅，急需解决个人生理问题。故，你来到了传说中的风月场，咳咳，这个古代可是合法的。这时候老鸨或者大茶壶过来招呼你了，如果没有特殊要求，你会被带进一个屋里，里面有个风尘女子……
画风一转，有没有闪瞎自己的程序员万年钛合金狗眼。你可以这么理解，老鸨就是负载均衡器，内置调度算法，风尘女子就是集组其中的一个。
好了，言归正传，省略号自行脑补，小伙伴们看到这里可能会问了，平时生产环境中我们都用什么做负载均衡器？
财大气粗的用硬件 F5
不差钱的使用 DNS 负载均衡
技术牛逼的用 LVS
苦逼的创业型小公司只能使用 Nginx
当然，负载均衡器不止以上几种，有兴趣的同学自行谷歌了解。
《论知行》篇中说：知其然知其所以然，简单说下这几种负载均衡器到底是如何行走于网络中的吧，学过网络的朋友大概都清楚七层网络模型。
首先一张图，让大家重温一下大学基础课程。
有没有瞬间课堂书本的感觉，不过瘾？再来一张 TCP/IP 五层模型。
在每一层都工作着不同的设备，比如财大气粗，不差钱的国企使用的 F5 工作在 4 - 7 层，一般互联网企业使用的 LVS 工作在传输层，使用最广泛的 Nginx 工作在应用层。
最后来聊一下 DNS 负载均衡，虽然 DNS 最原始也是最简单的方法，但是 DNS 负载均衡的控制权在域名服务商手里，NDS 存在多级解析，缓存 A 记录的问题，以及网站自身无法做更多的管理。这样导致了一般中小公司很少使用。
当然，自身实力够硬，DNS 负载均衡也是个不错的选择。下图是检测 TT 猫域名的 A 记录得到的部分信息，仅供参考，自行领悟。
既然是集群，就不能够出现单点故障，如果大家关注云服务，可能会接触到以下词汇，“双机热备”，“两地三中心”等等词汇。
双机热备是高可用的一种体现形式，如上图所示，生产环境中我们存在两个负载均衡节点，主节点处于激活状态，另一个节点处于备用状态，当主节点意外宕机，可以通过 keepalived 检测并迅速切换到备用服务，保障业务正常运转。至于两地三中心，下图可能会让大家理解得更加透彻，图片源于网络。
小马哥为了准备双十一，购置了大量服务器，但活动一过，平时的用户访问量并不能满足服务器的接客能力，导致大量服务器处于空窗期。
这还了得，不能闲着啊，精明的小马哥一拍脑袋，组建了 TT 云团队。通过多年的努力开发了按量付费云、弹性 IP、共享带宽等等产品为中小企业开源节流。
小明同学觉得这款键盘不错，美滋滋的点击购买按钮，突然跳到了登陆页面。
什么鬼，裤子我都脱了，你就给我看这个？普通用户可能不会觉得有什么问题，重新登陆一次就是了。但小明作为一只严谨的程序猿，他想弄明白其中到底发生了什么。
到这里，各位看官应该明白到底是个什么鬼了吧。就拿我们比较熟悉的 Tomcat 来说，我们的用户信息一般存储在 session 中，而 session 存储在 Tomcat 内存中。浏览器通过 cookie 中的 JSESSIONID 来与服务器进行认证。
然而服务器挂了，下单请求被分发到另一台服务，自然小明再也找不到他的 session 了。
小明同学把问题反馈给了 TT 猫，小马哥一看这还得了，集群都做了还差这点，于是赶紧叫工程师们拿出解决方案。
工程师最终提出了两种方案：
服务器用户状态复制 (成本大，需要软硬件支持，有延迟，存在失败的风险)
统一存储用户状态 (我不说话，我就笑笑)
最终，工程师们采用第二种方案，使用 Redis 存储用户状态数据。
最近接触并使用了阿里云的负载均衡 SLB，大体了解了一下 TT 猫的负载均衡实现，以下架构实现源于 TT 猫。
负载均衡采用集群部署，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。阿里云当前提供四层（TCP 协议和 UDP 协议）和七层（HTTP 和 HTTPS 协议）的负载均衡服务。
- 四层采用开源软件 LVS（Linux Virtual Server）+ keepalived 的方式实现负载均衡。
- 七层采用 Tengine 实现负载均衡。
如下图所示，各个地域的四层负载均衡实际上是由多台 LVS 机器部署成一个 LVS 集群来运行的。采用集群部署模式极大地保证了异常情况下负载均衡服务的可用性、稳定性与可扩展性。
LVS 集群内的每台 LVS 都会进行会话，通过组播报文同步到该集群内的其它 LVS 机器上，从而实现 LVS 集群内各台机器间的会话同步。如下图所示，当客户端向服务端传输三个数据包后，在 LVS1 上建立的会话 A 开始同步到其它 LVS 机器上。图中实线表示现有的连接，图中虚线表示当 LVS1 出现故障或进行维护时，这部分流量会走到一台可以正常运行的机器 LVS2 上。因而负载均衡集群支持热升级，并且在机器故障和集群维护时最大程度对用户透明，不影响用户业务。
