负载均衡1
当流量高峰来临，低配节点因负载过高导致服务可用率下降。传统通过治理平台手动调权重的方式滞后，影响业务。本文探讨RPC框架如何实现智能负载均衡，自动根据节点负载动态分配流量，提升系统稳定性与响应效率，避免人工干预不及时的问题。
Docker安装Redis(1)
本文介绍Docker安装Redis 6.0.8的完整流程，涵盖单机版与生产级部署。通过容器卷映射配置文件和数据目录，实现数据持久化与自定义密码、远程访问等设置。同时解析Redis集群三大分布式存储算法：哈希取余、一致性哈希与哈希槽，重点说明其原理、优缺点及适用场景，助力构建高效稳定的Redis服务。
Docker安装Redis(3)
哈希槽分区通过16384个槽实现数据均匀分布，解决传统一致性哈希的数据倾斜问题。Redis集群用CRC16算法计算key所属槽位，再映射到对应节点，便于数据分配与迁移。槽位设计兼顾传输效率与集群规模，心跳包大小适中，压缩率高，适合千以内节点场景，提升整体性能与可维护性。
09 | 健康检测：这个节点都挂了，为啥还要疯狂发请求？
本文深入探讨RPC框架中的服务健康检测机制，针对超大规模集群下节点状态感知难题，提出“推拉结合，以拉为准”的核心思路。通过分析真实线上故障，揭示传统心跳机制在判断“半死不活”节点时的局限性，并引入基于业务请求可用率的动态评估方案，提升服务可用性。文章还对比汽车中控反馈系统，类比设计多维度健康检测模型，涵盖连接状态、心跳响应与业务成功率，最终实现更精准的节点筛选与容错控制，保障分布式系统的稳定运行。
15 | 熔断限流：业务如何实现自我保护?
本文讲解RPC框架中业务的自我保护机制。服务端通过限流（如令牌桶、滑动窗口）防止过载，可基于应用或IP维度控制，并借助配置中心动态调整阈值；还可依赖集中式限流服务实现集群级精确控制。调用端则通过熔断机制避免因下游异常导致雪崩，熔断器在动态代理层拦截请求，实现快速失败。二者结合提升系统稳定性。
07 | 架构设计：设计一个灵活的 RPC 框架
本文深入讲解如何设计一个灵活的 RPC 框架，从基础通信原理出发，剖析传输、协议、服务发现、连接管理等核心模块，并提出分层架构与插件化设计思想，提升系统可扩展性与维护性，助力构建高性能、易演进的分布式服务架构。
CP（强制一致性），AP（最终一致）
本文探讨RPC框架中的服务发现机制，对比DNS、ZooKeeper等方案，指出其在超大规模集群下的局限性。重点提出基于消息总线的最终一致性注册中心，通过AP模型替代CP，提升系统性能与稳定性，适用于高并发、大规模服务节点场景。
Ribbon负载均衡
本节深入讲解@LoadBalanced注解的作用，剖析Ribbon客户端负载均衡原理，涵盖负载均衡分类、算法及自定义策略配置，解析首次请求延迟的饥饿加载机制，并对比服务端实现方案，帮助读者全面理解微服务负载均衡设计。
负载均衡算法
本文介绍多种负载均衡算法：随机、加权随机、轮询、加权轮询、最小活跃数、源地址哈希及一致性哈希，适用于不同场景，如性能均等或差异大的服务器集群，强调请求分发的公平性、稳定性和动态适应能力。
