本文介绍了Google的Meglev，一个用于处理大规模分布式接入需求的负载均衡系统。Meglev通过ECMP协议和一致性hash算法实现负载均衡，并在用户态进行高效的数据包处理，保证高并发下的性能。此外，它采用local consistent hashing算法在集群状态变化时保持连接状态，确保低延迟和连接稳定性。
一、前言
在之前的文章《IPVS概览》中给出了IPVS作为负载均衡解决方案的一些技术要求，但是从产品部署的角度讲，IPVS比较适用的场景还是小规模的内网或者外网部署。由于IPVS是使用Linux内核协议栈进行接入数据包的处理，所以接入的RPS最多可能在数万或者数十万级别，而考虑到像google、阿里或者腾讯，它们面临的总接入RPS应该是在数十万甚至上百万级别，而在热点事件发生的时候，可能要到数千万甚至上亿的级别(比如google的正常情况下搜索引擎系统的接入应该在数十万级别)。
这种数量级别的访问接入，接入请求来源的分布几乎是全球化的，后端服务器的数量应该是几万或者几十万甚至百万级别的，而且这些后端物理机的分布也是全球化的。这样的大规模分布式系统，单个IPVS主机是根本不能处理的，需要一个系统性的方案来保证任意位置接入的低时延和响应的低时延，并且系统处理能力能够动
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