【华为云市场】【云端大事件】青岛彩旗信息科技有限公司入驻华为云市场,助力市场发展!
公司简介
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基于大数据网站负载,公司技术对于负载均衡解决方案的几点看法
负载均衡技术分类
目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求,下面从负载均衡所采用的设备对象、应用的网络层次(指OSI参考模型)及应用的地理结构等来分类。
软/硬件负载均衡
软件负载均衡解决方案是指在一台或多台服务器相应的操作系统上安装一个或多个附加软件来实现负载均衡,如DNS Load Balance,CheckPoint Firewall-1 ConnectControl等,它的优点是基于特定环境,配置简单,使用灵活,成本低廉,可以满足一般的负载均衡需求。
软件解决方案缺点也较多,因为每台服务器上安装额外的软件运行会消耗系统不定量的资源,越是功能强大的模块,消耗得越多,所以当连接请求特别大的时候,软件本身会成为服务器工作成败的一个关键;软件可扩展性并不是很好,受到操作系统的限制;由于操作系统本身的Bug,往往会引起安全问题。
硬件负载均衡解决方案是直接在服务器和外部网络间安装负载均衡设备,这种设备我们通常称之为负载均衡器,由于专门的设备完成专门的任务,独立于操作系统,整体性能得到大量提高,加上多样化的负载均衡策略,智能化的流量管理,可达到最佳的负载均衡需求。
负载均衡器有多种多样的形式,除了作为独立意义上的负载均衡器外,有些负载均衡器集成在交换设备中,置于服务器与Internet链接之间,有些则以两块网络适配器将这一功能集成到PC中,一块连接到Internet上,一块连接到后端服务器群的内部网络上。
一般而言,硬件负载均衡在功能、性能上优于软件方式,不过成本昂贵。
本地/全局负载均衡
负载均衡从其应用的地理结构上分为本地负载均衡(Local Load Balance)和全局负载均衡(Global Load Balance,也叫地域负载均衡),本地负载均衡是指对本地的服务器群做负载均衡,全局负载均衡是指对分别放置在不同的地理位置、有不同网络结构的服务器群间作负载均衡。
本地负载均衡能有效地解决数据流量过大、网络负荷过重的问题,并且不需花费昂贵开支购置性能卓越的服务器,充分利用现有设备,避免服务器单点故障造成数 据流量的损失。其有灵活多样的均衡策略把数据流量合理地分配给服务器群内的服务器共同负担。即使是再给现有服务器扩充升级,也只是简单地增加一个新的服务 器到服务群中,而不需改变现有网络结构、停止现有的服务。
全局负载均衡主要用于在一个多区域拥有自己服务器的站点,为了使全球用户只以一个IP地址或域名就能访问到离自己最近的服务器,从而获得最快的访问速度,也可用于子公司分散站点分布广的大公司通过Intranet(企业内部互联网)来达到资源统一合理分配的目的。
负载均衡策略
在实际应用中,我们可能不想仅仅是把客户端的服务请求平均地分配给内部服务器,而不管服务器是否宕机。而是想使Pentium III服务器比Pentium II能接受更多的服务请求,一台处理服务请求较少的服务器能分配到更多的服务请求,出现故障的服务器将不再接受服务请求直至故障恢复等等。
选择合适的负载均衡策略,使多个设备能很好的共同完成任务,消除或避免现有网络负载分布不均、数据流量拥挤反应时间长的瓶颈。在各负载均衡方式中,针对不同的应用需求,在OSI参考模型的第二、三、四、七层的负载均衡都有相应的负载均衡策略。
负载均衡策略的优劣及其实现的难易程度有两个关键因素:一、负载均衡算法,二、对网络系统状况的检测方式和能力。
考虑到服务请求的不同类型、服务器的不同处理能力以及随机选择造成的负载分配不均匀等问题,为了更加合理的把负载分配给内部的多个服务器,就需要应用相应的能够正确反映各个服务器处理能力及网络状态的负载均衡算法:
轮循均衡(Round Robin):每一次来自网络的请求轮流分配给内部中的服务器,从1至N然后重新开始。此种均衡算法适合于服务器组中的所有服务器都有相同的软硬件配置并且平均服务请求相对均衡的情况。
权重轮循均衡(Weighted Round Robin):根据服务器的不同处理能力,给每个服务器分配不同的权值,使其能够接受相应权值数的服务请求。例如:服务器A的权值被设计成1,B的权值是3,C的权值是6,则服务器A、B、C将分别接受到10%、30%、60%的服务请求。此种均衡算法能确保高性能的服务器得到更多的使用率,避免低性能的服务器负载过重。
随机均衡(Random):把来自网络的请求随机分配给内部中的多个服务器。
权重随机均衡(Weighted Random):此种均衡算法类似于权重轮循算法,不过在处理请求分担时是个随机选择的过程。
总之,负载均衡是一种策略,它能让多台服务器或多条链路共同承担一些繁重的计算或I/O任务,从而以较低成本消除网络瓶颈,提高网络的灵活性和可靠性。
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