资源负载均衡

2024-10-21

资源负载均衡（精选10篇）

资源负载均衡篇1

摘要：随着社会的发展,各种信息数据的不断增加,使用传统的方式对这些数据进行处理,就不能满足当前社会发展的需求,在这种情况下,云计算就应运而出,将这一问题进行了解决,但是在使用云计算的过程中,还会出现负载不均衡的问题,为了更好的对云计算进行应用,本文首先就建立了相应的负载均衡智能优化模型,然后根据模型分析了云计算资源负载均衡模型集群智能优化算法,以使云计算的应用价值更高。

关键词：云计算,负载均衡,智能优化算法

引言:在当前阶段中,随着对科学技术的不断研究,虚拟化技术得到了大力的发展,增加了云计算中的资源数量,提高了云计算的计算能力,进而增加其在使用过程中的作用。但是,在其进行运行过程中,由于任务量较大,如何进行资源分配成为了一项新的难题,如果处理不好这一项问题,就会使云计算的作用无法完全的体现出来,因此,在当前情况下,加强对云计算资源负载均衡模型集群智能优化算法的研究具有重要的意义。

一、负载均衡智能优化模型

在云计算中,虚拟机在其中占据重要的作用,将云计算中的数据进行了有效的保存,在云计算进行工作的过程中就是虚拟机与任务的分配,根据其工作情况的不同,可以将其分为4个层次:第一个层次为任务接收层,进行资料的收集工作,并对其进行一定的处理,提交给虚拟机创建层;第二层次就是虚拟机创建层,根据接收到的资料信息,建立处不同的虚拟机,并将任务提交到相应的虚拟机上;第三层为负载均衡策略层,该层将虚拟机中的任务量进行分析,并将其转化为相应的数字信号,根据相应的均衡策略,将虚拟机提交到计算机上;最后一层就是计算机层,其可以根据虚拟机传递的数字信号,提供其所需要的资源,并将任务发放给各个虚拟机,将任务进行分配。对其进行优化时,是在任务调度的基础上对其进行改善的,不仅能求出任务的负载量,还可以推测出资源能力大小,根据其建立出相应的数学模型来进行分析[1]。

二、云计算资源负载均衡模型集群智能优化算法

2.1算法简介

在该优化负载均衡模型中使用的是遗传算法,其是借鉴生物学中的进化论研究出来的一种数学算法。首先对实际的信息进行收集,并将其进行编码,形成不同的染色体,相同的染色体集中到一起,就会形成初始群体,然后分别对每个群体进行相应的计算,计算出个群体中染色体的适应度评价,根据计算出来的结果,选择出良好的染色体进行遗传,进而使染色体向着更优的方向发展,经过多次的遗传后,就会得到最优解[2]。

2.2算法设计

1、初始化。在使用该算法的初始阶段中,首先需要进行假设,假设群体中候选解的数量为A,需要使用的计算机数量为B,虚拟机数量为C,然后将A个候选解进行不同的编码,就是将B个虚拟机提交到C个计算机上,可以形成A种不同的方案。

2、适应度函数设计。在对函数进行设计时可以发现,目标函数的数值为正数,这时要计算出其最小值,首先要计算出计算机中资源占用率的方差,其倒数就是适应度函数,

3、选择运算设计。根据计算出不同候选解的不同适应度,来推测出不同候选解被选择的几率,将其按照一定的比例在轮盘上标记出来,适应度越大,在轮盘中所占的比例就越大,被选择的几率就越高。

4、交叉运算设计。将上述选择出来的候选解进行简单的处理后,每两个候选解进行配对,使其一部分优质的基因进行对换,形成优势更强的候选解,适应度也就会随之提高,将设计方案进一步进行优化,更加贴近了最优解的距离。

5、变异运算设计。交叉运算是对整体范围内进行计算的,而为了使运算的结果更加的贴近最优解,还要进行局部的计算,这时就要进行变异运算设计,就是将其中的某些基因值进行变动,变动后的数值一般要求小于0.1[3].

三、总结

综上所述,为了使云计算在使用的过程中发挥出更大的作用,加强对其负载均衡模型集群智能优化算法研究具有重要的意义,提升了云计算中资源的利用效率,均衡了整个计算机中的使用负载,使得云计算的计算能力得到了有效的提高。但是,随着社会的发展,科学技术的不断进步,云计算内的资源也会不断地更改,因此,我们就不能对此满足,还要继续加强力度对其研究,使其在社会发展的各个阶段中都能够起到重要的作用。

参考文献

[1]宁彬,谷琼,吴钊等.云计算环境下的混沌萤火虫的资源负载均衡算法[J].计算机应用研究,2014,06(11):3397-3400.

[2]张牧.云计算和多维Qo S环境中基于蚁群优化算法在虚拟机资源负载均衡问题中的研究[J].计算机科学,2013,10(S2):60-62.

[3]程国建,刘丽景,石彩云等.一种混合遗传算法在云计算负载均衡中的应用研究[J].西安石油大学学报(自然科学版),2012,09(02):93-97+122-123.

博科负载均衡助推篇2

本报讯博科公司(Brocade)日前发布了智能负载均衡系列产品,帮助用户实现虚拟数据中心的按需弹性计算。其中,全新发布的Brocade Application Resource Broker软件模块对网络性能和虚拟软件构架提供了可视性,并且通过为服务器动态分配多余资源来增加应用负载,确保满足应用服务协议(SLA)。Brocade ServerIron ADX 1008-1负载均衡设备是博科ServerIron ADX 1000系列的入门级产品,通过基于软件许可的按需扩容,用户可在不增加硬件数量的前提下把设备性能提升3～4倍,大大提升了应用构架的灵活性,加快业务应答速度,并有效降低部署成本。博科ServerIron ADX软件v12.2版本能够帮助企业和服务提供商利用IPv6到IPv4网关的先进功能,为采用IPv6的客户、7层交换、采用FIX协议的负载均衡服务以及基于实时应用性能测试的动态负载均衡应用提供帮助。据了解,Brocade Application Resource Broker和其他Brocade ServerIron ADX系列软件将于2010年第二季度上市。

H3C出席智能建筑论坛

本报讯杭州华三通信技术有限公司(H3C)日前参加了由中国建筑行业协会举办的“2010年中国智能建筑行业发展论坛”。会上,H3C向智能建筑行业重点展示了H3C智能建筑IP网络解决方案与IP监控、融合通信、网络管理、有线无线一体化等业务增值解决方案,这些解决方案已经在我国许多时代性地标建筑、国际重点赛事场馆和高端星级酒店得到了广泛的应用,通过对基础网络架构与增值业务系统的改善,让建筑物的环境宜居、节能并且成为拥有现代化办公、通信体验的更加“智能”的现代建筑。

神州数码携手思科

启动“百城穿越计划”

本报讯神州数码日前携手思科,启动“赢在神州——百城穿越计划”,在为SMB带去最新产品的同时,也通过全面的激励计划回馈新老合作伙伴,实现渠道合作伙伴向价值链的高端攀升。活动将陆续走过中国的100个城市,活动期间,神州数码将采取两种不同的激励计划,向合作伙伴提供“渠道认证奖励”和“渠道提货奖励”。

中兴通讯率先通过

工信部 TD-LTE Indoor PhaseII测试

本报讯近日,在工业和信息化部组织的TD-LTE Indoor PhaseII测试(完整集测试)中,中兴通讯率先完成并通过了所有测试项目,表明中兴通讯TD-LTE设备已经完全具备进行外场规模组网的能力。Indoor PhaseII测试是工业和信息化部TD-LTE研究开发技术试验测试的重要组成部分,是Indoor PhaseI(基本集测试)的扩展测试,是对系统设备的一次全面深入的综合性评估。中兴通讯凭借在TDD领域的深厚积累,仅用两周就全部完成本次测试,各项测试结果均达到测试要求,成为目前业界惟一通过Indoor PhaseII测试的厂家。

3G行业应用终端论坛在京举办

资源负载均衡篇3

任务调度是网格计算中的一个重要组成部分, 由于网格系统的异构性和动态性, 使得网格中的任务调度及其复杂。世界各国都已经对网格资源管理及其任务调度做了大量研究, 提出了各种启发式调度算法, 如Min-Min算法、Max-Min算法、Suffrage算法、SA算法等等。由于网格资源调度本身是一个NP完全问题, 很多学者提出了基于遗传算法的资源调度算法。

在使用遗传算法解决网格资源调度问题时, 一般的方案中考虑的计算资源性能都是相似的, 并且各子任务在计算资源上执行的时候差异也不太明显。例如, 参考文献[1]中提到的遗传算法, 在适应度评估的时候, 就只需要考虑各个体的makespan, 而没有考虑其他因素的影响。但是, 实际上在网格计算中, 由于网格系统本身具有异构性, 一方面, 如果各计算节点在执行同一个子任务时性能表现差异很大, 另一方面, 如果各个子任务由于本身差异明显, 而所需的执行时间差异也很大, 这样, 由于遗传算法本身带有很大的随机性和鲁棒性, 在随机为各计算节点分配任务的时候, 就有可能某个个体makespan最短, 但是大多数子任务都被集中分配在一个计算节点上面执行, 而其他计算资源处于“饥饿”即空闲状态。因此, 各计算节点负载不均衡势必造成巨大的资源浪费, 另外还会影响网格系统的整体性能。基于这种情况, 本文提出在网格资源调度过程中使用的遗传算法, 不仅考虑传统算法中的缩短makespan, 同时还考虑各节点的平均负载, 以求提高资源利用率。

1 问题描述

设HC系统中, 用户一次提交的元任务为 (其中该元任务含有m个子任务) , 计算资源为 (其中含有n各计算节点) 。则此时网格调度, 就是将m个子任务以合理的方式分配到n个计算节点上面。本文所涉及的子任务都是以批处理方式提交的, 并且考虑到m个任务在各节点上的执行时间差异较大, 这样在为子任务分配计算资源时, 就有可能出现部分机器负载较重, 而同时少数机器却处于空闲的情况。另外, 有的子任务在计算时需要由其他子任务计算结果数据参与, 本文也考虑各子任务之间的这种依赖关系。计算过程中, 某个子任务可能获得其他子任务的结果数据, 也可能输出其他子任务所需参与运算的数据, 这种子任务之间调度的总共K条全局数据称为GDIS (GlobalD ata Items) 。

链路负载均衡设备选购指南篇4

对此，我们特别走访了Radware资深网络专家，请他们给我们谈谈链路负载均衡设备选购的几点建议。

链路负载均衡需求分析

一般企业的总部都有两个外网出口，需要解决如下问题：

☆当一条链路故障时，如何自动快速切换，保证内网办公用户访问互联网资源，互联网用户访问到企业内部的服务器资源都不受影响?

☆如何实现把内网用户，以及互联网用户导向到服务器质量(QOS)最好的一条链路上，同时考虑网络的Latency、Load、Hops三大指标来综合进行链路的智能优选?

☆如何实现在互联网上的一些合作方的服务器在限制必须使用现有的电信IP的情况下，访问这些特定服务器时，必须仍然使用电信链路出去?

因此，如欲有效解决上述问题，企业所选购的链路负载均衡解决方案或设备需要具备如下功能：

☆静态和动态的就近性判断，保证内网的用户以及互联网用户永远都会选择最优最佳服务器质量的链路。

☆高级和智能的链路健康检测策略，针对每条链路各选择互联网十个左右的站点作为参照物进行健康检测。最终决定链路的可用性。

☆对两条链路进行动态负载均衡，在链路出现故障时实现智能快速的链路切换，保证用户的高可靠性接入。

☆在基于上述的智能链路优选的基础之上，必须能够定制特定的策略路由，能够基于源地址，目的地址以及应用来命中特定链路，解决互联网上的一些合作单位的服务器在限制必须使用现有的电信IP的情况下，在增加网通链路之后，在访问这些特定服务器时，必须仍然使用电信链路出去的问题。

☆链路负载均衡交换机系统还应具有安全防范能力，升级后可支持对P2P软件数据包的拦截或者带宽限制。同时可支持应用安全的功能，可以实时过滤不少于1500种目前最流行的病毒、蠕虫、木马、后门等入侵攻击。

负载均衡设备选购标准

根据企业需求，Radware认为，优秀的链路负载均衡设备须遵从以下标准：

☆出向流量路径和入向流量路径的优选：部署一台设备于Internet出口处，实现对两条Internet接入链路的负载均衡，可以同时实现outbound流量(内部办公用户访问Internet)和Inbound流量(Internet用户访问数据中心内部服务器)的负载均衡。

☆就近性的算法必须支持动态的和静态的两种：动态就近性判断结果，根据延时，跳数以及链路负载，根据优化的算法，动态的智能的选择最佳链路。也可配置静态的入向和出向的就近性表，使用静态就近性来保证进出的双向流量的智能的动态的就近性选择，即访问不同运营商的服务器，选择相应运营商的Internet链路。

☆链路健康状态的检测：需要有链路健康检测的机制来保证用户选择的链路一定是一条健康的链路。应不光可以做网络层面的健康检查，也应可以做高级的健康检查，在做健康检查的时候，使用HTTP、DNS、FTP、POP3、SMTP等多种方式来进行健康检查，为了确保健康检查的准确性，链路负载均衡设备应每隔一定时间(缺省10秒钟)，分别通过两条链路对十个站点进行对应的模拟业务访问，如果一个站点连续三次访问不可达，则认为这个站点是不能服务的站点。如果从一条链路出发的十个健康检测站点都不可访问，则这条链路将被认为不能提供服务。但是，只要有一个站点可以通过该ISP线路访问到，就认为该ISP线路可以提供互联网接入服务。

☆智能地址翻译：对于流出流量的智能地址管理，链路负载均衡设备应可以支持多种NAT地址翻译的功能。当选定一个路由器(某一个ISP)传送流出流量时，将选择该ISP提供的地址。同样，如选择ISP2作为流出流量的路径，则它将把内部的主机地址翻译为ISP2，并作为流出数据包的源地址。

☆双机冗余性：由于处在出口关键位置，2台链路负载均衡设备必须支持VRRP协议，使用VRRP实现自身的冗余，2台设备工作在主备模式，做到高可靠性。保证系统中不会出现单点故障，当主设备出现故障时，可以在100ms之内切换到备设备上，保证网络的通畅。

LSI 6Gb/s SAS新品

9月10日，LSI公司宣布向各大OEM客户提供第二代6Gb/s SAS控制器和片上RAID(ROC)的样片。

负载均衡算法的应用研究篇5

在我们现实生活中经常讨论及研究的负载均衡算法一般有以下两大类:①静态负载均衡算法。这种算法不考虑服务器在实际运行过程中的负载情况, 而只是根据人们预先的设定对用户任务请求进行分配;②动态负载均衡算法。该类算法主要以各服务器当前的负载情况作为分配任务的依据, 能够充分利用各服务器的处理能力来减小其对用户服务的响应速度。动态算法中通常需要一个前端节点, 称为负载均衡器 (Load Balancer, 简称LB) 和后端的真实服务器 (Real Server, 简称RS) 共同组成虚拟服务器 (Virtual Server, 简称VS) 。

虽然动态负载均衡算法如加权最小连接法, 其运行中参照各服务器当前状态下其任务连接数及服务器的性能来将用户任务进行分配, 但很容易发现这类算法存在以下几个方面不足:首先, 该类算法出发点是以各服务器当前任务连接数来衡量服务节点负载, 而由于各服务器目前连接数并不一定完全反映各网络服务器的真实负载情况;其次, 由于负载均衡器集中控制整个负载均衡系统, 随着用户并发连接数量的突发增加, 负载均衡器本身的负载也会变得非常大, 导致负载均衡器自身成为整个服务中的瓶颈。

通过上述分析, 笔者认为负载均衡算法设计过程应能实现以下目标:首先, 应对各服务器的处理能力及当前负载情况予以充分考虑, 保证系统在长时间运行状态下各节点的负载情况不发生较大偏斜;其次, 充分利用节点的处理能力, 把各节点信息的收集、计算工作放到各个服务器节点上, 从而避免负载均衡器系统瓶颈的出现;再次, 在充分考虑前两个目标的基础下, 减小负载均衡算法运行的复杂性。

2基于内容识别动态反馈的负载均衡算法设计

通过上述的分析, 需设计出一种算法:该算法首先应能根据客户的请求, 进行相应服务器的选择;其次应能较好地向LB反馈各网络服务器的当前负载;最后LB能根据得到的网络服务器负载和其相关参数进行客户请求的分配。

由于动态反馈是有时间间隔的, 人们无法获取实时的节点负载情况。人们引入了负载冗余、负载增量等概念, 以便对网络服务器节点的实际负载进行真实预测。比如:负载增量是指用户请求任务R1会给承接任务的网络服务器所增加的负载INC (Ri) 。以服务器节点连接数为参考的算法中, 节点负载增量的计算可以使用如下计算公式:INC (R) =L (Si) /n。在此公式中, L (Si) 是使用动态反馈方法所得到的网络服务器节点的负载量, n表示相关节点的连接数量。从而根据上述可以得出网络服务器目前的实际负载L′ (Si) :

然后, LB根据网络服务器的实际负载进行任务的分配。在这种负载增量和负载冗余方案中, 由于未能考虑到每个网络服务器节点的处理能力, 即在服务节点冗余大约相等的情况下, 对于新的请求该如何分配, 仍是需要思考的问题。下面提出改进的基于内容识别的负载均衡动态反馈算法:

对几个相关概念给出定义:服务器集群集合s={s0, s1, …, sn-1};用户任务请求集合R={R1, R2, …, Rm};用户服务类型的集合T={T1, T2, …, Tp};undefined, 表示在相关服务器在接收所有服务中服务类型为Tj的TCP连接数的和;f (Tj) 表示在所有服务器中服务类型为Tj (j=1…l) 的访问量极限值;服务器性能C (Si) ;每一个服务器综合负载值LOADi;服务器节点负载增量INC (Ri) 。网络服务器节点信息表 (Net _ Server_ Cluster _ List, NSCL) :主要记录网络服务器节点的MAC地址、存放在该网络服务器节点上的服务类型Tj (j=1…p) 、IP地址、负载状态参数以及相对应的Re和f (T) 等信息。该表主要由负载均衡器维护, 主要负责监测节点的负载状态以及节点是否正常工作 (利用该负责均衡器主要实现加入恢复正常的节点、自动删除失效的节点) 。网络服务器映射表 (Net _Server _ M aping _ List, 简称NSML) :主要记录服务类型Tj (j=1…p) , 以及存放该Tj (j=1…p) 的服务器集群集合等信息。

在该算法中负载均衡器能够根据相关用户请求服务的类型在NSML表中查找适当的服务器;利用动态反馈机制在后端服务器节点中选取负载最小的服务器, 在更新网络服务器节点负载信息的时候, 引入负载比率M, 即我们采用综合负载值LOADi和节点负载增量INC (Ri) , 来求出当前网络服务器的实际负载L′ (Si) , 并结合服务器性能C (Si) 参数, 计算出网络服务器中负载比率最小的服务器, 将请求任务分配给计算出的服务器;另外, 当NSML中的服务器出现过载时, 将所有服务器中负载最重的服务器从NSML中删除, 从而提高相关服务器的缓存命中率。算法描述流程如图1。

图1的具体描述如下:

①当LB接到用户一个新的数据流发送请求Ri时, 从TCP连接请求中解析出请求的服务类型Tj (j=1…p) ;

②负载均衡器刷新其保存的NSML, 若在NSML表中该请求的映射节点为空则转到步骤④, 否则转步骤③;

③在②的基础上, 在NSML表中搜索负载最轻的网络服务器RS, 记为Sa, 通过相应的计算, 如果Sa.Re

④利用上述设计动态反馈机制从整个服务器集群中挑选负载最轻的网络服务器RS, 记为Sb, 并将Sb赋值给Sa;

⑤如果Sa不空转步骤⑥, 否则转入步骤⑩;

⑥如果Sa.Re

⑦在NSML表中添加Sn;

⑧当NSML表中存在一个以上的RS时, 并计算某节点Sc其, 当Re值接近RT (Tj) , 则将Sc节点从NSML表中删除;

⑨将Ri发送到节点Sa, 算法结束;

⑩拒绝请求, 返回空值, 算法结束。

3负载均衡技术的实际应用

南京工程高等职业学校成立于1956年, 是一所承担五年制大专教育的职业学校, 现有两个教学区麒麟门和百家湖, 在校生规模达到1.5万人。随着时间的推移, 校园网络服务器数量由原来的0个增加到10个 (校园网和联合职业技术学院Web服务器各1台、校内办公系统服务器1台、中国知网校内服务器1台、后台数据库服务器6台) , 如果对每台服务器都分配唯一的IP地址, 必然会给用户的访问和网络管理带来不便;如果采用服务器集群技术, 同样会造成访问地址的复杂化和负载不平衡;同时校服务器之间的流量分配目前是采用随机方式, 其运行中不会考虑服务器当前的负载情况, 在这种情形之下可能会造成连接失败。给学校的招生就业、成绩查询、信息查询、在线考试带来较大的损失。

鉴于上述情况, 拟对校园网络进行重新规划和设计, 在现有状况的基础上, 利用市场中现有的技术将学校现有两个校区进行功能规划, 在校内网络服务器问题上, 拟通过服务器负载均衡机制, 保证用户访问流量能在各服务器上均衡分配, 并当所有服务器中某一台服务器发生故障时能被及时检测到, 对故障服务器进行有效自动隔离, 直到该服务器恢复正常后自动加入校服务器群, 实现透明的容错, 保证学校服务器整体性能得到大幅提升。

3.1整体方案设计

根据上篇分析以及充分进行市场调研的基础之上, 结合我单位实际项目需求, 拟采用深信服AD服务器负载均衡解决方案, 对校服务器运行现状进行规划, 通过利用SINFOR AD应用交付设备来实现我校网络中多台服务器的智能负载。在方案中, 利用使两台SINFOR AD以主备的方式进行备份, 从而实现网络中多台服务器的负载均衡及冗余。其拓扑结构如图2。

本方案设计主要有如下优点:首先在实现流量的负载均衡的同时, 保证整个网络服务器系统的稳定和高可用性, 其次本方案保持了学校校原有的网络体系结构。

校园网络服务器负载方案具体实现流程如下:首先, 网络中布置的SINFOR AD设备接收到各网络用户发出服务请求;其次, SINFOR AD根据预先设定好的负载均衡算法, 将各用户请求中的数据包进行解析, 将数据包中目的IP地址改为相应后台服务器IP地址, 并将用户数据包发出到选定的服务器;再次, 后台服务器在接收数据包并进行处理后, 将对服务请求所产生的应答包发回到SINFOR AD;最后, SINFOR AD设备收到应答包后将其中的源地址改回成VIP的地址, 发回客户端, 由此就完成了一个标准的服务器负载平衡的流程。

通过在SINFOR AD上配置Virtual Server实现服务器负载均衡, 同时利用SINFOR AD可持续检查服务器的健康状态, 一旦发现故障服务器, 则将其从负载均衡组中移除。

3.2方案关键技术

(1) 服务器负载均衡算法。

SINFOR AD 通过VIP (虚拟IP地址, 由IP地址和TCP/UDP应用的端口组成的一个IP) 来为用户的一个或多个目标服务器提供负载均衡服务。为了保证多个用户的请求能够智能地转发到后端的应用服务器, 确保在即使某个应用服务器出现故障的时候不会中断现有的应用, SIFNOR AD通过对目标服务器进行L2到L7合理性进行不间断检查。当用户请求目标服务器相关服务时, SINFOR AD根椐对服务器群组中各个服务器的检查情况, 选择性能最佳的服务器来应答相应用户的请求。

这样, 所有流量均衡地分配到各个服务器, 不仅充分利用所有的服务器资源, 而且各个服务器均衡地负担流量处理任务, 而且有效地避免服务器处理任务“不平衡”现象的发生。

(2) 服务器健康检查。

该方案需要解决的问题就是如何提供快速的访问服务, 而服务器是所有应用的承载体, 如果不能对应用进行健康检查, 就无法做到对应用的高可靠性的保障。

SINFOR AD的高级健康检查功能, 能够准确对应用层健康检查。SINFOR AD支持包括基础网络检查 (Ping) 、4层应用检查 (TCP/UDP port) 以及使用各种预先定义的检查程序和用户定制的检查程序。

其功能中的7层监视功能, 可以对各服务器在应用和内容等所有协议层上的工作状态进行监视。一旦发现任何故障, 用户请求立刻被透明地复位到服务器集群中正常工作的服务器上。从而保证用户始终能够获得正确的信息。

(3) 会话保持。

SINFOR AD不仅可以为关键业务站点提供高可用性和智能负载平衡, 与此同时, 还可以识别用户固定访问特定服务器的要求, 以支持用户重新建立到特定服务器的连接。在这种特定情况下, SINFOR AD将放弃原有的负载均衡算法。

举例来说, 假设一位用户在淘宝网采购了下了一个订单, 然后未进行交易支付就离开了该网站。如果在其重新登录网站后, SINFOR AD将客户请求路由至不同的服务器, 那么新的服务器对该用户的数据和其所购买的商品将一无所知。如果客户第一次访问的服务器没有和其它的服务器在同一个后台数据库服务器中存储用户信息及其选购商品的话, 那么具体的订单数据在新的服务器上是查询不到的, 这样用户只能再次重复第一次的动作。

通过会话保持技术可以为客户选择用户曾连接上的那台服务器, 实现用户请求无缝处理。SINFOR AD会话保持功能将减少新建连接的数量, 这将有助于减小负载均衡机系统开销。

4结语

负载均衡技术一直是计算机技术研究的一个热点, 随着计算机网络的进一步普及以及移动通信技术的迅速发展, 人们对网络服务质量要求也越来越高。如何实现提高网络服务质量及如何提高网络服务器的性能越来越受到网络服务提供商的关注。

本文在服务器负载均衡算法领域作了初步研究, 并提出了基于内容识别动态反馈的负载均衡算法, 结合学校发展和网络的现状, 使用SINFOR AD设计方案, 对当网络中大量的并发访问或数据流量出现问题和如何大幅度提高系统处理能力问题进行了有效解决。

摘要：随着视频技术、网络教育、在线招生系统和网络游戏的发展, 网上信息交换量几乎呈指数增长, 从而需要更高性能的各类网络服务器为更多用户提供网络应用服务。通过构建合理的网络服务器负载均衡系统, 可以充分发挥服务器的性能和网络带宽资源, 为客户提供良好网络服务。对几种常用的负载均衡技术和算法进行了比较分析, 提出了基于内容识别的动态反馈负载均衡算法。并对南京工程高等职业学校网络服务器进行负载均衡方案整体设计。

关键词：网络服务器,负载均衡,动态反馈

参考文献

[1]魏臻, 王雪辉, 周霞.基于内容识别的Web集群负载均衡算法的研究[J].计算机工程与设计, 2006 (18) .

[2]龚梅, 王鹏, 吴跃.一种集群系统的透明动态反馈负载均衡算法[J].计算机应用, 2007 (11) .

[3]田绍亮, 左明, 吴绍伟.一种改进的基于动态反馈的负载均衡算法[J].计算机工程与设计, 2007 (3) .

[4]刘健, 徐磊, 张维明.基于动态反馈的负载均衡算法[J].计算机工程与科学, 2003 (5) .

网站的负载均衡解决方案篇6

信息时代的高速发展, 推动了企业对信息化的高要求, 而Web服务成为了很多企业展示自己和交流的一个重要平台和手段。企业的网站服务器随着被访问的提高, 使得单一设备根本无法承担高访问量的负载处理。如果扔掉现有设备去升级设备, 这样将造成很大的浪费。于是, 负载均衡机制应运而生。负载均衡, 英文名称为Load Balance, 其意思就是将企业关键应用服务器和其它企业关键应用服务器的负载进行平衡、分摊到多个企业关键应用服务器和其它关键任务服务器操作单元上进行执行。负载均衡技术建立在现有网络之上, 它提供了一种廉价有效的方法扩展带宽和增加吞吐量, 加强数据处理能力, 提高服务器的灵活性和可用性。

二负载均衡技术的应用

负载均衡技术的应用, 决定了企业服务器的高性能和高利用率。负载是不可避免的, 随着访问量的增加它就会增大, 面对负载我们只有很好的利用均衡技术把负载对服务器和网络的影响降到最低点, 提高企业服务器的利用率, 发挥服务器的高性能, 为整个企业提供快速和便捷的服务。企业可根据网站访问量大小来适当采用适合自己的负载均衡技术, 当访问量不大时可使用多台服务器来分担负载, 将不同的服务器用在不同的方面。按提供的内容进行分割时, 可以将一台服务器用于提供新闻页面, 而另一台用于提供游戏页面;也可以按服务器的功能进行分割, 将一台服务器用于提供静态页面访问, 而另一些用于提供CGI等需要大量消耗资源的动态页面访问。当企业网站访问量增大时, 还用分割法来均衡负载已不可用了, 由于业务量的发展将非常迅速, 并且, 网络新的应用层出不穷, 即使按照当前最优配置建设的网站系统, 也很快会落后于网络流量的发展。尤其是网站的核心部分, 其数据流量和计算强度之大, 使得单一设备根本无法承担, 而如何在完成同样功能的多个网络设备之间实现合理的业务量分配, 使之不至于出现一台设备过忙、而别的设备却未充分发挥处理能力的情况, 就成了一个问题, 负载均衡机制也因此应运而生。根据上述分析, 流量负载可能在网络中很多地方出现, 因而负载均衡策略也应有多种多样的形式。因此, 我们将从网络的层次来阐述一个企业网站的负载均衡方案。

1.服务器群集均衡方案

企业网站的Web服务器及其他应用服务器承载着重要的网站应用。然而, 单一计算机可以提供有限级别的服务器可靠性和可伸缩性。但是, 通过将两个或两个以上高级服务器的主机连成群集, 网络负载均衡就能够提供关键任务服务器所需的可靠性和性能。

使用多服务器的分布式结构, 将网站的Web和其它应用分布在多台服务器上, 即将企业网站的Web和其它应用服务分布在4台服务器上。其中每台服务器都具备等价的地位, 都可以单独对外提供服务而无须其他服务器的辅助。然后, 通过NG FW4000防火墙将外部发送来的请求均匀分配到4台服务器上, 接收到连接请求的服务器都独立回应客户的请求。由于通过同步分发, 建立内容完全一致的Web服务器并不困难, 因此基于服务器集群的负载均衡技术是很容易实现的。

NG FW4000防火墙可以支持一个服务器阵列, 这个阵列经过防火墙对外表现为单台的服务器, 防火墙将外部来的访问在这些服务器之间进行均衡, 同时可以识别出故障的服务器。防火墙的均衡策略如下:

顺序选择地址+权值。

根据PING的时间间隔来选择地址+权值。

根据CONNECT的时间间隔来选择地址+权值。

根据CONNECT然后发送请求并得到应答的时间间隔来选择地址+权值。

2.网站网络传输解决方案

由于企业网站在网站应用系统建设中, 要求应用系统模块之间的接口采用XML标准和Web Service规范, 同时, 作为一个综合性的大型网站, 要求提供标准的在线交易功能和安全可靠的网上支付功能。因此, 在网站网络传输的内容上, SSL和XML将占用相当的服务器资源, 会影响网络的传输速度。

SSL (加密套接字协议层) 是一种应用极为广泛的Web信息安全传送协议。目前, 98%的Web上的安全传送都运用SSL。SSL已经成了安全互联网交易中数据加密的工业标准, 由于SSL运用加密算法和密码, 其加密/解密过程需大量占用服务器的CPU资源, 使CPU利用率接近100%, 从而大大降低了服务器性能。当网络用户大大增加后, 网络性能将急剧降低, 很可能用户会因网络响应欠佳而失去耐心离开网站。

信息时代, 服务器反应速度至关重要, 为根本解决SSL给服务器运行带来的不利影响, 必须采用专门设备处理SSL协议, 以使服务器CPU从繁重的加密/解密过程中解脱出来。

当使用SSL加速器时, 所有非SSL数据流可以未受任何改变地通过加速器;但是当由SSL加密过的数据流经过SSL加速器时, 进入的SSL数据流被解密并干净地传给服务器, 而外流的SSL数据流被加密并传向客户。这样服务器只需简单地处理SSL请求, 原本消耗众多计算资源的HTTP/SSL现在被专用的SSL加速设备负责处理。使用了SSL加速器之后, 系统每秒处理的安全连接数可由原来几十个增长到数百个。当然, 如果需要最大限度地利用服务器, 也可以卸载SSL处理工作。

此外, SSL加速器可以实现灵活的动态堆叠, 实行自动的“任务分担”以得到最大的扩展能力。一般SSL加速器可以自动与所有类型的服务器协同运行, 并可以支持一台或多台服务器。

XML (扩展标识语言) 是SGML (标准通用标识语言) 的一个子集, 它已经快速取代EDI (电子数据交换) 成为B2B网上交易的统一格式。事实已经证明, XML所采用的标准技术最适合Web开发。XML支持结构化的数据, 可以更详细地定义某个数据对象的数据结构, 例如, 描述产品, 详细定义该产品的生产厂、产品名、产品号、产地等信息, 这种定义不仅为标记该产品提供方便, 而且这种XML数据很容易按生产厂、产品名等排序, 使用户的查询变得更方便。XML加速器可以将XML交易进行分类, 如按照商业合作伙伴名称或类型、交易价值或数量以及时刻或时区为依据, 配置业务优先级, 从而提高响应速度, 解放服务器资源, 更快地处理交易。智能化的XML加速器可以使用多变量分类包括与、或, 以满足复杂业务的优先级要求。还有的XML加速器自身提供服务器的负载均衡, 以达到快速、安全的目的。

3.基于网络的层次均衡策略

现代负载均衡技术通常操作于网络的第四层或第七层。第四层负载均衡将一个合法的IP地址映射为多个内部服务器的IP地址, 对每次动态使用一个内部IP地址来对应一次TCP连接请求, 已达到负载均衡的目的。第七层控制应用层服务的内容, 提供了一种对访问流量的高层控制方式, 适合对HTTP服务器群的应用。第七层负载均衡技术通过检查流经的HTTP报头, 根据报头内的信息来执行负载均衡任务。第七层负载均衡受到其所支持的协议限制 (一般只有HTTP) , 这样就限制了它应用的广泛性, 并且检查HTTP报头会占用大量的系统资源, 势必会影响到系统的性能, 在大量连接请求的情况下, 负载均衡设备自身容易成为网络整体性能的瓶颈。

三结束语

网站负载解决方案很多, 本文主要从网站的层次上阐述了, 如何搭建一个网站的负载均衡机制, 做到防范于未然, 让网站很好的发挥其便捷性, 灵活性, 为企业的信息化建设保驾护航。

参考文献

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基于负载均衡技术的专利分析篇7

关键词：负载均衡,异构网络,区域负载均衡

一、引言

负载均衡是蜂窝网络中一个与生俱来的问题。由于用户和对应的业务流量进入小区时具有随机性、时变性, 并且常常是不平衡分布的, 导致整个网络中的负载可能出现不平衡的分布状态。

二、传统的负载均衡解决方法

解决这一问题的方法有两种: (1) 在网络部署之前对网络规划和管理进行优化; (2) 在网络控制节点中部署LB算法, 使网络能自动调节其下属小区中负载的分配:

(1) 专利文献CN200710097524公开了一种负载均衡的实现方法, 判断无线接入设备是否达到负载均衡;如果所述无线接入设备达到负载均衡时, 则停止公开服务集标识。通过本发明在无线接入设备达到负载均衡上限时, 停止公开服务集标识, 使处于负载均衡环境中的无线客户端能够更合理地选择接入有效的无线接入设备。

(2) 专利文献CN200810066200公开了一种过载处理的方法, 当核心网节点过载时, 将处于重叠区域的用户设备UE转移到与过载核心网节点有重叠区域的其它资源池中。

此外, 针对不同的业务流转移的实现方式, 还可将负载均衡方式分为两类:基于信道借用和基于负载转移的负载均衡方法:

(1) 基于信道借用的负载均衡方法。

专利文献CN01126236公开了一种基于基站负载分配信道的新方法, 根据目标小区的负载情况分配信道, 当小区负载轻时, 分配容量高的信道, 当负载重时分配容量小的信道。

(2) 基于业务转移的负载均衡方法。

专利文献CN200910076892公开了一种实现负荷均衡的方法:获取本系统中的每个基站下的所有小区的负荷;根据本系统中每个基站下的所有小区的负荷, 确定本系统中不同频点的负荷状态;如果有处于高负荷状态的频点, 则对本系统中不同频点之间的负荷进行负荷均衡调整, 并通知各小区中的UE读取更新后的系统消息。

三、改进的负载均衡技术

现有在小区间实现负载均衡的方法仅根据小区的负荷比来选取目标小区, 选取的目标小区可能并不合适, 导致负载均衡的效果不明显, 通信网络质量差等问题。为保证服务质量提出一种新的想法:在负载转移时除了考虑目标小区的负载情况之外, 还要综合考虑其他因素, 从而选择最合适的小区进行负荷转移, 例如:

专利文献CN200910205966综合考虑小区性能信息以及负荷状况来选择目标小区, 具体为根据所述待调整小区的相邻小区的性能信息, 从所述相邻小区中确定出与所述待调整小区进行负载均衡的目标小区;根据所述待调整小区中各用户的性能信息, 从所述待调整小区中的用户中确定出进行负载均衡的目标用户;将所述目标用户调整到所述目标小区中。

随着通信技术的发展, 异构网络中的负载均衡问题随着出现, 不同的接入系统对网络资源的描述各不相同, 彼此之间无法识别, 且不同的系统之间没有有效的资源交互机制。针对上述问题, 随之产生了一系列有关异构网络中负载均衡的专利申请:

专利文献CN201110074202提出了一种异构网络间剩余资源的交互方法, 在不增加系统复杂度的情况下, 实现了异构网络间的资源交互, 可用于异构网络间剩余资源交互和第四代移动通信系统的信令设计。

综上, 现有的负载均衡存在如下缺点:一是每次负载均衡只考虑单一小区对, 不能减轻其它小区的负载, 导致区域内负载均衡次数的增多;二是存在负载均衡震荡问题, 使某一小区触发负载均衡的次数过多, 影响区域内用户的服务质量和系统性能的提升。

针对现有技术的不足, 提出了一种新的技术区域负载均衡, 简介如下:

专利文献CN201110182081提出了一种蜂窝移动通信系统中的区域负载均衡方法, 将多个小区组成一个区域, 区域内的小区同时做负载均衡, 增强负载均衡效果, 可以减少区域内负载均衡的次数, 避免区域内负载均衡的震荡, 使区域内各个小区的负载趋于平均值, 提升区域内用户的服务质量和系统性能。

四、结束语

由于通信领域各种技术发展迅速, 异构网络、LTE、自组网、4G通信技术等方面的发展越来越成熟, 小区负载均衡都是这些领域的热门研究课题, 我国企业应该加大研发力度, 提高创新能力, 全面提高专利申请的质量, 并且努力实现专利与标准的结合, 以科学有效的方式应对专利竞争, 力争在未来的市场竞争中占得先机。

参考文献

[1]梁小芳, 唐宏.3GPP系统中的负载均衡研究[J].电信工程技术与标准化.2009 (11) .81-83.

无线Mesh网负载均衡技术篇8

关键词：WMN,自适应,负载均衡,负载均衡算法

1 WMN负载均衡的设计背景与发展趋势

1.1 WMN负载均衡的设计背景

近年来随着无线宽带技术的迅速发展, 无线通信技术被越来越广泛地使用, 无线通信节点迅速增加, 在这种高业务量环境下, 如果网络中某个节点发生拥塞, 成为整个网络的瓶颈节点时, 人们就希望数据包能顺利地“绕过”该节点, 平稳地到达目的节点;同时还希望提高网络资源利用率, 避免出现一部分资源被过度利用, 而另一部分资源却闲置在一边造成资源浪费, 从而达到整个网络的负载均衡, 正是在这种需求下, 负载均衡受到越来越多地关注。

而WMN主要应用于无线宽带接入和大容量数据传输, 侧重于提高整个网络的高吞吐量, 因此很容易出现单节点拥塞现象, 如何提高网络传输容量自然就成为WMN主要的设计目标。

1.2 负载均衡发展趋势

目前WMN组网协议设计的基本思路是:根据WMN的结构特性, 硬件上利用新的无线电技术, 提高频谱空间复用和多信道技术;算法上在参考 (Mobile Ad hoc Network, MANET) 相关协议的同时, 依据现有的有线网络均衡思想, 再根据WMN的特点优化负载均衡算法, 同时还要考虑网络拓扑结构的变化、上层业务数据的速率变化以及节点能量的变化等多个方面因素。

2 现有的负载均衡策略

为了实现无线mesh网的负载均衡, 目前通常采用的策略是:提高硬件技术和改进算法。

2.1 硬件技术对负载均衡的支持

无线mesh网的传输, 采用的是多跳技术, 节点与节点间数据传输不可避免的会出现同频干扰现象。为提高频带利用率, 硬件上采用新的物理层无线电技术, 如:定向智能天线、自适应调制编码、 (Multiple Input Multiple Output, MIMO) (多输入/多输出) 技术、可重配置无线电、感知无线电、软件无线电技术以及多信道系统功率智能控制等技术, 降低节点间同频干扰, 提高了空间频率复用和网络容量, 且降低了整体信号功率。

WMN的优势在于:在不牺牲信道容量的情况下, 在一些AP (Access Point) 信号覆盖不到、信号很弱或者根本不具有直接视距无线链路的用户之间, 通过移动终端多跳转发, 建立非视距连接, 这样可以有效提高信号覆盖, 扩展网络范围。在此架构下, 无线链路间距更短、发射功率更小, 节点间干扰更少, 因此频率复用效率更高。并且距离较近的终端节点可以直接通信, 而无需占用AP的资源, 减少网络整体的负担, 提高网络的总容量。

早期的功率控制研究大多是基于图论的拓扑控制模型。如果两个节点之间的距离是在无线传输范围内, 则两个节点就是邻居节点, 就可以建立一条边。而传输范围取决于信号功率、路径距离、以及接收灵敏度等因素, 因此要在保持连通性的前提下尽量减少节点的度数, 而度数的减少也就意味着节点间的干扰也小了;而最近的研究表明, 基于图论的拓扑控制模型并不能完全刻画节点间的互相干扰问题, 转而采用基于SINR (Signal to Interference plus Noise Ratio) 信号与干扰和噪声比来进行功率控制, 通过感知周边节点的拓扑结构, 采用自适应算法智能控制单节点信号发射功率, 动态调整载波侦听门限值, 从而提高空间复用度。但是降低节点信号功率的同时也可能带来一些问题:比如可能造成数据包传输率的下降, 此外由于信号覆盖面降低, 传输的跳数会增多, 造成时延增大, 还会导致AP邻近节点负载过重的问题, 这些都是今后研究中需要解决的课题。

2.2 基本的网络负载均衡算法

现有的负载均衡算法继承了有线网络的思想, 主要包括以下几种:

(1) 轮转法。

在节点信号覆盖区内的所有节点都具有同等地位, 对这些节点采用顺序选择, 将收到的数据包轮流发送给下一跳节点。因此可以很容易算出, 每个节点被选中概率是1/N。

(2) 散列法。

通过单映射不可逆HASH函数, 以事先定义的规则的映射方式, 将数据包发往下一跳。在该算法中, 如何选择HASH函数, 对预防碰撞影响很大。

(3) 最少连接法。

纪录当前所有活跃节点, 将数据包发给目前具有最少连接数的偏僻节点。

(4) 最短时延法。

记录节点到下一跳节点的时延, 将数据包分配给时延最短的节点。

(5) 权重轮循法。

根据数据包的优先级或者当前的负载状况来建立负载平衡多优先级队列, 每个队列中的每个等待发送的数据包都具有相同处理等级;在同一个队列里的数据包可以按照前面的轮转法或者最少连接法进行均衡, 而队列之间按照优先级的先后顺序进行均衡处理。在这里权重值是基于每个节点传输能力的一个估计。该算法可以看作是对其它算法的一个补充, 一般不单独使用。

(6) 权重随机法。

此种均衡算法类似于加权法, 不过在传输数据包时是个随机选择的过程。

(7) 随机法。

节点队列里的数据包随机传输给邻居内的多个节点。

(8) 动态反馈法。

根据结点的实时负载情况, 不断调整节点间数据包的传输比例来避免个别结点超载时, 依然收到大量数据包, 造成丢包, 从而提高系统整体吞吐率。

2.3 基于无线mesh网的负载均衡算法

2.3.1 预设参数机制

此类算法会预先设定好用于计算负载的相关参数和权系数, 当负载超过预先设定的阈值就执行事先定义的均衡操作, 但是由于是参数是预先设定的, 如参数设置不当, 有可能导致系统性能严重下降, 而参数的设置既是关键点, 也是难点。目前已经有人提出具有负载感知的自适应算法, 通过不断更新负载信息实现自主学习, 并且自动进行参数的最优化, 使网络负载逐步实现均衡。例如:LWR (Load Aware Routing) 算法在网络负载较重时, 中继节点收到源节点发送来的RREQ (Route Request) 时就直接丢弃。这种丢包策略对减少无效数据包的转发, 降低负载具有十分重要的作用。但是该算法只有在收集到足够的负载信息的条件下才能做丢包决策, 否则, 可能会使后续节点无法及时了解网络状态, 导致网络出现“隐藏节点”和“伪断裂”现象。LSR (Load Sensitive on Demand Routing) 算法则通过路由比较函数所得出的权值来选定一条最佳的路由。

2.3.2 基于负载感知机制

负载均衡是一个动态过程, 因此有学者提出了基于流的负载感知路由协议:链路上每个节点都参与负载信息的更新过程。由于路由发现需要进行泛洪, 路由更新需要负载参数传递。泛洪可以获得精确的网络信息, 但要消耗大量的网络资源, 负载参数的频繁传递会使整个网络充斥着大量的控制包, 造成网络资源利用率降低。因此根据路由选择和维护发起点又分为源节点感知、中继节点感知和目的节点感知路由选择。

(1) 源节点感知路由选择。

这类算法采用源节点发起路由选择和路由维护, 中继节点感知网络状态并把负载信息发送给源节点。

AMR (Aggregated Multipath Routing) , 采用请求/响应机制的按需路由算法, 源节点采用类似于DSR (Dynamic Source Routing) 泛洪方式来获取网络状态信息并建立多路径拓扑结构。当网络出现拥塞或者失效时, 源节点通过修改路由, 来避开该链路。该算法由于采用网络图来保留路由状态信息, 复杂度是O (n2) , 因此存储复杂度偏大, 而且路由请求中存有大量冗余信息, 过长的等待期以及路径计算复杂度大都是需要解决的问题。

MSR (Multi Path Source Routing) , 基于启发的、利用加权轮询多路径调度机制实现负载均衡。类似DSDV (Destination-Sequenced Distance Vector) , MSR也是通过源节点沿多条路径周期性发送探测包, 根据反馈信息计算各路径延时并求出权值, 再把负载依据权值, 分配给多条路由。

DLAR (Dynamic Load Aware Routing) , 该算法避免采用MSR周期发送探测包的方式, 改由中继节点, 周期性地将自身缓存中数据包的数目作为负载信息发给邻居节点, 后续节点据此参数来监测负载状态。如果出现拥塞现象, 目的节点通过广播发送请求数据包 (RREQ) 至源节点, 寻找替代路由。为了减少广播次数, 后续的算法中出现了, 由目的节点或者拥塞节点后的中继节点来进行路由维护和选择。

(2) 中继节点及目的节点感知路由选择。

采用中继或目的节点进行备用路由的选择和维护, 比采用源节点选择路由具有更好的灵活性和更高的可靠性。

LBAR (Load Balanced Ad Hoc Routing) , 从源节点到目的节点链路上的结点参数都会周期性的传送到目的节点。当链路发生拥塞或者主路径失效后, 目的节点根据收集的所有可能路径的相关信息选出最佳路径作为备用路由。作为ABR (Associativity Based Routing) 的改进协议, LBAR更能准确细致的反应网络的环境特性。

DLLMR (Dynamic Load-aware Based Load-balanced Routing) , 一种基于DSR的改进算法。源节点利用多条路由, 搜索剩余负载容量的节点来进行路由选择和负载均衡。目的节点向源节点发送RREP (Route Reply) 时, 中继节点根据分组中的负载信息更新自己的路由表, 同时广播寻找更好的路径。

LLDR (Least Loaded Dynamic Routing Protocol) , 由源节点来建立传输路径, 而路由维护由目的节点来完成, 中继节点不发送探测包, 而是采用DF (Dynamic Fragmentation) 机制:在分组中周期性捎带负载信息, 使后续节点能及时了解链路上的负载状况。当负载超过门限, 目的节点会重新选择一条路由

2.3.3硬件与算法相结合的负载均衡机制

采用软件与硬件相结合的方式, 通过自适应技术对负载进行实时监测与控制, 实现信号发射功率与传输性能的最优化, 由于充分利用了无线mesh网的结构特性, 使得这种思想具有重要的现实意义。

MRPLB (Multi Path Routing with Load Balancing) , 一种利用报文粒度的流量分布方法和负载均衡机制共同作用来实现拥塞避免。该算法需要硬件支持来实现对信号发射功率的实时监测, 利用智能控制技术把信号发射功率降低到一个合理的水平, 使节点间干扰更少, 频率复用率更高。

3结束语

本文首先介绍了通过硬件合理控制信号发射功率来降低节点间同频干扰, 提高频带复用率来均衡网络资源;然后分析和比较了当前提出的几种负载均衡路由技术各自的优缺点。通过分析, 笔者认为:目前路由选择机制, 已开始由单纯的源节点路由选择向多节点共同参与路由选择, 这样不但提高了灵活性而且增强了网络的健壮性;此外均衡算法也陆续开始向软、硬件相结合以及智能化方向发展, 由于自适应算法具有自主优化系统参数、自我学习能力、高度的灵活性和对网络负载的敏感性的特点, 都将成为未来无线mesh网络的重点研究方向之一。

参考文献

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[3]王彬.无线局域网中的负载均衡技术[J].中兴通讯技术, 2006 (06) .

资源负载均衡篇9

摘要：校园网有多个出口时，均衡使用各出口带宽是高校网络信息部门关注的问题，而由于网络的互联互通，高校在采用均衡线路方法的同时往往会降低用户上网体验。针对这种情况，作者提出多系统协同的网络负载均衡方法，通过分析校园网体系结构、用户群体分布以及网络流量构成，调整核心设备配置、规划策略路由实现目的地址选址和应用选址相结合的链路负载均衡，并设计基于用户行为的DNS资源调度算法引导HTTP流量，解决负载均衡下带来的网络抖动问题，通过具体高校校园网环境测试，实验结果表明，原流量低的出口线路得到了有效提升，整体线路得到均衡，并拥有良好的用户体验。

关键词：网络负载均衡；应用协议识别；用户行为分析；流量控制；DNS

中图分类号：TP393.1 文献标志码：A 文章编号：1673-8454（2016）04-0085-05

随着无线校园网的迅速普及，师生员工对网络的依赖性越来越高，对高速、稳定的网络需求越发迫切，为了解决校内外带宽瓶颈问题，高校也逐渐将校园网主干线路升级到万兆，并接入不同运营商的线路来实现网络出口的扩容。

在实际应用中，多网络出口高校的各条线路流量并不能达到预期中的效果，往往流量集中于一条线路，造成过载，而其余线路处于空闲状态，使用网络负载均衡设备虽然可以解决过载与空闲的问题[1-7]，让线路看上去均衡，但很容易失去多出口线路带来的最大优势，发往归属于某运营商的数据包受负载均衡影响，需要从其他运营商的线路出去，经过绕行，才能到达目的地，用户的上网体验感会明显下降。

本文提出了一种基于多系统协同的网络负载均衡方法，在解决线路负载均衡的同时，保障网络质量不受影响。

一、问题描述与分析

多出口是高校普遍采用的网络策略，此策略具备优点的同时，集中性的问题也较多，在绝大多数高校校园网中比较普遍。现以某高校为例进行典型性分析。某高校目前校园网有电信（1G）、联通（100M+200M）、教育网（1G）、移动（1G）以及长城宽带（1G，只提供视频镜像服务）出口，总可用带宽为4.3G，校园网采用扁平化三层架构部署[8 -9]，有线用户使用PPPOE拨号认证，无线用户使用802.1x准入认证和Portal准出认证。

这是一个典型且复杂的多出口网络，涵盖了大多数的高校出口模型。从网管系统中获取到各线路的负载情况，如表 1所示，优质带宽的快速消耗导致校园网不仅在晚高峰期近乎无法使用，白天工作时间也不断出现网页打开缓慢的问题。

显而易见，电信、联通线路已经满负载在运行，而其他线路，在不同的时间段，流量都较小且变化小，做出的贡献值也偏低。

为了缓解校园网目前所遇到的问题，高校会采用智能流控设备对流量进行控制，保障Web应用流量，限制单用户并发数和带宽，策略实施后，线路负载如表 2所示。

从数据上看，电信、联通线路负载得到了明显的降低，其他线路未见明显变化，虽然在一定程度改善了网络拥堵情况，在高峰期能保障网页的正常浏览，但仍有大量线路资源处于空闲状态。

对于校园网用户，体验网络的质量可以从两个角度分析：①上网、游戏、视频流畅不卡，即带宽有保障，链路稳定；②下载速度快，即能充分享受带宽，当这两个需求叠加在一起时，对带宽有限的校园网而言，形成矛盾关系。分析并总结各个运营商提供的线路以及目前状态，如表 3所示。

从表3中可见，大量的带宽并没有被有效利用起来，进一步检查校内权威DNS的配置信息，当前校内DNS配置为向教育网递归，这是高校一般的配置，而教育网返回的域名对应的地址以属于联通、电信居多，从而也得出降低拥塞线路需要解决DNS递归解析问题[11 -13]。

从流控设备中取得应用排名信息，如表 4所示，可以发现P2P流量在网络流量中占比最大，结合表 1数据，正是这部分流量消耗了优质线路的宝贵带宽，造成用户不仅上网不稳定，而且下载缓慢，互相争抢有限的优质带宽，恶性循环越发严重。

表 4也表明，稳妥的处理好P2P下载流量，才能恢复网络的畅通，是负载均衡实现的先要条件，基于以上分析，本文提出了基于多系统协同的负载均衡方法。

二、多系统协同的负载均衡方法

通过上述分析研究，并考虑到现有核心架构，通过三种途径共同作用来实现网络负载均衡，并解决负载均衡中遇到的网络抖动问题。

1.校园网核心重新部署

核心链路升级改造是为了给负载均衡的实现提供必要的硬件支撑。

改造后的核心拓扑如图 1所示，部署方案如下：

（1）部署2台万兆防火墙并作为出口路由设备，防火墙以主备模式部署，在最前端配置一台交换机，划分VLAN，将各出口线路一分为二，分别接到防火墙，解决网络出口稳定性问题。

（2）核心设备之间的链路由千兆捆绑升级到万兆互联，解决物理层次的瓶颈以及因捆绑而造成的设备部分功能受限问题。

2.系统协同配置方法

在负载均衡方法上，整体思路为实时应用采用目的地址路由，数据包不跨运营商线路；p2p下载、p2p影音采用应用协议路由，指定具体出口线路；DNS划分不同转发区，引导网络流量，并解决网络抖动问题。具体配置方法如下所述：

（1）在出口防火墙上面写入静态路由，根据IP目的地址选择合适的运营商线路；依据应用识别的结果，制定策略路由，将P2P下载、P2P影音的数据包按线路负载引流到教育网出口和移动出口。

策略路由配置命令如下：

FireWall_1（M）（config）# pbr-policy cernet

FireWall_1（M）（config-pbr）# match id 5

FireWall_1（M）（config-pbr-match）# nexthop 172.16.255.53 112.25.223.97

Building configuration..

配置命令生效后，查询配置结果如图 2高亮行所示。

（2）校内DNS服务器的递归请求默认通过移动线路发送到移动的DNS服务器进行解析；定义多个DNS转发区，教育网域名以通配符识别方式发送到教育网DNS解析；视频站点域名发送到长城宽带DNS服务器解析；因DNS默认递归由教育网变更为移动造成网络抖动的域名地址发送到电信DNS解析，出口线路选择由防火墙配置的静态路由进行支持，对应关系如表 5所示。

（3）修改缓存设备配置参数，改进主动和被动缓存触发因子，优化资源淘汰调度算法以及服务对象，并进行集群部署。

（4）流控设备透明接入到防火墙和核心设备之间，配置限制单用户会话数总量和新建速率，预防DDOS攻击等可能对网络设备造成的性能影响，并根据需求在设备上做临时性的保障限制策略。

3.DNS资源调度优化算法

当DNS返回的IP地址在移动地址段中，由于线路质量问题，访问部分站点会不稳定，即上文所述的网络抖动，可以通过用户反馈手工搜集这些站点，写入到电信转发区，但工作量不仅大而且用户评价不好。本文提出了基于用户行为的DNS资源优化调度算法来解决这个问题。结合站点请求解析次数、在Alexa网站中的排名以及是否拥有运营商镜像等因子进行分析计算，将满足要求需要保障的域名解析写入到电信转发区中。

算法描述：

定义网站域名集合D，移动地址段M，被解析站点域名d，d∈D，域名被请求解析次数m，在移动DNS中解析出来的地址p。

当p∈M，则统计校园网到地址p的时延数据，并计算平均时延t。

定义Δ，表示每一个域名在当前线路需要被调整的系数，由网络稳定性、时延性以及由归一化后的请求次数α计算所得，Δ值越大，表明越需要进行调整，其中

α=■（1）

Δ=（1+■■（tj-■）2）×■× α （2）

在p∈M的条件下，将域名d发送到电信DNS进行解析，并计算Δ'，得到电信线路的调整系数。

定义λ=Δ-Δ'，λ为二者距离，定义调整阙值β，β>0，当λ>β时，参考Δ初始值并结合实际访问感受，将对应域名迁移到电信保障转发域中。

三、实验分析

选取了某个时刻的域名请求排行，收集时延信息，并分别予以计算Δ和Δ'，如表 6所示。

由实验数据结合实际访问网站感受进行分类，经验数据表明，当网页打开速度有明显变化时，即可考虑将该域名解析进行迁移。

通过多系统间的协同调整，在没有限速的情况下，目前各出口线路使用状况与调整之前对比如图3所示，各线路都在较高负荷中运行，视频服务出口线路因提供有限服务，从而流量不会很高。通过对百度贴吧、学校BBS论坛等信息的观测，校园网用户普遍反应目前使用校园网进行页面浏览、游戏的质量以及下载速度得到了很大的提升，达到了预期的网络负载均衡效果。

经过调整后，校园网下行带宽利用率得到了明显提升，如图 4所示，非高峰期流量已经突破调整前的晚高峰流量。

在出口防火墙上面观察，P2P应用已经从教育网、移动线路上分流；电信、联通线路上以Http应用和其他TCP协议为主，如表 7所示。

为了验证每个用户在电信、联通线路中带宽占用情况，在流控设备上进行单用户带宽限制测试，当非P2P应用的带宽限制依次设置为10Mbps、6Mbps、4Mbps时，发现电信、联通线路下行流量变化不明显，即单个用户在优质线路上的带宽占用率不显著，而3万多校园网用户决定此线路会在高负荷下运行。

在负载均衡方法中，将缓存设备也作为一个重要的因素予以考虑，策略调整后缓存设备也发挥了明显的作用。在缓存磁盘全部格式化清空后，设备用了约7天左右的时间进行高速缓存，如图 5所示；稳定后，为校园网用户提供约300Mbps的流量服务，进一步降低了出口压力，如图 6所示。图 5和图 6中实心区域为回源流量，线条为服务流量。

实现高校多出口网络的负载均衡，首先需要知道各学校网络的流量构成，比如总体而言，文科院校视频流量会相对较高，而理工科院校点对点下载的流量会很高，一般负载均衡设备从线路的角度出发，前提也基于线路质量是等价，在高校特殊的网络中直接应用可能带来相反的效果。本文针对特定的网络场景，不但平衡了线路流量，还提升了线路利用率，并提出一种解决网络抖动的方法，经实验验证，达到了预期的效果。

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海量栅格数据的负载均衡机制篇10

GIS行业一直以来都是以专业著称，但随着互联网的飞速发展和普及，面向大众化的GIS服务得到快速发展，特别是网络地图服务。网络地图服务已经进入了越来越多普通人的生活，并成为其中重要的一个方面。

1 传统网络地图服务系统模型

1.1 传统网络地图服务系统模型的层次结构

传统网络地图服务系统模型可划分为4个层次：表现层、WEB服务层、数据服务层、数据存储管理层。表现层主要负责地图在客户端的显示;WEB服务层主要负责处理用户请求，与数据服务层进行通讯;数据服务层主要负责查询数据库;数据存储管理层主要负责所有矢量数据、栅格数据、数据库数据的存储和管理。

1.2 传统网络地图服务系统模型的不足

对于传统网络地图服务系统模型四层分层结构，其系统构架有如下不足：

(1) WEB服务层。栅格数据采用金字塔模型进行存储，数据量很大。栅格数据在原始数据基础上进行分层分块，分层越多、分块越细，产生的数据量越大，可庞大至TB级以上。地图文件数目多、文件小，导致WEB服务层需要频繁的请求图片数据。如果数据服务层没有足够的承载能力，无法及时返回地图数据，将出现服务超时，客户端界面无响应等情况。

(2)数据服务层。一般一台PC服务器所提供的并发访问处理能力约为1 000个，高档专用服务器能够支持3 000-8000个并发访问，这样的能力是无法满足负载较大的应用需求的。网络请求具有突发性，地图服务请求数突然增加时，系统消耗会急剧上升，造成服务能力下降，系统反映迟缓。WEB服务层的突发请求数完全可能随时超过数据服务层的处理能力，这有可能导致整个系统的瘫痪。

2 改进的网络地图服务系统模型

针对传统网络地图服务系统的不足之处，笔者提出了一种改进的网络地图服务系统模型，有效地提高了WEB服务层和数据服务层、数据服务层和数据库存储管理层的通讯能力，力求加快WEB服务层和数据服务层的响应速度。如图1所示。

新的网络地图服务系统模型设计倾向于简单、实用、高效和低成本，作了如下改进： (1) 增加了负载均衡系统，从而可以方便的扩展地图服务器部署数量，并将WEB服务器请求分配给合理的地图服务器; (2) WEB服务器不再由某一地图服务器提供地图服务，而是由一个地图服务器集群来提供地图服务，各个地图服务器分布式部署; (3) 区别于传统负载均衡系统，该系统中WEB服务器直接与地图服务器通讯，不再经过负载均衡器; (4) 负载均衡系统本身有一定的安全保障机制，设立主、从负载均衡器，保证负载均衡系统的正常运行。

3 地图服务器负载均衡机制实现

3.1 负载均衡策略

由图1可以看到，数据服务层增加了很多地图服务器，这些地图服务器分布式部署。每个地图服务器可以看作是一个网络节点，这些节点共同组成了地图服务器池，负载均衡系统负责管理所有的地图服务器池。负载均衡系统一方面根据特定的均衡策略分配地图服务器;另一方面对所有的地图服务器池进行实时监控管理，可以及时识别新的地图服务器的加入、退出以及地图服务器故障。本系统采用主、从负载均衡器的方式实现负载均衡系统的故障容错机制。从负载均衡器主要用作监视主负载均衡器工作状态，并随时准备在主负载均衡器不能正常工作时，接替主负载均衡器的工作。

分布式系统的负载均衡策略通常分为静态和动态负载均衡策略。静态负载均衡策略是利用简单的系统信息，通过调度算法来选择节点，从而分配、执行任务。这种策略只需要对上面的信息简单的分析处理，但是不能动态调整节点信息变化，节点利用率很低。动态负载均衡策略是根据系统当前状态或者最近状态决定如何给分布式系统中的每个节点分配任务。但是频繁的收集节点信息会给系统带来额外的负担。

结合静态负载均衡策略和动态负载均衡策略的优缺点，本文提出了混合负载均衡策略，以静态负载均衡策略为主，动态负载均衡策略为辅的策略，避免因节点变化带来系统性能降低的情况。

3.2 负载均衡系统的设计

3.2.1 系统设计

负载均衡系统主要包括3个部分：WEB服务层、地图服务器和负载均衡系统，如图2所示。其中地图服务器在原有模块结构中增加了一个节点资源计算器，主要负责计算节点服务器硬件资源，包括CPU可利用率、剩余内存、地图服务请求平均完成时间、剩余可请求并发数等。WEB服务器则增加了优先级调节器，主要负责监控WEB服务器与地图服务器之间的网络情况，并根据网络繁忙情况对各个地图服务器节点优先级进行一定幅度的调节。

负载均衡系统主要包括地图服务分配器、节点信息收集器、节点权值计算器、节点网络监视器等。节点信息收集器主要负责收集节点资源信息;节点网络监视器主要负责监视节点的网络情况以及节点工作状态;节点权值计算器则根据节点资源信息和网络情况计算节点负载权值;地图服务分配器根据得到的负载权值来给WEB服务器分配地图服务器资源。

3.2.2 系统工作流程

3.2.2. 1 负载均衡系统工作流程

(1)启动阶段。 (1) 地图服务器启动后，内部节点资源计算器计算当前节点服务器硬件资源情况(CPU可利用率、剩余内存、地图服务请求平均完成时间、剩余可请求并发数等)，将信息发送给负载均衡器的节点信息收集器; (2) 节点网络监视器监视节点网络情况及节点状态; (3) 节点权值计算器根据节点资源信息和网络情况计算节点负载权值; (4) 地图服务分配器根据得到的权值来给WEB服务器分配地图服务器资源。

(2)运行阶段。 (1) 节点资源收集器定时收集地图服务器资源利用情况，并反馈给地图服务分配器，分配器调用节点权值计算器修正节点权值; (2) 节点网络监视器定时监视节点网络情况及节点状态，并反馈给地图服务分配器，分配器调用节点权值计算器修正节点权值。如果节点状态为“关闭”，则设置节点权值为0，停止对该节点分配地图请求任务; (3) 地图服务器内部节点资源计算器发现没有系统资源或者剩余请求并发数达到极限值时，发送“忙”状态给节点资源收集器。节点资源收集器通知节点权值计算器设置该节点权值为0，停止对该节点分配地图请求任务。

(3) WEB服务器分配任务。负载均衡器的地图服务分配器并不是真正分配地图服务请求，它只是根据节点权值计算器计算的各个节点权值来分配节点优先级，并根据优先级形成队列。节点资源利用越低，权值越高，所分配的优先级越高，反之越低。处于“忙”或“关闭”状态的节点没有优先级，不进入优先级队列中。

负载均衡器将优先级队列发送给WEB服务器，WEB服务器根据优先级队列来分配地图服务请求，优先级越高，分配的地图服务请求越多。

WEB服务器内部的优先级调节器监视WEB服务器与地图服务器之间的网络通讯情况，并根据网络情况对优先级队列进行一定幅度的调节。与地图服务器之间的网络通讯延迟越短，对该地图服务器的优先级提高得越多，反之，则降低其优先级。

3.2.2. 2 负载均衡系统自我保护系统工作流程

负载均衡系统自我保护系统包括两个部分：一个主负载均衡器，一个从负载均衡器。

主负载均衡器主要负责对地图服务器集群的负载均衡工作，是整个负载均衡系统的核心模块。从负载均衡器只是作为主负载均衡器的一个补充，它和主负载均衡器部署在不同的服务器上。从负载均衡器负责监视主负载均衡器的工作状态，并定时拷贝主负载均衡器中的所有计算结果和优先级队列。当监测到主负载均衡器不能正常工作时，从负载均衡器临时接替主负载均衡器的工作，直到主负载均衡器恢复正常工作状态为止。当主负载均衡器恢复正常工作时，从负载均衡器将所有计算结果和优先级队列发送给主负载均衡器，然后恢复对主负载均衡器的监视状态。

4 实验结果

网络地图服务系统用Java语言编写，并在Linux平台环境下进行测试。测试环境如表1所示。

分别测试一台地图服务器、两台地图服务器、四台地图服务器和五台地图服务器时，整个网络地图服务平均取图时间曲线如图3所示。1台、2台、4台、5台地图服务器，分别对于100个、200个、400个、800个、1 000个用户同时访问时，每个栅格地图请求的平均反应时间。从曲线图可以了解到，在使用负载均衡系统以后，大大降低了大量用户同时访问网络地图服务时栅格地图响应时间。同时也要注意，并不是随着地图服务器数量的成倍增长，平均响应时间成反比例下降。地图服务器达到一定数量以后，增加地图服务器数量对减少栅格地图平均响应时间没有很大帮助。因此，可以在其中找到一个平衡点，既能尽量减少栅格地图平均响应时间，又可以最大限度的利用资源。

5 结束语

本文主要针对传统网络地图服务系统承载力不足，在原有系统架构上增加了负载均衡机制，有效解决了网络地图服务瞬时地图请求并发数过大，造成系统无法响应的问题。对系统资源进行优化分配，实时调整分配策略，有效利用了系统资源，提升了网络地图服务系统的承载能力，提高了地图服务质量。

摘要：针对传统的网络地图服务系统在响应时间和承载能力等方面的不足, 在对原有网络地图服务系统架构分析的基础上, 提出一种改进的分布式架构, 并基于此设计出一种新型混合负载均衡机制来提高地图服务系统运行效率。该系统已经成功应用到Barn空间数据网格系统中, 较好地提升了系统的承载能力, 减少了响应时间, 优化了网络地图服务的服务质量。

关键词：网络地图服务,地理信息系统,负载均衡

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