负载均衡

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篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了负载均衡相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

负载均衡算法/策略

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。

响应速度均衡(Response Time 探测时间)负载均衡设备对内部各服务器发出一个探测请求(例如 Ping),然后根据内部中各服务器对探测请求的最快响应时间来决定哪一台服务器来响应客户端的服务请求。此种均衡算法能较好的反映服务器的当前运行状态,但这最快响应时间仅仅指的是负载均衡设备与服务器间的最快响应时间,而不是客户端与服务器间的最快响应时间。

最少连接数均衡(Least Connection)最少连接数均衡算法对内部中需负载的每一台服务器都有一个数据记录,记录当前该服务器正在处理的连接数量,当有新的服务连接请求时,将把当前请求分配给连接数最少的服务器,使均衡更加符合实际情况,负载更加均衡。此种均衡算法适合长时处理的请求服务,如 FTP。 

处理能力均衡(CPU、内存)此种均衡算法将把服务请求分配给内部中处理负荷(根据服务器 CPU 型号、CPU 数量、内存大小及当前连接数等换算而成)最轻的服务器,由于考虑到了内部服务器的处理能力及当前网络运行状况,所以此种均衡算法相对来说更加精确,尤其适合运用到第七层(应用层)负载均衡的情况下。

哈希算法一致性哈希一致性 Hash,相同参数的请求总是发到同一提供者。当某一台提供者挂时,原本发往该提供者的请求,基于虚拟节点,平摊到其它提供者,不会引起剧烈变动。 

URL 散列通过管理客户端请求 URL 信息的散列,将发送至相同 URL 的请求转发至同一服务器的算法。


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