一种用于实时集群的多任务负载均衡算法

一种用于实时集群的多任务负载均衡算法
一种用于实时集群的多任务负载均衡算法

负载均衡是并行处理中的一个重要问题,其解决的好坏直接影响整个系统的性能[1]。负载均衡的核心就是任务调度,将多个任务请求比较均衡地分布到不同的处理节点进行并行处理,使各个有效节点的利用率最大,从而提高系统的吞吐能力,保证整个系统的高效性。本文立足于任务级应用问题,针对实时集群系统的多任务并行处理,在轮转式任务调度法和任务最少优先法的基础上,采用负载当量更准确地刻画各个节点的负载状况,提出了一种改进的多任务负载均衡算法——负载当量轮转法,进行任务级的负载调度与分配。实验证明该算法不仅提高了任务调度分配的均衡性,而且有利于保证任务处理的实时性。实时集群的多任务并行处理

1 集群计算机技术能很好地实现多任务的并行处理[2]。整

个集群多任务的并行处理是在集群任务负载均衡策略的控制

下,将各个任务请求分配到不同的计算节点上进行处理。实

时集群采用的是全局集中式负载均衡策略,计算节点间的实

时任务调度分配是由控制节点来进行,控制节点只负责实时任务的调度分配;由多个计算节点共同完成整个多任务的实

时处理,属于任务级的并行处理。

实时系统是工作在时间约束下的系统,不但要保证计算结果的逻辑正确性,而且实时任务要在规定的时间内完成计算[3]。实时集群多任务并行处理的核心是实现多任务请求的实时调度和失效计算节点任务的实时性迁移,保证各计算节点的任务负载均衡,以达到任务处理的实时性要求和系统的高可用性。因此,在系统资源一定的前提下,实时任务调度的负载均衡策略是提高整个实时集群系统的关键问题。

多任务负载均衡的模型与策略

2 集群系统多任务负载均衡算法的研究一直是集群计算机

的研究热点,用于任务请求调度的负载均衡算法有很多种,

各种任务调度算法都有优劣[4]。轮转式任务调度是最简单的任务分配方法,循环地将各个应用任务分配到各个计算节

点,既可避免计算节点任务的分配失衡,又可减少系统的反应时间。但它没有考虑计算节点计算能力的差异和不同应用任务对计算节点负载的影响,只是按照任务数量简单地来衡量计算节点的负载。最少任务优先分配法是任务负载均衡最直观的分配方法,将应用任务请求分配到当前应用任务数量最少的节点机上,但应用任务最少并不等于节点的负载最轻,并且也没有考虑到节点机的计算能力的差异。为了能够客观准确地刻画各个计算节点的负载状况,引入负载当量的概念,提出负载当量轮转法的负载均衡策略,

并采用以动态任务分配表为核心的任务负载调度分配方式。任务是资源分配的基本单位。针对实时集群系统,采用任务的执行时间来描述各个任务请求的计算工作量,定义任务权值表征各个任务在计算节点中负载的大小,任务权值w 可用于对任务请求进行分类。对于异构集群计算机系统,各个节点的计算处理能力不尽相同,我们用节点资源权值来cs ∑==K

i i i cs w m lw 1/)(衡量。定义计算节点的负载当量表示共 ,K

i

w

i m 有类任务,表示相应的任务权值,表示任务权值

K 相等的任务数,表示节点的资源权值。负载当量将任务权

cs 值、任务数量和节点资源权值相结合,较单纯的任务数量而

言能更准确地刻画各个计算节点的负载大小。

一种用于实时集群的多任务负载均衡算法

向建军,白欣,左继章

空军工程大学工程学院电子工程系,西安(

710038)

摘要: 多任务负载均衡是集群并行处理中的一个重要问题。该文在分析轮转式调度算法和任务最少优先法的优缺点基础上,引入负载当量来更准确地描述集群节点的负载状况,提出了一种有效的负载均衡算法——负载当量轮转法,并采用以动态任务分配表为核心的多任务负载分配方式。最后,通过测试验证了该算法明显优于前两种算法。关键词:实时集群;负载均衡;负载当量轮转法;任务分配表

A Multipletask Load Balancing

Algorithm Used in Real-time Cluster System

,,XIANG Jianjun BAI Xin ZUO Jizhang

(Electronic Engineering Department of Air Force Engineering University,Xi'an 710038)

【】Abstract Multi-task load balancing is an important problem in the parallel processing of cluster. After analyzing the merits and demerits of round-robin algorithm and least tasks first algorithm, this paper introduces LW(load weigh) to describe the load state of cluster node more accurately. ——Furthermore, it presents an effective load balancing algorithm LWRR and adopts the method of dynamic task distributing table to realize the algorithm. At last, the test results show the algorithm is prior to the front two algorithms.

【】Key words ;;; Real-time cluster Load balancing Load weigh round robin(LWRR)Task distributing table

第卷 第期2912№Vol.29 12计 算 机 工 程Computer Engineering

年月

20037 July 2003

?基金项目论文?

中图分类号: TP301.6

文章编号:———10003428(2003)12 003603

文献标识码:A

——

36

定义个计算节点的负载当量向量为:N },...,,{2

1N

lw

lw

lw LW

=。

由负载当量向量可得最重载和最轻载计算节点的负载当量分别为:

)max(max LW lw =)min(min LW lw =、。

个计算节点平均负载当量为:N ∑==N

i i ave

N lw lw

1

/)(。

定义负载当量差为:min

max lw lw lw diff

?=。

负载当量阈值为:

%10×=ave thres lw lw 。

负载当量阈值大小要对任务请求状况与集群节点间通信开销进行比较,应折中考虑。

针对轮转任务调度法和最少任务优先调度法的优缺点,在轮转任务调度法中融入最少任务优先法。当各个有效计算节点的负载当量差别不大时,顺序地将各个任务请求分配给各个有效计算节点;当负载当量差别较大,将任务请求分配给当前负载当量最小的有效计算节点。在实时任务负载均衡算法中引入负载阈值,结合任务负载最小优先分配原则,可以平滑突发性实时任务,改善了单纯轮转式任务调度算法的负载均衡能力。既保证了整个系统的负载均衡性,又提高了系统的实时性。

多任务负载均衡的算法描述

3 在实时集群的多任务负载均衡模型中有两种任务进程:

一种是负责实时任务的调度和分配,由控制节点完成;另一种是实时任务的计算处理,由各个计算节点完成。

控制节点运行多任务负载均衡调度进程,在每个时统周期收集各个计算节点的信息,根据各个计算节点的负载状况,将当前接收到的应用任务按照负载当量轮转法的策略,以动态任务分配表的方式分配给各个计算节点。动态任务分配表采用动态链表的数据结构,每个链表节点有效数据结构如表。

1动态任务分配表的维护和更新是控制节点的调度核心,控制节点在下列时刻要更新任务分配表:有新的任务请(1)求;有计算进程失效;有计算节点失效。并且控制节(2)(3)点在动态任务分配表更新时采用单向广播的方式,不查询各个计算节点的状况,这样有利于降低系统资源的开销。

移动任务负载有时会导致计算节点接收大量的数据。在实时集群系统中应该尽量减少任务负载的移动次数。在负载当量轮转法负载均衡模型中,任务是资源分配的基本单位,我们规定只在计算进程或计算节点失效时才进行任务迁移:当计算进程失效时,任务只在计算节点内部进行迁移;(1) 当计算节点失效时,任务迁移到其它有效计算节点。任(2)务迁移将失效节点或失效进程的处理任务视为新的任务请求,通过更新动态任务分配表将任务迁移给其他有效计算节点或有效进程。

计算节点中两个镜像的计算进程常驻内存。各个计算节点的任务处理不进行同步等待,计算进程在本节点有任务分配表和任务原始数据的情况下就进行本节点任务数据的处理

计算。此外,计算节点的定时中断服务进程定时单向发送自

身的信息软、硬件和负载状态给控制节点。()

控制节点多任务负载均衡算法:);(;For

:1step 控制节点收集本时统内有效计算节点数、有效计算节 点号和有效计算进程号。

:2step 计算本时统内各个有效计算节点的负载当量、负载当 量差、平均负载当量和负载当量阈值。

:3step )(i task 阻塞接收计算任务请求,根据计算任务类型,赋予相应的任务类型权值。:4step 判断并分配任务请求: )(thres diff lw lw if >

then 将计算任务请求分配到负载当量最小的计算节点,填充相应的动态任务分配表。

esle then 将计算任务请求轮转地分配到各个有效节点,填充相应的动态任务分配表。

:5step 1step 广播动态任务分配表给各个计算节点,转向。for

End 计算进程的算法:

)

;(;For :1step 阻塞接收数据包。

:2step if 接收到动态任务分配表

()

then 将动态任务分配表写入任务分配表共享内存,

并且设置分配表有效标志。

if else 接收到任务原始数据

()

then 将任务原始数据写入数据共享内存,并且设置

任务数据有效标志。

if end

:3step if 分配表标志有效任务数据标志有效

(&&)读取任务分配表共享内存和读取任务数据共享内存。 (1)()_process task 本计算节点任务数据按照任务分配表进 (2)

/*行计算*/

:4step 定时向控制节点的控制进程发送本机信息资源权值、 (负载状况、软硬件状况等。

)for End

实验结果

4 我们采用的实时集群计算机分为个控制节点和个计算24300NF 节点,为同构集群系统。集群节点为浪潮服务Rtlinux 器,操作系统为,集群计算机节点通过千兆光纤以太网络互联。

N lw lw lw N

i ave i /})({21∑=?=σi

lw 定义负载均方差,ave lw 表示节点的负载大小,表示平均负载大小,表示节i N 点总数。在实验中,使用负载相对均方差ave comp lw lw lw /σ=来衡量各集群节点机的负载状况。实 时集群的控制节点运行多实时任务负载均衡进程,计算节点

运行两个计算进程。用不同计算量的高浮点运算程序段模拟

——

37表动态任务分配表

1 表头

任务类型权值任务处理精度任务处理节点号任务处理进程号任务处理结果去向指向下一节点

不同任务类型权值的实时任务请求。

负载阈值选取对节点负载的影响

(1)在负载当量轮转算法中,负载阈值参数的选取可以决定负载平衡算法的性能。在实验中,提交相同的任务请求,而通过估算系统并行通信开销选取不同的负载阈值,计算各节点的负载相对均方差,统计测试结果如图。可见,在负载1阈值取平均负载的时候,负载相对均方差较小。

10%

图不同负载阈值的测试

1 同构集群系统下不同均衡算法的性能测试

(2)负载相对均方差不仅与任务负载均衡策略有很大的关系,也与多应用任务请求集自身有关。给集群系统提交两种分布的任务请求:任务差异小;任务差异大。在采用不1)2)同的任务负载均衡分配算法下,提交相同的任务请求,计算各集群节点的负载相对均方差,统计测试结果如图。图中2为轮转法,为任务最小优先法,为负载当量轮转法。A B C 由图可知,负载当量轮转法的负载均衡能力优于轮转法和2任务最少优先法。

异构集群系统下不同调度算法的性能测试

(3)在负载当量中引入节点资源权值因子,而在同构系统cs 中不能体现节点资源权值的作用各节点的资源权值均相(cs 等。为此,在节点信息中附加一项节点资源权值,个节点)4的资源权值分别取、、、资源权值越高代表节点的计

1234(算能力越强,模拟异构集群系统。控制节点根据节点信息)

中附加的节点资源权值进行任务调度和分配。同测试一2样,我们采用不同的任务负载均衡分配算法对集群系统各节点的负载相对均方差进行统计测试,结果如图。可知,在3异构集群系统下,由于负载当量中的节点资源权值体现了节点不同的计算能力,更体现了负载当量轮转法的负载均衡能力明显优越于其他两种算法。

图同构集群不同算法的测试图异构集群不同算法的测试

2 3 结束语

5 针对应用请求的任务级进行负载分配和均衡,本文在轮转法和任务最少优先法的基础上,提出了负载当量轮转法。首次采用负载当量刻画节点的负载状况,负载当量引入了任务权值和节点资源权值,较单纯的任务数量而言能更准确地刻画节点的负载状况,适用于多机多任务实时系统的粗粒度任务调度和网络计算的任务分配。负载当量阈值的确定是本算法的关键,如何更准确地根据集群系统并行通信开销和任务请求状况来确定负载当量阈值是本文进一步的工作。

参考文献

陈国良并行计算——结构、算法、编程北京高等教育出版社1 ..:,1999郑纬民石威高性能集群计算北京电子工业出版社2 ,

..:,2001毛羽刚金士尧并行与分布硬实时系统的调度计算机科学3 ,...1999 (9):51-54徐万鸿宋佳兴基于节点机计算能力的网络计算体系计算机工程4 ,..与应用,2001,38(16):54-57

上接第页(16)

由上可知,定义作业流的控制流就如同编写一个结构化程序,简单明了。下面给出了一个作业流的结构化构造方法的应用示例。

使用作业流的结构化定义方法,可以将非结构化的作业流改造为结构化的作业流。例如可以将图中的网状的作3 (a)业流转化为图所示的结构化作业流。

3 (b)显然,图的表达方法要比图的表达方式清晰得3(b)3(a)多,作业的执行过程一目了然。这样的结构化作业流易于构造,容易查错。这也证明了结构化作业流法的优势所在。

结束语

2 结构化构造方法的引入,极大地简化了作业流的定义形

式。它简单、易用、灵活,有一个用以构造作业流的基本作业流的完备集,通过这个基集可以构造任何需要的作业流。基本并性组概念的提出使得并行作业的处理简明扼要,大大地方便了处理。

参考文献

胡正国蔡经球程序设计方法学西安西北工业大学出版社1 ,..:,1990汤小春基于集群技术的作业管理系统的研究与实现博士论文西2 .[].安西北工业大学:,2001-10

范玉顺工作流管理技术基础北京清华大学出版社3 ..:,2001

4 http://www.sw.nec.co.jp/middle/SystemScope/Products/gaiyou.html# top

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38

相对均方

相对均方

差负载阈值(%)

☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆☆

负载均衡调度算法

负载调度算法 负载均衡(Load Balance),又称为负载分担,就是将负载(工作任务)进行平衡、分摊到多个操作单元上进行执行,例如Web服务器、FTP服务器、企业关键应用服务器和其它关键任务服务器等,从而共同完成工作任务。负载均衡建立在现有网络结构之上,它提供了一种廉价又有效的方法来扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。 在调度器的实现技术中,IP负载均衡技术是效率最高的。在已有的IP负载均衡技术中有通过网络地址转换(Network Address Translation)将一组服务器构成一个高性能的、高可用的虚拟服务器,称之为VS/NAT技术。在分析VS/NAT 的缺点和网络服务的非对称性的基础上,提出通过IP隧道实现虚拟服务器的方法VS/TUN,和通过直接路由实现虚拟服务器的方法VS/DR,它们可以极大地提高系统的伸缩性。 在内核中的连接调度算法上,IPVS实现了以下几种调度算法: 1 轮叫调度 1.1 轮叫调度含义 轮叫调度(Round Robin Scheduling)算法就是以轮叫的方式依次将请求调度不同的服务器,即每次调度执行i = (i + 1) mod n,并选出第i台服务器。算法的优点是其简洁性,它无需记录当前所有连接的状态,所以它是一种无状态调度。 轮叫是基站为终端分配带宽的一种处理流程,这种分配可以是针对单个终端或是一组终端的。为单个终端和一组终端连接分配带宽,实际上是定义带宽请求竞争机制,这种分配不是使用一个单独的消息,而是上行链路映射消息中包含的一系列分配机制。 1.2 轮叫调度算法流程 轮询调度算法的原理是每一次把来自用户的请求轮流分配给内部中的服务器,从1开始,直到N(内部服务器个数),然后重新开始循环。在系统实现时,我们引入了一个额外条件,即当服务器的权值为零时,表示该服务器不可用而不被调度。这样做的目的是将服务器切出服务(如屏蔽服务器故障和系统维护),同时与其他加权算法保持一致。所以,算法要作相应的改动,它的算法流程如下:假设有一组服务器S = {S0, S1, …, Sn-1},一个指示变量i表示上一次选择的服务器,W(Si)表示服务器Si的权值。变量i被初始化为n-1,其中n > 0。 j = i; do { j = (j + 1) mod n;

几种负载均衡算法

几种负载均衡算法 本地流量管理技术主要有以下几种负载均衡算法: 静态负载均衡算法包括:轮询,比率,优先权 动态负载均衡算法包括: 最少连接数,最快响应速度,观察方法,预测法,动态性能分配,动态服务器补充,服务质量,服务类型,规则模式。 静态负载均衡算法 ◆轮询(Round Robin):顺序循环将请求一次顺序循环地连接每个服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障,BIG-IP 就把其从顺序循环队列中拿出,不参加下一次的轮询,直到其恢复正常。 ◆比率(Ratio):给每个服务器分配一个加权值为比例,根椐这个比例,把用户的请求分配到每个服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障,BIG-IP 就把其从服务器队列中拿出,不参加下一次的用户请求的分配, 直到其恢复正常。 ◆优先权(Priority):给所有服务器分组,给每个组定义优先权,BIG-IP 用户的请求,分配给优先级最高的服务器组(在同一组内,采用轮询或比率算法,分配用户的请求);当最高优先级中所有服务器出现故障,BIG-IP 才将请求送给次优先级的服务器组。这种方式,实际为用户提供一种热备份的方式。 动态负载均衡算法 ◆最少的连接方式(Least Connection):传递新的连接给那些进行最少连接处理的服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障,BIG-IP 就把其从服务器队列中拿出,不参加下一次的用户请求的分配, 直到其恢复正常。 ◆最快模式(Fastest):传递连接给那些响应最快的服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障,BIG-IP 就把其从服务器队列中拿出,不参加下一次的用户请求的分配,直到其恢复正常。 ◆观察模式(Observed):连接数目和响应时间以这两项的最佳平衡为依据为新的请求选择服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障,BIG-IP就把其从服务器队列中拿出,不参加下一次的用户请求的分配,直到其恢复正常。 ◆预测模式(Predictive):BIG-IP利用收集到的服务器当前的性能指标,进行预测分析,选择一台服务器在下一个时间片内,其性能将达到最佳的服务器相应用户的请求。(被BIG-IP 进行检测) ◆动态性能分配(Dynamic Ratio-APM):BIG-IP 收集到的应用程序和应用服务器的各项性能参数,动态调整流量分配。 ◆动态服务器补充(Dynamic Server Act.):当主服务器群中因故障导致数量减少时,动态地将备份服务器补充至主服务器群。 ◆服务质量(QoS):按不同的优先级对数据流进行分配。 ◆服务类型(ToS): 按不同的服务类型(在Type of Field中标识)负载均衡对数据流进行分配。 ◆规则模式:针对不同的数据流设置导向规则,用户可自行。 负载均衡对应本地的应用交换,大家可以通过对上述负载均衡算法的理解,结合实际的需求来采用合适你的负载均衡算法,我们常用到的一般是最少连接数、最快反应、或者轮询,决定选用那种算法,主要还是要结合实际的需求。

Tomcat集群与负载均衡

Tomcat集群与负载均衡(转载) 在单一的服务器上执行WEB应用程序有一些重大的问题,当网站成功建成并开始接受大量请求时,单一服务器终究无法满足需要处理的负荷量,所以就有点显得有点力不从心了。另外一个常见的问题是会产生单点故障,如果该服务器坏掉,那么网站就立刻无法运作了。不论是因为要有较佳的扩充性还是容错能力,我们都会想在一台以上的服务器计算机上执行WEB应用程序。所以,这时候我们就需要用到集群这一门技术了。 在进入集群系统架构探讨之前,先定义一些专门术语: 1. 集群(Cluster):是一组独立的计算机系统构成一个松耦合的多处理器系统,它们之间通过网络实现进程间的通信。应用程序可以通过网络共享内存进行消息传送,实现分布式计算机。 2. 负载均衡(Load Balance):先得从集群讲起,集群就是一组连在一起的计算机,从外部看它是一个系统,各节点可以是不同的操作系统或不同硬件构成的计算机。如一个提供Web服务的集群,对外界来看是一个大Web服务器。不过集群的节点也可以单独提供服务。 3. 特点:在现有网络结构之上,负载均衡提供了一种廉价有效的方法扩展服务器带宽和增加吞吐量,加强网络数据处理能力,提高网络的灵活性和可用性。集群系统(Cluster)主要解决下面几个问题: 高可靠性(HA):利用集群管理软件,当主服务器故障时,备份服务器能够自动接管主服务器的工作,并及时切换过去,以实现对用户的不间断服务。 高性能计算(HP):即充分利用集群中的每一台计算机的资源,实现复杂运算的并行处理,通常用于科学计算领域,比如基因分析,化学分析等。 负载平衡:即把负载压力根据某种算法合理分配到集群中的每一台计算机上,以减轻主服务器的压力,降低对主服务器的硬件和软件要求。 目前比较常用的负载均衡技术主要有: 1. 基于DNS的负载均衡 通过DNS服务中的随机名字解析来实现负载均衡,在DNS服务器中,可以为多个不同的地址配置同一个名字,而最终查询这个名字的客户机将在解析这个名字时得到其中一个地址。因此,对于同一个名字,不同的客户机会得到不同的地址,他们也就访问不同地址上的Web服务器,从而达到负载均衡的目的。 2. 反向代理负载均衡(如Apache+JK2+Tomcat这种组合) 使用代理服务器可以将请求转发给内部的Web服务器,让代理服务器将请求均匀地转发给多台内部Web服务器之一上,从而达到负载均衡的目的。这种代理方式与普通的代理方式有所不同,标准代理方式是客户使用代理访问多个外部Web服务器,而这种代理方式是多个客户使用它访问内部Web服务器,因此也被称为反向代理模式。 3. 基于NAT(Network Address Translation)的负载均衡技术(如Linux Virtual Server,简称LVS)

集群HA负载均衡技术

实用标准文案 NLB 、HA、HPC集群、双机、负载均衡、 1.1什么是集群)就是一组计算机,它们作为一个整体向用户cluster 简单的说,集群()。一提供一组网络资源。这些单个的计算机系统就是集群的节点(node她们看/个理想的集群是,用户从来不会意识到集群系统底层的节点,在他来,集群是一个系统,而非多个计算机系统。并且集群系统的管理员可以随意增加和删改集群系统的节点。集群系统的主要优点:1.2 高可扩展性:(1):集群中的一个节点失效,它的任务可传递给其他节点。可高可用性HA(2) 以有效防止单点失效。 高性能:负载平衡集群允许系统同时接入更多的用户。(3) 高性价比:可以采用廉价的符合工业标准的硬件构造高性能的系统。(4) 集群系统的分类2.1 虽然,根据集群系统的不同特征可以有多种分类方法,但是一般把集群系统 分为两类:集群。,、高可用(High Availability)集群简称HA(1) 这类集群致力于提供高度可靠的服务。就是利用集群系统的容错性对外提供 小时不间断的服务,如高可用的文件服务器、数据库服务等关键应用。7*24负载均衡集群:使任务可以在集群中尽可能平均地分摊不同的计算机进行处 精彩文档. 实用标准文案 理,充分利用集群的处理能力,提高对任务的处理效率。以提供更加高效稳

定的服务。在实际应用中这几种集群类型可能会混合使用, 高就会包含高可用的网络文件系统、如在一个使用的网络流量负载均衡集群中,可用的网络服务。集群,也HPC(High Perfermance Computing)集群,简称(2)、性能计算称为科学计算集群。 在这种集群上运行的是专门开发的并行应用程序,它可以把一个问题的数据 从而可以分布到多台的计算机上,利用这些计算机的共同资源来完成计算任务,解决单机不能胜任的工作(如问题规模太大,单机计算速度太慢)。 如天气预报、这类集群致力于提供单个计算机所不能提供的强大的计算能力。石油勘探与油藏模拟、分子模拟、生物计算等。(HA) 3.1 什么是高可用性和可维护(reliability)计算机系统的可用性(availability)是通过系统的可靠性 来度量系统(MTTF)来度量的。工程上通常用平均无故障时间性(maintainability)于是可用性被定义)来度量系统的可维护性。,用平均维修时间(MTTR的可靠性MTTF/ (MTTF+MTTR)*100% 为:负载均衡服务器的高可用性主服务器和备份机上都需要建立一个备份机。为了屏蔽负载均衡服务器的失效,”这样的信息来监I am alive监控程序,通过传送诸如“运行High Availability它就接管当备份机不能在一定的时间内收到这样的信息时,控对方的运行状况。I am 并继续提供服务;当备份管理器又从主管理器收到“主服务器的服务IP精彩文档.实用标准文案 地址,这样的主管理器就开开始再次进IPalive”这样的信息是,它就释放服务行集群管理的工作了。为在主服务器失效的情况下系统能正常工作,我们在主、备份机之间实现负载集群系统配置信息的同步与备份,保持二者系统的基本一

天融信负载均衡算法

1.Rr – Round Robin 默认情况下,访问请求分配的次序为: 1, 2, 3, 4, 1, 2, 3,4 若Servers之间存在性能差异,可以通过调整分配粒度值(weight),来控制访问请求分配的次序: 1, 1, 1, 2, 2, 2, 3, 3, 3,4,4,4, 2.Lc - Least Connections 新的访问请求将分配至当前连接数最少的一台服务器上。分配粒度方法定义了两个服务器的活动连接数要有多大差别,算法里才会将它们区分为不同等级。3.Sr – Shortest Response Time 基于后台服务器的最短相应时间来分配新的访问请求。 4.Pi – Persistent IP 相同IP地址的请求将会分配到相同的服务器上 5.HI - Hash IP 这是一种基于源IP地址Hash来分发新建连接的算法。客户端发送一个请求到虚拟服务器;负载均衡设备将根据源IP地址计算出的哈希值来选择将该访问请求发送到哪一台服务器;对于哈希值相同的请求连接,都将会发送到相同的服务器上。 注意:如果一台服务器失效了,将导致负载均衡设备上的哈希值重新计算,这样对所有原已维持的会话状态都将产生影响。 在负载均衡集群的方式下,客户端到服务器端的对应关系,在其他负载均衡设备上无法维持的,因此当其中一台负载均衡设备失效以后,客户端的请求将会在其他正常的负载均衡重新进行负载分配。 6.CHI – Consistent Hash IP 这是一种基于源IP地址Hash来分发新建连接的算法。 客户端发送一个请求到虚拟服务器;负载均衡设备将根据源IP地址计算出的哈希值来选择将该访问请求发送到哪一台服务器;对于哈希值相同的请求连接,都将会发送到相同的服务器上。 注意:

数据库负载均衡解决方案

双节点数据库负载均衡解决方案 问题的提出? 在SQL Server数据库平台上,企业的数据库系统存在的形式主要有单机模式和集群模式(为了保证数据库的可用性或实现备份)如:失败转移集群(MSCS)、镜像(Mirror)、第三方的高可用(HA)集群或备份软件等。伴随着企业的发展,企业的数据量和访问量也会迅猛增加,此时数据库就会面临很大的负载和压力,意味着数据库会成为整个信息系统的瓶颈。这些“集群”技术能解决这类问题吗?SQL Server数据库上传统的集群技术 Microsoft Cluster Server(MSCS) 相对于单点来说Microsoft Cluster Server(MSCS)是一个可以提升可用性的技术,属于高可用集群,Microsoft称之为失败转移集群。 MSCS 从硬件连接上看,很像Oracle的RAC,两个节点,通过网络连接,共享磁盘;事实上SQL Server 数据库只运行在一个节点上,当出现故障时,另一个节点只是作为这个节点的备份; 因为始终只有一个节点在运行,在性能上也得不到提升,系统也就不具备扩展的能力。当现有的服务器不能满足应用的负载时只能更换更高配置的服务器。 Mirror 镜像是SQL Server 2005中的一个主要特点,目的是为了提高可用性,和MSCS相比,用户实现数据库的高可用更容易了,不需要共享磁盘柜,也不受地域的限制。共设了三个服务器,第一是工作数据库(Principal Datebase),第二个是镜像数据库(Mirror),第三个是监视服务器(Witness Server,在可用性方面有了一些保证,但仍然是单服务器工作;在扩展和性能的提升上依旧没有什么帮助。

集群的负载均衡技术综述

集群的负载均衡技术综述 摘要:当今世界,无论在机构内部的局域网还是在广域网如Internet上,信息处理量的增长都远远超出了过去最乐观的估计,即使按照当时最优配置建设的网络,也很快会感到吃不消。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,使之不致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,负载均衡机制因此应运而生。本组在课堂上讲解了《集群监控与调度》这一课题,本人在小组内负责负载均衡部分内容,以及PPT的制作。 关键词:负载均衡集群网络计算机 一、前言 负载均衡建立在现有网络结构之上,它提供了一种廉价有效的方法扩展服务器带宽和增加吞吐量,加强网络数据处理能力,提高网络的灵活性和可用性。它主要完成以下任务:解决网络拥塞问题,服务就近提供,实现地理位置无关性;为用户提供更好的访问质量;提高服务器响应速度;提高服务器及其他资源的利用效率;避免了网络关键部位出现单点失效。 其实,负载均衡并非传统意义上的“均衡”,一般来说,它只是把有可能拥塞于一个地方的负载交给多个地方分担。如果将其改称为“负载分担”,也许更好懂一些。说得通俗一点,负载均衡在网络中的作用就像轮流值日制度,把任务分给大家来完成,以免让一个人累死累活。不过,这种意义上的均衡一般是静态的,也就是事先确定的“轮值”策略。 与轮流值日制度不同的是,动态负载均衡通过一些工具实时地分析数据包,掌握网络中的数据流量状况,把任务合理分配出去。结构上分为本地负载均衡和地域负载均衡(全局负载均衡),前一种是指对本地的服务器集群做负载均衡,后一种是指对分别放置在不同的地理位置、在不同的网络及服务器群集之间作负载均衡。 服务器群集中每个服务结点运行一个所需服务器程序的独立拷贝,诸如Web、FTP、Telnet或e-mail服务器程序。对于某些服务(如运行在Web服务器上的那些服务)而言,程序的一个拷贝运行在群集内所有的主机上,而网络负载均衡则将工作负载在这些主机间进行分配。对于其他服务(例如e-mail),只有一台主机处理工作负载,针对这些服务,网络负载均衡允许网络通讯量流到一个主机上,并在该主机发生故障时将通讯量移至其他主机。 二、负载均衡技术实现结构 在现有网络结构之上,负载均衡提供了一种廉价有效的方法扩展服务器带宽和增加吞吐量,加强网络数据处理能力,提高网络的灵活性和可用性。它主要完成以下任务: 1.解决网络拥塞问题,服务就近提供,实现地理位置无关性 2.为用户提供更好的访问质量 3.提高服务器响应速度

F5负载均衡算法标准详解

应用交换技术的负载均衡算法 应用交换技术里主要包括四项关键的技术: ●截获和检查流量 ●服务器监控健康检查 ●负载均衡算法 ●会话保持 截获和检查流量保证只有合适的数据包才能通过; 服务器监控和健康检查随时了解服务器群的可用性状态; 负载均衡和应用交换功能通过各种策略导向到合适的服务器; 会话的保持以实现与应用系统完美结合; F5在应用交换技术中的优势: A、截获和检查流量 –BIG-IP 有最强的数据包截获和检查引擎去检查任何数据流量包中的任何部分,可以检测16384bytes包的深度,理论上可以检测 64Kbytes的包长度 –这使得BIG-IP 明显有别于其他的厂商的产品 B、用于定制控制的iRules工具 –可用来定义如何根据报头和/或TCP有效负载信息来引导、保存和过滤流量。 –iRules增强了企业或服务提供商定根据业务需求定制应用流量的能力。 –通用检查引擎和iRules分别是应用智能和业务决策来进行应用流量管理的方法和工具。 C、服务器监控和健康检查

–服务器(Node)-Ping(ICMP) –服务(Port)-Connect –扩展的应用验证(EAV) –扩展的内容验证(ECV) –针对VOD服务器的专用健康检查机制 –针对节点的检查频率和超时频度,e.g.10seconds响应,e.g.5seconds D、负载均衡和应用交换功能 –Global Load Balancer提供17种负载均衡算法 –F5提供最优质的负载均衡和应用交换功能 静态算法 动态算法 智能算法 I –control UIE + Irules –Local Load Balancer提供12种负载均衡算法 E、持续功能 –连续性与负载平衡是相互对立的,但它对于负载平衡又是必不可少的! –简单的连续性—基于源地址 –HTTP Cookie 连续性 –SSL Session ID 连续性 –目的地址的亲合作用--caches –standby BIG-IP实现对连续性记录的镜像 –智能与第七层的内容交换组合 F5做为应用交换领域的领导厂商,一直保持着技术上的领先地位,F5已经有40多项技术申请了专利,其它的竞争合作伙伴都在购买F5的这些专利技术。接下来我们讨论一下负载均衡算法。

负载均衡软件实现与硬件实现方案

该文档是word2003—word2007兼容版 软件、硬件负载均衡部署方案 目录 1、硬件负载均衡之F5部署方案 (2) 1.1网络拓扑结构 (2) 1.2反向代理部署方式 (3) 2软件负载均衡方案 (4) 2.1负载均衡软件实现方式之一- URL重定向方式 (4) 2.2负载均衡软件实现方式之二- 基于DNS (5) 2.3负载均衡软件实现方式之三- LVS (8) 2.4负载均衡软件实现方式之四- 专业负载均衡软件 (16) 总结: (16)

1、硬件负载均衡之F5部署方案 对于所有的对外服务的服务器,均可以在BIG-IP上配置Virtual Server实现负载均衡,同时BIG-IP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摘除。 BIG-IP利用虚拟IP地址(VIP由IP地址和TCP/UDP应用的端口组成,它是一个地址)来为用户的一个或多个目标服务器(称为节点:目标服务器的IP地址和TCP/UDP应用的端口组成,它可以是internet的私网地址)提供服务。因此,它能够为大量的基于TCP/IP的网络应用提供服务器负载均衡服务。根据服务类型不同分别定义服务器群组,可以根据不同服务端口将流量导向到相应的服务器。BIG-IP连续地对目标服务器进行L4到L7合理性检查,当用户通过VIP请求目标服务器服务时,BIG-IP根椐目标服务器之间性能和网络健康情况,选择性能最佳的服务器响应用户的请求。如果能够充分利用所有的服务器资源,将所有流量均衡的分配到各个服务器,我们就可以有效地避免“不平衡”现象的发生。 利用UIE+iRules可以将TCP/UDP数据包打开,并搜索其中的特征数据,之后根据搜索到的特征数据作相应的规则处理。因此可以根据用户访问内容的不同将流量导向到相应的服务器,例如:根据用户访问请求的URL将流量导向到相应的服务器。 1.1网络拓扑结构 网络拓扑结构如图所示:

几种负载均衡策略比较~

PS:Nginx/LVS/HAProxy是目前使用最广泛的三种负载均衡软件,本人都在多个项目中实施过,参考了一些资料,结合自己的一些使用经验,总结一下。 一般对负载均衡的使用是随着网站规模的提升根据不同的阶段来使用不同的技术。具体的应用需求还得具体分析,如果是中小型的Web应用,比如日PV小于1000万,用Nginx就完全可以了;如果机器不少,可以用DNS轮询,LVS所耗费的机器还是比较多的;大型网站或重要的服务,且服务器比较多时,可以考虑用LVS。一种是通过硬件来进行进行,常见的硬件有比较昂贵的F5和Array等商用的负载均衡器,它的优点就是有专业的维护团队来对这些服务进行维护、缺点就是花销太大,所以对于规模较小的网络服务来说暂时还没有需要使用;另外一种就是类似于Nginx/LVS/HAProxy的基于Linux的开源免费的负载均衡软件,这些都是通过软件级别来实现,所以费用非常低廉。 目前关于网站架构一般比较合理流行的架构方案:Web前端采用 Nginx/HAProxy+Keepalived作负载均衡器;后端采用MySQL数据库一主多从和读写分离,采用LVS+Keepalived的架构。当然要根据项目具体需求制定方案。 下面说说各自的特点和适用场合。 一、Nginx Nginx的优点是: 1、工作在网络的7层之上,可以针对http应用做一些分流的策略,比如针对域名、目录结构,它的正则规则比HAProxy更为强大和灵活,这也是它目前广泛流行的主要原因之一,Nginx单凭这点可利用的场合就远多于LVS了。 2、Nginx对网络稳定性的依赖非常小,理论上能ping通就就能进行负载功能,这个也是它的优势之一;相反LVS对网络稳定性依赖比较大,这点本人深有体会; 3、Nginx安装和配置比较简单,测试起来比较方便,它基本能把错误用日志打印出来。LVS的配置、测试就要花比较长的时间了,LVS对网络依赖比较大。 3、可以承担高负载压力且稳定,在硬件不差的情况下一般能支撑几万次的并发量,负载度比LVS相对小些。 4、Nginx可以通过端口检测到服务器内部的故障,比如根据服务器处理网页返回的状态码、超时等等,并且会把返回错误的请求重新提交到另一个节点,不过其中缺点就是不支持url来检测。比如用户正在上传一个文件,而处理该上传的节点刚好在上传过程中出现故障,Nginx会把上传切到另一台服务器重新处理,而LVS就直接断掉了,如果是上传一个很大的文件或者很重要的文件的话,用户可能会因此而不满。 5、Nginx不仅仅是一款优秀的负载均衡器/反向代理软件,它同时也是功能强大的Web应用服务器。LNMP也是近几年非常流行的web架构,在高流量的环境中稳定性也很好。 6、Nginx现在作为Web反向加速缓存越来越成熟了,速度比传统的Squid服务器更快,可以考虑用其作为反向代理加速器。 7、Nginx可作为中层反向代理使用,这一层面Nginx基本上无对手,唯一可以对比

负载均衡软件实现方式

负载均衡软件实现方式之一- URL重定向方式 有一种用软件实现负载均衡的方式,是基于"URL重定向"的. 先看看什么是URL重定向: "简单的说,如果一个网站有正规的URL和别名URL,对别名URL进行重定向到正规URL,访问同一个网址,或者网站改换成了新的域名则把旧的域名重定向到新的域名,都叫URL 重定向" (https://www.360docs.net/doc/0e10793712.html,/service/host_faq.php) "很多网络协议都支持“重定向”功能,例如在HTTP协议中支持Location指令,接收到这个指令的浏览器将自动重定向到Location指明的另一个URL上。" (https://www.360docs.net/doc/0e10793712.html,/art/200604/25388.htm) 这种方式,对于简单的网站,如果网站是自己开发的,也在一定程度上可行.但是它存在着较多的问题: 1、“例如一台服务器如何能保证它重定向过的服务器是比较空闲的,并且不会再次发送Location指令,Location指令和浏览器都没有这方面的支持能力,这样很容易在浏览器上形成一种死循环。” 2、在哪里放LOCATION,也是一个问题。很有可能用户会访问系统的很多个不同URL,这个时候做起来会非常麻烦。并且,对URL的访问,有的时候是直接过来的,可以被重定向,有的时候是带着SESSION之类的,重定向就可能会出问题。并且,这种做法,将负载均衡这个系统级的问题放到了应用层,结果可能是麻烦多多。 3、这种方式一般只适用于HTTP方式,但是实际上有太多情况不仅仅是HTTP方式了,特别是用户如果在应用里面插一点流媒体之类的。 4、重定向的方式,效率远低于IP隧道。 5、这种方式,有的时候会伴以对服务器状态的检测,但往往也是在应用层面实现,从而实时性大打折扣。 实际上,这种方式是一种“对付”的解决方法,并不能真正用于企业级的负载均衡应用(这里企业级是指稍微复杂一点的应用系统) 可以看一下专业的负载均衡软件是如何来实现的: https://www.360docs.net/doc/0e10793712.html,/pcl/pcl_sis_theory.htm 对比一下可以发现,专业的负载均衡软件要更适用于正规应用,而重定向方式则比较适用于

LVS集群之十种调度算法及负载均衡

一、LVS概念 LVS(Linux Virtual Server):Linux 虚拟服务器 LVS是个负载均衡设备,它不提供任何服务,用户请求到这里的时候,它是将客户需求转发至后端真正提供服务的服务,所以说后端的服务称作real server。LVS分为两段,前一段称为ipvsadm(管理集群服务的命令行工具),后面一段叫做ipvs(内核模块)【提示:LVS和iptables不能同时使用】。 二、LVS类型 LB(Load Balancing):负载均衡集群 特性:为了增加能力 HA(High Availability):高可用集群 特性:提供服务的可用性(一年在线时间达到99.999%才行) 计算方法:在线时间/(在线时间/故障处理时间) HP([HPC]High Performance):高性能集群 特性:提供服务的性能 三、LVS组成结构(负载均衡实现方案) 基于DNS域名轮流解析的方法 基于客户端调度访问的方法 基于应用层系统负载的调度方法 基于IP地址的调度方法 其中基于IP的负载调度算法中,IP负载均衡技术是执行效率最高的 四、LVS十种调度算法 1、静态调度: ①rr(Round Robin):轮询调度,轮叫调度 轮询调度算法的原理是每一次把来自用户的请求轮流分配给内部中的服务器,从1开始,直到N(内部服务器个数),然后重新开始循环。算法的优点是其简洁性,它无需记录当前所有连接的状态,所以它是一种无状态调度。【提示:这里是不考虑每台服务器的处理能力】 ②wrr:weight,加权(以权重之间的比例实现在各主机之间进行调度) 由于每台服务器的配置、安装的业务应用等不同,其处理能力会不一样。所以,我们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。 ③sh:source hashing,源地址散列。主要实现会话绑定,能够将此前建立的session信息保留了 源地址散列调度算法正好与目标地址散列调度算法相反,它根据请求的源IP地址,作为散列键(Hash Key)从静态分配的散列表找出对应的服务器,若该服务器是可用的并且没有超负荷,将请求发送到该服务器,否则返回空。它采用的散列函数与目标地址散列调度算法的相同。它的算法流程与目标地址散列调度算法的基本相似,除了将请求的目标IP地址换成请求的源IP地址,所以这里不一个一个叙述。 ④Dh:Destination hashing:目标地址散列。把同一个IP地址的请求,发送给同一个server。 目标地址散列调度算法也是针对目标IP地址的负载均衡,它是一种静态映射算法,通过一个散列(Hash)函数将一个目标IP地址映射到一台服务器。目标地址散列调度算法先根据请求的目标IP地址,作为散列键(Hash Key)从静态分配的散列表找出对应的服务器,若该服务器是可用的且未超载,将请求发送到该服务器,否则返回空。 2、动态调度 ①lc(Least-Connection):最少连接 最少连接调度算法是把新的连接请求分配到当前连接数最小的服务器,最小连接调度是一种动态调度短算法,它通过服务器当前所活跃的连接数来估计服务器的负载均衡,调度器需要记录各个服务器已建立连接的数目,当一个请求被调度到某台服务器,其连接数加1,当连接中止或超时,其连接数减一,在系统实现时,我们也引入当服务器的权值为0时,表示该服务器不可用而不被调度。 简单算法:active*256+inactive(谁的小,挑谁) ②wlc(Weighted Least-Connection Scheduling):加权最少连接。 加权最小连接调度算法是最小连接调度的超集,各个服务器用相应的权值表示其处理性能。服务器的缺省权值为1,系统管理员可以动态地设置服务器的权限,加权最小连接调度在调度新连接时尽可能使服务器的已建立连接数和其权值成比例。 简单算法:(active*256+inactive)/weight【(活动的连接数+1)/除以权重】(谁的小,挑谁) ③sed(Shortest Expected Delay):最短期望延迟 基于wlc算法 简单算法:(active+1)*256/weight 【(活动的连接数+1)*256/除以权重】 ④nq(never queue):永不排队(改进的sed)

几种的负载均衡算法

实用标准文案 几种负载均衡算法 本地流量管理技术主要有以下几种负载均衡算法: 静态负载均衡算法包括:轮询,比率,优先权 动态负载均衡算法包括: 最少连接数,最快响应速度,观察方法,预测法,动态性能分配,动态服务器补充,服务质量,服务类型,规则模式。 静态负载均衡算法 ◆轮询(Round Robin):顺序循环将请求一次顺序循环地连接每个服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障,BIG-IP 就把其从顺序循环队列中拿出,不参加下一次的轮询,直到其恢复正常。 ◆比率(Ratio):给每个服务器分配一个加权值为比例,根椐这个比例,把用户的请求分配到每个服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障,BIG-IP 就把其从服务器队列中拿出,不参加下一次的用户请求的分配, 直到其恢复正常。 ◆优先权(Priority):给所有服务器分组,给每个组定义优先权,BIG-IP 用户的请求,分配给优先级最高的服务器组(在同一组内,采用轮询或比率算法,分配用户的请求);当最高优先级中所有服务器出现故障,BIG-IP 才将请求送给次优先级的服务器组。这种方式,实际为用户提供一种热备份的方式。 动态负载均衡算法 ◆最少的连接方式(Least Connection):传递新的连接给那些进行最少连接处理的服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障,BIG-IP 就把其从服务器队列中拿出,不参加下一次的用户请求的分配, 直到其恢复正常。

◆最快模式(Fastest):传递连接给那些响应最快的服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障,BIG-IP 就把其从服务器队列中拿出,不参加下一次的用户请求的分配,直精彩文档.实用标准文案 到其恢复正常。 ◆观察模式(Observed):连接数目和响应时间以这两项的最佳平衡为依据为新的请求选择服务器。当其中某个服务器发生第二到第7 层的故障,BIG-IP就把其从服务器队列中拿出,不参加下一次的用户请求的分配,直到其恢复正常。 ◆预测模式(Predictive):BIG-IP利用收集到的服务器当前的性能指标,进行预测分析,选择一台服务器在下一个时间片内,其性能将达到最佳的服务器相应用户的请求。(被BIG-IP 进行检测) ◆动态性能分配(Dynamic Ratio-APM):BIG-IP 收集到的应用程序和应用服务器的各项性能参数,动态调整流量分配。 ◆动态服务器补充(Dynamic Server Act.):当主服务器群中因故障导致数量减少时,动态地将备份服务器补充至主服务器群。 ◆服务质量(QoS):按不同的优先级对数据流进行分配。 ◆服务类型(ToS): 按不同的服务类型(在Type of Field中标识)负载均衡对数据流进行分配。 ◆规则模式:针对不同的数据流设置导向规则,用户可自行。 负载均衡对应本地的应用交换,大家可以通过对上述负载均衡算法的理解,结合实际的需求来采用合适你的负载均衡算法,我们常用到的一般是最少连接数、最快反应、或者轮询,决定选用那种算法,主要还是要结合实际的需求。

负载均衡系统构架

负载均衡系统构架 负载均衡系统构架 【摘要】随着计算机网络和Internet应用的飞速发展,信息共享日益广泛化,并深入到人们工作和生活的各个领域。人们对信息共享的依赖正逐渐增强。而作为提供信息载体的服务器的压力也越来越大,对于电子商务、信息共享平台急需合理分配访问流量来减少服务器的压力。 本文对目前的负载均衡技术进行简单的阐述,并对现有均衡算法进行简单的比较,分析其不足之处。并采用LVS(Linux虚拟服务器)实现负载均衡的架构。采用Keepalived技术实现负载均衡的高可用性。并对LVS不同策略上实现的均衡结果进行详细的比较。最终完成对负载均衡系统的构建同时提供了详细的系统搭建步骤,为研究该方向的人员提供可靠的参考资料。 【关键词】负载均衡、LVS、Keepalived、高并发 中图分类号:TN711 文献标识码:A 文章编号: 简介 1.1背景 目前随着网络技术的迅速崛起,网络信息共享数据越来越大,访问量和数据流量的快速增长,所需的处理能力和运算强度也越来越大,使得单一的服务器设备根本无法承担。在此情况下,如果花大量的资金进行硬件方面的升级,会造成大量的资源浪费。并且对于下一次升级来说,将会投入更大的成本,如何才能利用现有资源,在少量的投入下解决该问题? 针对此情况而衍生出来的一种廉价有效透明的方法来扩展现有网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数 据处理能力、提高网络的灵活性和可用性的技术就是负载均 衡(Load Balance)。 1.2负载均衡技术概述 负载均衡(又称为负载分担),英文名称为Load Balance,其

集群和负载均衡的概念

集群和负载均衡的概念 什么是集群(Cluster) 所谓集群是指一组独立的计算机系统构成的多处理器系统,每台服务器都具有等价的地位,它们之间通过网络实现进程间的通信。应用程序可以通过网络共享内存进行消息传送,实现分布式计算机。集群也是指多台计算机共同协作运行一个应用。 可分为以下几种: (1)高可靠性(HA)。利用集群管理软件,当主服务器故障时,备份服务器能够自动接管主服务器的工作,并及时切换过去,以实现对用户的不间断服务。 (2)高性能计算(HP)。即充分利用集群中的每一台计算机的资源,实现复杂运算的并行处理,通常用于科学计算领域。 (3)负载平衡(Load Balance)。负载均衡就是集群功能其中的一种。即把负载压力根据某种算法合理分配到集群中的每一台计算机上,以减轻主服务器的压力,降低对主服务器的硬件和软件要求。 负载均衡是指将计算请求分配到集群中以使集群中的计算机的计算负载均衡。 负载均衡有两方面的含义: 1:大量的并发访问或数据流量分担到多台节点设备上分别处理,减少用户等待响应的时间。 2:单个重负载的运算分担到多台节点设备上做并行处理,每个节点设备处理结束后,将结果汇总,返回给用户,系统处理能力得到大幅度提高。实现起来可分为: (1)基于服务器软件的集群负载均衡。(在服务器上实现。) (2)NAT的集群负载均衡(在放火墙上,或在交换机上实现。) (3)基于DNS的集群负载均衡(在DNS服务器上实现。) (4)也可以用ISA放火墙实现集群负载均衡,但是需要有ISA服务器本人认为可行性不大。 基于服务器软件的集群负载均衡 microsoft的产品4种集群技术: 1:microsoft 集群服务(MSCS) 2:网络负载均衡(NLB) 3:组件负载均衡(CLB) 4:application center(应用负载均衡) linux 的集群技术:LVS(Linux VirtualServer) LVS对Linux的kernel进行了修改和增加所以要重新编译linux 内核。包名linux-2.4.20-ipvs-*.*.*.patch.gz 基与nat的集群负载均衡(在放火墙上,或在交换机上实现。) NAT(Network Address Translation 网络地址转换)简单地说就是将一个IP地址转换为另一个IP地址。一般用于内部地址与合法的转换。适用于解决Internet IP地址紧张、不想让网络外部知道内部网络结构等的场合下。 NAT负载均衡将一个外部IP地址映射为多个内部IP地址,对每次连接请求动态地转换为一个内部服务器的地址,将外部连接请求引到转换得到地址的那个服务器上,从而达到负载均衡的目的。 基于DNS的集群负载均衡(在DNS服务器上实现。) DNS负载均衡技术是在DNS服务器中为同一个主机名配置多个IP地址,在应答DNS查询时,DNS服务器对每个查询将以DNS文件中主机记录的IP地址按顺序返回不同的解析结果,将客户端的访问引导到不同的机器上去,使得不同的客户端访问不同的服务器,从而达到负载均衡的目的。

用双机高可用集群还是使用负载均衡集群

用双机高可用集群还是使用负载均衡集群 北京麒麟博峰科技有限公司 2010年11月 1

目录 第一章问题描述 (1) 第二章基本的技术知识 (1) 2.1.HA高可用集群 (1) 2.2.Load Balance负载均衡集群 (2) 第三章该使用哪种集群 (3) I

第一章问题描述 系统工程师通常会对如何使用HA高可用集群,即“双机”,和负载均衡集群,比如KYLIN Netsphere等负载均衡设备,产生疑惑不解,通常在构筑服务器集群的时候,不合理的设计造成系统的整体效率不高、设备浪费或者维护的不便利,本文试图用最简单的方式解惑。 要解决这些问题,不惑者需要正确自我解答以下问题: 1.系统的并发是否是考虑的主要问题之一? 2.以后并发用户会不会急剧增长? 3.运营的软件是否是一个标准的三级架构或者多级架构(N-Tier)? 4.运营的软件的端口是否对应不同的业务? 5.不同的业务软件是否运行在不同的服务器设备上? 6.资金是否成为问题? 第二章基本的技术知识 2.1 HA高可用集群 HA(单字母发音, H A 不是“哈”)高可用集群主要是为了“保护”“特定资源”所开发的一种集群技术,这里所说的“特定资源”包含以下内容: 1)进程; 如果进程被杀死,即从系统角度上看,该进程没有了,那么,HA可以及时发现,并在 另外一个地方将部署好的进程启动;如果该进程僵死,即不工作了,可能由于软件设计 的不好,出现了死循环或者其他原因,但该进程还存在,这时HA是不能发现的,所以,有时候即使进程不响应了,HA并没有切换; 解决这个问题,只能依靠应用软件提供监控接口,并将该接口公布给HA开发商。我们 在市场中发现有些厂商的基于数据库的特别好使,有些公司的产品出现同样状况时却像 傻子一样,这个可能是不同的HA厂商和数据库厂商合作的深浅度有关。 2)网卡; 如果网卡完全挂掉,HA是可以发现并采用行动,但是工作的不正常,这种情况HA可 能不能发现,尤其是抖动的情况发生; 3)存储; 1

静态负载均衡算法的简单说明

静态负载均衡算法的简单说明 实现的问题: 目前有N个资源Scale1~ScaleN,且这N个资源正在处理个数不等的请求,这时发来M个请求。 如何把M个请求分发到这N个资源中,使得分发完之后这N个资源所处理的请求是均衡的。 名词定义 Scale-资源 Order-请求 compId-每个资源的唯一标识 compId数组-compIdArr 根据每个Scale目前所处理的Order个数多少,从小到大把其对应的compId记录在数组中 负载分配数组-dispatchCountArr 对于dispatchCountArr[i],它的值表示的是可以分发的Order的个数, 分发的compId的范围是在compIdArr[0]到compIdArr[i]之间。 例,如果有3个Scale,它们的compId和当前的Order个数分别为 Scale1:1,Scale2:5,Scale3:12 那么根据这组数据可以构造一个负载分配数组 dispatchCountArr[0]=(5-1)*1=4 表示可以在Scale1上再分配4个Order dispatchCountArr[1]=(12-5)*2=14 表示可以在Scale1和Scale2上平均分配14个Order dispatchCountArr[2]=整型最大值表示可以在Scale1~Scale3上再平均分配任意个Order 当有多个Order订单,需要为每个都分配一个compId时, 1.先从dispatchCountArr[0]开始,如果dispatchCountArr[0]不为0,说明可以把这个订单指派给Scale1, 并且dispatchCountArr[0]的值减1; 2.如果发现dispatchCountArr[0]已经为0,则继续看dispatchCountArr[1], 如果大于0,说明可以再从Scale1和Scale2中取一个进行指派,用dispatchCountArr[1] mod 2产生一个0到1 的index,意思是在Scale1和Scale2之间进行平均分配,取compIdArr[index]作为分配的compId, 同时dispatchCountArr[1]减1 3.如果dispatchCountArr[1]也被减为0,那么继续看dispatchCountArr[2],类似2中的操作, 用dispatchCountArr[2] mod 3产生一个0到2的index,意思是在Scale1到Scale3

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