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三分钟把握-负载平衡的关键性与Ribbon集成 (三分钟讲解)

admin1个月前 (04-15)数码14

在这个充溢应战和收获的60天学习之旅中,你将迅速优化成为一名全栈工程师。专一于SpringBoot框架,咱们将深化钻研初级个性,从名目初始化到微服务架构,再到性能优化和继续集成部署。无论你是初学者还是有必定阅历的开发者,这个专题都将带你穿梭从零到片面把握SpringBoot的学习曲线。

在微服务架构中,负载平衡是十分关键的一环。它可以协助咱们将流量散发到不同的服务虚例上,从而提高系统的性能和牢靠性。在本节中,咱们将学习如何集�flixRibbon来成功客户端负载平衡,以便更有效地治理服务之间的通讯。

NetflixRibbon是一个基于HTTP和TCP客户端的负载平衡器,它可以协助咱们在微服务架构中成功客户端负载平衡。它经过轮询、随机、权重等算法来调配流量到不同的服务虚例上,并提供了智能发现和肥壮审核等性能,以确保服务的可用性和牢靠性。

代码示例

首先,咱们须要在SpringBoot名目中减少Ribbon的依赖:

<dependency><groupId>org.springframework.cloud</groupId><artifactId>spring-cloud-starter-netflix-ribbon</artifactId></dependency>
负载平衡

而后,在运行程序的主类上减少@EnableDiscoveryClient注解以启用服务发现性能:

importorg.springframework.cloud.client.discovery.EnableDiscoveryClient;importorg.springframework.boot.Springlication;importorg.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;@EnableDiscoveryClient@SpringBootApplicationpublicclassMyApplication{publicstaticvoidmn(String[]args){SpringApplication.run(MyApplication.class,args);}}

接上去,咱们可以在RestTemplate中经常使用@LoadBalanced注解来启用Ribbon的负载平衡性能:

importorg.springframework.context.annotation.Bean;importorg.springframework.web.client.RestTemplate;importorg.springframework.cloud.client.loadbalancer.LoadBalanced;@Bean@LoadBalancedpublicRestTemplaterestTemplate(){returnnewRestTemplate();}

如今,咱们可以经常使用RestTemplate来调用其余服务,并经过服务名启动负载平衡:

importorg.springframework.web.client.RestTemplate;importorg.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;importorg.springframework.web.bind.annotation.GetMapping;importorg.springframework.web.bind.annotation.RestController;@RestControllerpublicclassMyController{@AutowiredprivateRestTemplaterestTemplate;@GetMapping("/call-service")publicStringcallService(){returnrestTemplate.getForObject("http://service-name/api/resource",String.class);}}

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常识总结

在本节中,咱们学习了如何集成NetflixRibbon来成功客户端负载平衡。经过Ribbon,咱们可以更好地治理服务之间的通讯流量,并提高系统的性能和牢靠性。


ribbon负载均衡详解

服务端负载均衡:在客户端和服务端中间使用代理,lvs 和 nginx。 硬件负载均衡的设备或是软件负载均衡的软件模块都会维护一个下挂可用的服务端清单,通过心跳检测来剔除故障的服务端节点以保证清单中都是可以正常访问的服务端节点。 当客户端发送请求到负载均衡设备的时候,该设备按某种算法(比如线性轮询、按权重负载、按流量负载等)从维护的可用服务端清单中取出一台服务端端地址,然后进行转发。 客户端负载均衡:根据自己的情况做负载。 Ribbon。 客户端负载均衡和服务端负载均衡最大的区别在于 服务端地址列表的存储位置,以及负载算法在哪里。 2、Spring Cloud的负载均衡机制的实现 Spring Cloud Ribbon是一个基于HTTP和TCP的客户端负载均衡工具,它基于Netflix Ribbon实现。 通过Spring Cloud的封装,可以让我们轻松地将面向服务的REST模版请求自动转换成客户端负载均衡的服务调用。 Ribbon实现客户端的负载均衡,负载均衡器提供很多对http和tcp的行为控制。 Spring cloud Feign已经集成Ribbon,所以注解@FeignClient的类,默认实现了ribbon的功能。 Ribbon主要包括如下功能 1.支持通过DNS和IP和服务端通信 2.可以根据算法从多个服务中选取一个服务进行访问 3.通过将客户端和服务器分成几个区域(zone)来建立客户端和服务器之间的关系。 客户端尽量访问和自己在相同区域(zone)的服务,减少服务的延迟 4.保留服务器的统计信息,ribbon可以实现用于避免高延迟或频繁访问故障的服务器 5.保留区域(zone)的统计数据,ribbon可以实现避免可能访问失效的区域(zone)Ribbon负载均衡主要是通过LoadBalancerClient类实现的,而LoadBalancerClient又将具体处理委托给ILoadBalancer处理; 每个服务都有一个ILoadBalancer,ILoadBalancer里面有该服务列表。 每个服务 Map<服务名,ILoadBalancer> ILoadBalancer通过配置IRule、IPing等信息,并通过ServerList获取服务器注册列表的信息,默认以每10s的频率想服务列表中每个服务实例发送ping请求,检测服务实例是否存活,最后使用负责均衡策略对ServerListFilter过滤得到最终可用的服务实例列表进行处理,然后交给服务调用器进行调用; ILoadBalance也是一个接口,提供了3个具体实现,分别是DynamicServerListLoadBalancer、ZoneAwareLoadBalancer和NoOpLoadBalancer; DynamicServerListLoadBalancer继承自ILoadBalancer基础实现BaseLoadBalancer,在基础的负载均衡功能上增加了运行期间对服务实例动态更新和过滤的功能; NoOpLoadBalancer没有操作的实现;ZoneAwareLoadBalancer(ILoadBalancer的默认的实现类是:ZoneAwareLoadBalancer。 )则是继承DynamicServerListLoadBalancer,在此基础上增加防止跨区域访问的问题; 首先它会剔除符合这些规则的Zone区域:所属实例数位零的Zone区域;Zone区域内实例等平均负载小于零,或者实例故障率(断路器断开次数/实例数)大于等于阀值(默认为0.)。 然后根据Zone区域等实例平均负载计算出最差的Zone区域,这里的最差指的是实例平均负载最高的Zone区域。 如果在上面的过程中没有符合剔除要求的区域,同时实例最大平均负载小于阀值(默认为20%),就直接返回所有Zone区域为可用区域。 否则,从最坏Zone区域集合中随机选择一个,将它从可用Zone区域集合中剔除。 ▪️当获得的可用Zone区域集合不为空,并且个数小于Zone区域总数,就随机选择一个Zone区域。 ▪️在确定了某个Zone区域后,则获取了对应Zone区域的服务均衡器,并调用chooseServer来选择具体的服务实例,而在chooseServer中将使用IRule接口的choose函数来选择具体的服务实例。 在这里,IRule接口的实现会使用ZoneAvoidanceRule来挑选出具体的服务实例。 服务列表就是客户端负载均衡所使用的(同一注册中心集群)各服务的服务实例列表。 Ribbon在实现上支持以下几种服务列表方式 静态服务器列表:通过Ribbon的BaseLoadBalancer所提供的setServerList()方法,初始化时直接进行动态设置指定; 基于配置的服务器列表:需要在项目配置文件中通过<服务名称>进行设置。 (如=) 基于服务发现的服务器列表:同时使用Ribbon和Eureka时,默认使用该方式,在应用启动时Ribbon就会从Eureka服务器中获取所有注册服务的列表数据,并保持同步。 该组件会对原始服务列表使用一定策略进行过滤返回有效可用的服务器列表给客户端负载均衡器使用。 常用服务列表过滤器如下:ZoneAffinityServerListFilter:基于区域感知的方式,实现对服务实例的过滤,仅返回与本身所处区域一直的服务提供者实例列表;ServerListSubsetFilter:该过滤器继承自ZoneAffinityServerListFilter,在进行区域感知过滤后,仅返回一个固定大小的服务列表。 默认将返回20个服务实例,可以通过进行设置; ZonePreferenceServerListFilter:使用Eureka和Ribbon时默认的过滤器。 实现通过配置或者Eureka所属区域来过滤出同区域的服务实例列表。 它实现了通过配置或者Eureka实例元数据的所属区域(Zone)来过滤出同区域的服务实例。 如下面的源码所示,它的实现非常简单,首先通过父类ZoneAffinityServerListFilter的过滤器来获得“区域感知”的服务实例列表,然后遍历这个结果,取出根据消费者配置预设的区域Zone来进行过滤,如果过滤掉结果是空就直接返回父类获取的结果,如果不为空就返回通过消费者配置的Zone过滤后的结果。 用来检测一个微服务实例是否存活是否有响应,Ribbon通过该组件来判断所持有的服务实例列表中各服务可用情况,如果检测到某服务实例不存在/一定时间未响应,则会从持有服务列表中及时移除。 PingUrl:通过定期访问指定的URL判断; PingConstant:不做任何处理,只返回一个固定值,用来表示该服务是否可用,默认值为true; NoOpPing:不做任何处理,直接返回true,表示该服务器可用,默认策略; DummyPing:直接返回true,但实现了initWithNiwsConfig方法; NIWSDiscoverPing:根据DiscoveryEnabledServer中InstanceInfo的InstanceStatus属性判断,如果该属性的值为,则表示服务器可用; 作用就是选择一个最终服务实例地址作为负载均衡处理结果。 Ribbon提供的选择策略有随机 (Random)、轮询 (RoundRobin)、一致性哈希 (ConsistentHash)、哈希 (Hash)、加权(Weighted)。 IRule负载均衡策略:通过实现该接口定义自己的负载均衡策略。 它的choose方法就是从一堆服务器列表中按规则选出一个服务器。 默认实现: ZoneAvoidanceRule(区域权衡策略):复合判断Server所在区域的性能和Server的可用性,轮询选择服务器。 其他规则: BestAvailableRule(最低并发策略):会先过滤掉由于多次访问故障而处于断路器跳闸状态的服务,然后选择一个并发量最小的服务。 逐个找服务,如果断路器打开,则忽略。 RoundRobinRule(轮询策略):以简单轮询选择一个服务器。 按顺序循环选择一个server。 RandomRule(随机策略):随机选择一个服务器。 AvailabilityFilteringRule(可用过滤策略):会先过滤掉多次访问故障而处于断路器跳闸状态的服务和过滤并发的连接数量超过阀值得服务,然后对剩余的服务列表安装轮询策略进行访问。 WeightedResponseTimeRule(响应时间加权策略):据平均响应时间计算所有的服务的权重,响应时间越快服务权重越大,容易被选中的概率就越高。 刚启动时,如果统计信息不中,则使用RoundRobinRule(轮询)策略,等统计的信息足够了会自动的切换到WeightedResponseTimeRule。 响应时间长,权重低,被选择的概率低。 反之,同样道理。 此策略综合了各种因素(网络,磁盘,IO等),这些因素直接影响响应时间。 RetryRule(重试策略):先按照RoundRobinRule(轮询)的策略获取服务,如果获取的服务失败则在指定的时间会进行重试,进行获取可用的服务。 如多次获取某个服务失败,就不会再次获取该服务。 主要是在一个时间段内,如果选择一个服务不成功,就继续找可用的服务,直到超时。 1. <clientName>:这是调用ribbon的客户端名称,如果此值为没有配置,则此条属性会作用到所有的客户端。 2. <nameSpace>:默认值为 “ribbon”3. <propertyName>:所有的可用的属性都在。 <clientName>.<nameSpace>=xx <clientName>.<nameSpace>=xx <clientName>.<nameSpace>=xx <clientName>.<nameSpace>=xx <clientName>.<nameSpace>=xx :Ribbon的客户端配置,默认采用实现。 :Ribbon的负载均衡策略,默认采用实现,该策略能够在多区域环境下选出最佳区域的实例进行访问。 :Ribbon的实例检查策略,默认采用实现,该检查策略是一个特殊的实现,实际上它并不会检查实例是否可用,而是始终返回true,默认认为所有服务实例都是可用的。 :服务实例清单的维护机制,默认采用实现。 :服务实例清单过滤机制,默认采,该策略能够优先过滤出与请求方处于同区域的服务实例。 :负载均衡器,默认采用实现,它具备了区域感知的能力。 上面的配置是在项目中没有引入spring Cloud Eureka,如果引入了Eureka和Ribbon依赖时,自动化配置会有一些不同。 通过自动化配置的实现,可以轻松的实现客户端的负载均衡。 同时,针对一些个性化需求,我们可以方便的替换上面的这些默认实现,只需要在springboot应用中创建对应的实现实例就能覆盖这些默认的配置实现。 @Configuration public class MyRibbonConfiguration { @Bean public IRule ribbonRule(){ return new RandomRule(); } } 这样就会使用P使用了RandomRule实例替代了默认的。 也可以使用@RibbonClient注解实现更细粒度的客户端配置对于Ribbon的参数通常有二种方式:全局配置以及指定客户端配置 全局配置的方式很简单 只需要使用ribbon.<key>=<value>格式进行配置即可。 其中,<key>代表了Ribbon客户端配置的参数名,<value>则代表了对应参数的值。 比如,我们可以想下面这样配置Ribbon的超时时间 =250 =2000 ribbon获取服务定时时间 全局配置可以作为默认值进行设置,当指定客户端配置了相应的key的值时,将覆盖全局配置的内容 指定客户端的配置方式 <client>.<key>=<value>的格式进行配置.<client>表示服务名,比如没有服务治理框架的时候(如Eureka),我们需要指定实例清单,可以指定服务名来做详细的配置, =localhost:8080,localhost:8081,localhost:8082 对于Ribbon参数的key以及value类型的定义,可以通过查看类。 当在spring Cloud的应用同时引入Spring cloud Ribbon和Spring Cloud Eureka依赖时,会触发Eureka中实现的对Ribbon的自动化配置。 这时的serverList的维护机制实现将被的实例所覆盖,该实现会讲服务清单列表交给Eureka的服务治理机制来进行维护。 IPing的实现将被的实例所覆盖,该实例也将实例接口的任务交给了服务治理框架来进行维护。 默认情况下,用于获取实例请求的ServerList接口实现将采用Spring Cloud Eureka中封装的,其目的是为了让实例维护策略更加通用,所以将使用物理元数据来进行负载均衡,而不是使用原生的AWS AMI元数据。 在与Spring cloud Eureka结合使用的时候,不需要再去指定类似的的参数来指定具体的服务实例清单,因为Eureka将会为我们维护所有服务的实例清单,而对于Ribbon的参数配置,我们依然可以采用之前的两种配置方式来实现。 此外,由于spring Cloud Ribbon默认实现了区域亲和策略,所以,可以通过Eureka实例的元数据配置来实现区域化的实例配置方案。 比如可以将不同机房的实例配置成不同的区域值,作为跨区域的容器机制实现。 而实现也非常简单,只需要服务实例的元数据中增加zone参数来指定自己所在的区域,比如: =shanghai 在Spring Cloud Ribbon与Spring Cloud Eureka结合的工程中,我们可以通过参数禁用Eureka对Ribbon服务实例的维护实现。 这时又需要自己去维护服务实例列表了。 =false. 由于Spring Cloud Eureka实现的服务治理机制强调了cap原理的ap机制(即可用性和可靠性),与zookeeper这类强调cp(一致性,可靠性)服务质量框架最大的区别就是,Eureka为了实现更高的服务可用性,牺牲了一定的一致性,在极端情况下宁愿接受故障实例也不要丢弃健康实例。 比如说,当服务注册中心的网络发生故障断开时候,由于所有的服务实例无法维护续约心跳,在强调ap的服务治理中将会把所有服务实例剔除掉,而Eureka则会因为超过85%的实例丢失心跳而触发保护机制,注册中心将会保留此时的所有节点,以实现服务间依然可以进行互相调用的场景,即使其中有部分故障节点,但这样做可以继续保障大多数服务的正常消费。 在Camden版本,整合了spring retry来增强RestTemplate的重试能力,对于我们开发者来说,只需要简单配置,即可完成重试策略。 =true = =250 =1000 =true =2 =1 :该参数用来开启重试机制,它默认是关闭的。 :断路器的超时时间需要大于Ribbon的超时时间,不然不会触发重试。 :请求连接超时时间。 :请求处理的超时时间 :对所有操作请求都进行重试。 :切换实例的重试次数。 :对当前实例的重试次数。 根据以上配置,当访问到故障请求的时候,它会再尝试访问一次当前实例(次数由maxAutoRetries配置),如果不行,就换一个实例进行访问,如果还是不行,再换一个实例访问(更换次数由MaxAutoRetriesNextServer配置),如果依然不行,返回失败项目启动的时候会自动的为我们加载LoadBalancerAutoConfiguration自动配置类,该自动配置类初始化条件是要求classpath必须要有RestTemplate这个类,必须要有LoadBalancerClient实现类。 LoadBalancerAutoConfiguration为我们干了二件事,第一件是创建了LoadBalancerInterceptor拦截器bean,用于实现对客户端发起请求时进行拦截,以实现客户端负载均衡。 创建了一个 RestTemplateCustomizer的bean,用于给RestTemplate增加LoadBalancerInterceptor拦截器。 每次请求的时候都会执行的intercept方法,而LoadBalancerInterceptor具有LoadBalancerClient(客户端负载客户端)实例的一个引用, 在拦截器中通过方法获取服务名的请求url(比如),及服务名(比如user-service),然后调用负载均衡客户端的execute方法。 执行负载客户端RibbonLoadBalancerClient(LoadBalancerClient的实现)的execute方法,得到ILoadBalancer(负载均衡器)的实现ZoneAwareLoadBalancer,并且通过调用其chooseServer方法获得服务列表中的一个实例,比如说user-service列表注册到eureka中一个实例。 然后向其中的一个具体实例发起请求,得到结果。 Ribbon详解Spring cloud系列六 Ribbon的功能概述、主要组件和属性文件配置Ribbon的ZoneAwareLoadBalancerRibbon的实际使用本人有道云笔记中记录的参考文章 文档:04_ribbon 负载均衡 链接:

负载均衡是什么设备

问题一:负载均衡器和服务器的区别是什么? 20分 负载均衡器是一种把网络请求分散到一个服务器集群中的可用服务器上去,通过管理进入的Web数据流量和增加有效的网络带宽的硬件厂备。 而服务器,也称伺服器,是提供计算服务的设备。 景安网络河南最大的多线服务器托管商! 问题二:负载均衡设备哪个品牌的好? 10分 只谈产品技术,不说价格高低。 F5是业界第一,市场占一半。 A10属于第二梯队的(并不是业界第二的意思),市场占5%左右。 深信服是国产产品,东西相对比较简单。 从技术角度来说,A10的产品差不多是F5产品在2010年的水平,而深信服应该是F5十年前的产品水平。 问题三:负载均衡是什么负载平衡也称负载共享,是指对系统中的负载情况进行动态调整,以尽量消除或减少系统中各节点负载不均衡的现象。 具体实现方法是将过载节点上的任务转移到其他轻载节点上,尽可能实现系统各节点的负载平衡,从而提高系统的吞吐量。 负载共享有利于统筹管理分布式系统中的各种资源,便于利用共享信息及其服务机制扩大系统的处理能力。 动态负载共享策略是指把系统中各节点上已有的负载作为参考信息,在运行过程中,根据系统中各节点的负载状况,随时调整负载的分配,使各节点尽可能保持负载的平衡。 负载:负载共享算法中的关键问题是如何确定负载。 根揣任务负载可以判断某一任务在特定节点的响应时间,确定在该节点上的执行性能。 曾经被研究及使用的负载包括CPU队列长度、某时间内的平均CPU队列长度、CPU利用率等。 Kunz发现负载的选取对系统性能有着重要的影响,而最有效的负载计算方式是CPU队列长度。 动机:用户将任务提交给系统处理,由于任务到达的随机性导致了某些处理机处于过载而某些处理处于空闲或轻载状态。 负载共享能够通过将过载处理机上的任务迁移到轻载处理机上执行来提高性能。 性能:从静态角度看,高性能是指各处理机上的负载基本平衡。 从动态角度看,性能的尺度是任务的平均响应时间,而任务的响应时间是指任务从提交到开始执行的持续时间。 负载平衡策略: 动态负载平衡策略包含四个部分:转移策略、选择策略、定位策略和信息策略。 问题四:负载均衡是网络设备还是主机设备一般负责跟外网对接的设备都做了限制ICMP的功能,以减少一些外网攻击和嗅探 问题五:负载均衡器都有哪些牌子常见产品 1.天融信负载均衡 天融信网络卫士TopApp-LB负载均衡系统是一款融合了智能带宽控制功能的链路及服务器负载均衡产品。 通过对网络出口链路和服务器资源的优化调度,TopApp-LB负载均衡系统让大规模的应用部署轻松实现,同时达至最稳定的运行效果,最高的资源利用率,最佳的应用性能和用户体验。 大量的企事业单位通过TopApp-LB负载均衡系统顺利实现了应用部署,满足了信息化发展的需求,并极大地提升了工作效率。 ・二合一负载均衡 集成高性能链路负载均衡和服务器负载均衡,保证应用数据在错综复杂的网络中获得最佳传输路径。 完善的链路、应用服务健康检查机制,及时诊断出不能正常工作或负载过重的链路和服务器。 能够根据应用、链路的健康状况,智能调整流量在多链路、多服务器之间的分配,并自动完成切换,提升网络和应用的可用性。 ・精确流量控制提升带宽价值 创新的端到端精确带宽控制与均衡技术避免了传统队列机制所带来的广域网下行带宽的浪费,真正实现优先级管理、带宽限制、带宽保障以及带宽的公平使用,提升带宽价值。 ・高可用性保证 实现多机集群及Active-Standby、Active-Acitive模式的高可用性部署,最大化应用运行时间,避免了设备或网络故障对业务的影响。 ・强化的安全保护 状态检测防火墙实现高性能的访问控制,双向NAT支持多对一、一对多和一对一等多种方式的地址转换,IP/MAC地址自动扫描及绑定,有效抵御数十种网络攻击。 ・易于使用及部署 单臂、双臂可选的接入模式最大程度上减少用户网络结构的调整。 负载均衡算法的自适应管理、内置中国ISP地址列表、服务器故障自动通知及应用故障自动修复等降低了用户配置管理的复杂性。 2.F5负载均衡器 目前全球范围内应用最为广泛的负载均衡设为为美国F5公司。 F5公司于2000年底进驻中国,目前已分别在北京、上海、广州、成都、深圳、珠海设立了办事机构。 在华拥有超过500位的F5认证工程师,为遍布全国的用户提供全面的技术支持。 在国内业界,F5产品已经成为了主流负载均衡技术的代名词。 产品技术特点: 1)全面的负载均衡 BIG-IP LTM(本地流量管理)包含静态和动态负载均衡方法,包括动态速率、最少连接和观察模式的动态平衡,这些方法用于以整体方式跟踪服务器的动态性能。 这保证了始终选择最佳的资源,以提高性能。 可支持所有基于TCP/IP协议的服务器负载均衡。 可支持最小连接数、轮询、比例、最快响应、哈希、预测、观察、动态比例等负载均衡算法。 2)应用状态监控 BIG-IP LTM提供的监视器,用于检查设备、应用和内容的可用性,包括适合多种应用的专用监视器(包括多种应用服务器、SQL、SIP、LDAP、XML/SOAP、RTSP、SASP、SMB等),以及用于检查内容和模拟应用调用的定制监视器。 3)高可用性和交易保障 BIG-IP LTM提供了次秒级系统故障切换和全面的连接映射,无论出现何种系统、服务器或应用故障,都能保证它是一个高可用的解决方案。 BIG-IP LTM可以主动检测和响应任何服务器或应用错误。 4)支持NAT地址转换 提供NAT地址转换功能,能够实现动态或静态地址转换。 5)支持访问控制列表 能够实现防火墙的基本功能,建立访问控制列表,拒接IP网段或端口号吗。 6)广域流量管理器(插件模块) 为在全球各地的多个数据中心中运行的应用提供高可用性、最高的性能和全局管理。 7)链路控制器(插件模块) 无缝地监控多个WAN连接的可用性和性能,智能地管理站点的双向流量,从而提供容错的、经过优化的互联网......>> 问题六:为什么需要服务器负载均衡?采用服务器负载均衡器有什么优点?当部署了两台以上的服务器时,就可能会需要用到负载均衡器。 通过服务器负均衡器,对流量进行合理分配,可以带来以下好处: 1.负载均衡器优化了访问请求在服务器组之间的分配,消除了服务器之间的负载不平衡,从而提高了系统的反应速度与总体性能; 2.负载均衡器可以对服务器的运行状况进行监控,及时发现运行异常的服务器,并将访问请求转移到其它可以正常工作的服务器上,从而提高服务器组的可靠性采用了负均衡器器以后,可以根据业务量的发展情况灵活增加服务器,系统的扩展能力得到提高,同时简化了管理。 问题七:什么叫负载均衡,冷备和设备?负载的钉值稳定或每相负载值均等叫负载均衡,冷备为不常用且为偶然发生事件而配备的物或事,设备为要完成或要执行某件事而特定的加工工具. 问题八:负载均衡到底是什么概念,和负载平衡的区别负载均衡(Load Balance) 由于目前现有网络的各个核心部分随着业务量的提高,访问量和数据流量的快速增长,其处理能力和计算强度也相应地增大,使得单一的服务器设备根本无法承担。 在此情况下,如果扔掉现有设备去做大量的硬件升级,这样将造成现有资源的浪费,而且如果再面临下一次业务量的提升时,这又将导致再一次硬件升级的高额成本投入,甚至性能再卓越的设备也不能满足当前业务量增长的需求。 针对此情况而衍生出来的一种廉价有效透明的方法以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)。 负载均衡技术主要应用 1、DNS负载均衡 最早的负载均衡技术是通过DNS来实现的,在DNS中为多个地址配置同一个名字,因而查询这个名字的客户机将得到其中一个地址,从而使得不同的客户访问不同的服务器,达到负载均衡的目的。 DNS负载均衡是一种简单而有效的方法,但是它不能区分服务器的差异,也不能反映服务器的当前运行状态。 2、代理服务器负载均衡 使用代理服务器,可以将请求转发给内部的服务器,使用这种加速模式显然可以提升静态网页的访问速度。 然而,也可以考虑这样一种技术,使用代理服务器将请求均匀转发给多台服务器,从而达到负载均衡的目的。 3、地址转换网关负载均衡 支持负载均衡的地址转换网关,可以将一个外部IP地址映射为多个内部IP地址,对每次TCP连接请求动态使用其中一个内部地址,达到负载均衡的目的。 4、协议内部支持负载均衡 除了这三种负载均衡方式之外,有的协议内部支持与负载均衡相关的功能,例如HTTP协议中的重定向能力等,HTTP运行于TCP连接的最高层。 5、NAT负载均衡 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,一般用于未经注册的内部地址与合法的、已获注册的Internet IP地址间进行转换。 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。 6、反向代理负载均衡 普通代理方式是代理内部网络用户访问internet上服务器的连接请求,客户端必须指定代理服务器,并将本来要直接发送到internet上服务器的连接请求发送给代理服务器处理。 反向代理(Reverse Proxy)方式是指以代理服务器来接受internet上的连接请求,然后将请求转发给内部网络上的服务器,并将从服务器上得到的结果返回给internet上请求连接的客户端,此时代理服务器对外就表现为一个服务器。 反向代理负载均衡技术是把将来自internet上的连接请求以反向代理的方式动态地转发给内部网络上的多台服务器进行处理,从而达到负载均衡的目的。 7、混合型负载均衡 在有些大型网络,由于多个服务器群内硬件设备、各自的规模、提供的服务等的差异,我们可以考虑给每个服务器群采用最合适的负载均衡方式,然后又在这多个服务器群间再一次负载均衡或群集起来以一个整体向外界提供服务(即把这多个服务器群当做一个新的服务器群),从而达到最佳的性能。 我们将这种方式称之为混合型负载均衡。 此种方式有时也用于单台均衡设备的性能不能满足大量连接请求的情况下。 问题九:负载均衡是什么意思?负载均衡的意思就是有几台服务器或者几个服务。 。 通过设备或者软件,将外部来的连接均匀的分配到这几个服务器或者服务上面。 。 使服务器的负载平均 . 问题十:应用交付和负载均衡有什么区别?市场上已经将负载均衡和应用交付混为一谈,实际上应用交付是负载均衡的升级产品,应用交付=负载均衡+应用优化。 负载均衡产品侧重于调度算法,应用交付产品进一个将释放服务器资源为目标,实现业务系统优化和提升。 老的企业更多喜欢叫负载均衡,比如F5,新企业比较喜欢用应用交付,比如迪普。

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