F5负载均衡器双机切换触发机制及配置 1 F5双机的切换触发机制 1.1 F5双机的通信机制 F5负载均衡器的主备机之间的心跳信息可以通过以下两种方式进行交互： ●通过F5 failover 串口线交换心跳信息(电压信号不断地由一方送到另外一方) 处于Standby的系统不断监控Failover上的电平，一旦发现电平降低，Standby Unit会立即变成Active，会发生切换(Failover)。通过串口监控电平信号引起的切换可以在 一秒中以内完成(大概200~300ms)。四层交换机在系统启动的时候也会监控Failover 线缆的电平以决定系统是处于Active状态还是Standby状态。在串口Failover线缆上不传输任何数据信息。 ●Failover线缆也可以不采用串口线，而直接采用网络线。(但F5不建议这样做， 因为网络层故障就可能会两台负载均衡器都处于Active状态)。如果采用网络层监控实现Failover, Bigip将通过1027与1028端口交换心跳信息。 经验证明：两台F5之间一定要用failover cable连接起来，不连接failover cable而直接采用网络线连接在一起不可靠，而且造成了网上事故。 F5双机之间的数据信息是通过网络来完成的。因此运行于HA方式的两台F5设备在网络层必须是相通的。(可以用网线将两台F5设备直接相连起来，也可以通过其它的二层设备将两台F5设备相连，使F5设备在网络上可以连通对端的Failover IP地址)。 两台运行于HA方式的四层交换机之间通过网络层交互的信息主要包括： ●用于配置同步的信息：通过手工执行config sync会引起Active到Standby系 统的配置信息传输。 ●用于在发生Failover时连接维持的信息：如果设置了Connection Mirroring, 处于Active的四层交换机会将连接表每十秒中发送一次到Standby的系统。（The following TCP Connections can be mirrored:TCP、UDP、SNAT、FTP、Telnet ）。 如果设置了Stateful Failover,Persistence信息也会被发送到Standby系统。（The following persistence information for the virtual servers (VIPs) can be mirrored:SSL persistence、Sticky persistence、iRules Persistence )
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。
负载均衡在Web服务器中的应用 随着互联网的迅速发展，互联网为社会网络迅猛发展提供了“天时”，宽带服务的普及，视频服务、FTP下载、数据库查询应用服务器工作量的日益增加，负载均衡技术的应用更加广泛。阐述了负载均衡技术的分类和重点介绍了服务器集群负载均衡技术及应用。 标签：互联网；负载均衡；服务器集群 引言 随着互联网技术的发展，宽带服务的普及，视频服务、FTP 下载、数据库查询等大数据量的Web 应用逐渐由可能演变成一种趋势，这些应用对Web 服务器的性能有较高要求。伴随着信息系统的各个核心业务量的增加和数据流量的快速增长，从而造成服务质量下降。在花费相同条件下，必须采用多台服务器协同工作，防止计算机的单点故障、性能不足等问题，以满足不断增加业务量的需求，提高计算机系统的处理能力和更有效解决负载均衡问题。 1 负载均衡概述 负载均衡是在现有网络结构上进行部署，来扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量，提高网络数据处理能力。从而根据负载压力通过某种算法合理分配资源，保证计算机高可靠性和高性能计算。 负载均衡其特点是充分利用网络中计算机的资源，实现多台节点设备上做并行处理。当网络中的一台或者几台服务器出现故障时，自动切换到其他服务器上，客户端会自动重试发生故障的连接，仅几秒的延迟就能选择性能最佳的服务器响应客户请求。保证用户访问的质量可靠性；同时根据算法将负载合理分配到多台节点设备上进行处理，减少用户等待响应时间和提高系统处理能力。 2 常用的四种负载均衡技术 2.1 软/硬件负载均衡 软件负载均衡是在一台或多台服务器操作系统上安装一个或多个软件来实现负载均衡，比如DNS负载均衡等。软件负载均衡的优点是容易进行相关配置、成本比较低，就能满足要求不高的负载均衡需求。 硬件负载均衡是在服务器和外部网络之间加装负载均衡器，通过负载均衡器完成专门的任务，它独立于服务器的操作系统，大大提高了服务器的整体性能。由于负载均衡器具有多样化的策略管理方法，同时能进行智能化的流量管控，使得负载均衡达到最佳状态。所以，硬件负载均衡的性能比软件负载均衡性能更胜一筹，但是投资成本相对比较高。
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;
全局负载均衡解决方案 1 需求分析 无论用户的数据中心内部采用多么完善的冗余机制、安全防范工具以及先进的负载均衡技术，单个数据中心的运行方式仍然不能保证关键业务可以7*24不间断运行。 而为了满足处于全球范围内不同地点的用户在访问应用时可以具备相同的快速访问感受，单一的数据中心却完法实现。 基于以上两个最主要的原因，用户通过在不同物理位置构建多个数据中心的方式已经成为用户的必然选择。然而，在构建了多个数据中心后，如何通过有效手段实现多个数据中心间的协调工作，引导用户访问最优的站点，或者当某个站点出现灾难性故障后使用户仍然可以访问其他站点上的关键业务等问题成为用户最关注的问题。 2 Radware 全局负载均衡解决方案 Radware 的全局负载均衡解决方案能够帮助客户通过将相同服务内容布署在处于不同物理地点的多个数据中心中得到更高的可用性、性能、以及更加经济和无懈可击的安全性，以便在全球范围内的客户获得更快的响应时间。 Radware的全局负载均衡解决方案支持Radware 下一代APSolute OS 软件体系结构的全部功能，彻底解决了网络可用性、性能和安全问题，使得应用在多个数据中心中获得更高的灵敏并具有自适应性。配合Radware 的高速度、高容量ASIC芯片+NP处理器的专用硬件应用交换设备，可有效保障网络应用的高可用性、提升网络性能，加强安全性，全面提升IT服务器等网络基础设施的升值潜力。 结合Radware多年来在智能应用流量管理领域的经验，以及对用户实际需求的分析，我们认为负载均衡器应具备如下功能：
?能够通过唯一的IP地址或域名的方式作为所有提供相同服务的数据中心的逻辑入口点。 ?全局负载均衡交换机具有灵活的流量分配算法与机制，以确保用户总能访问可以为其提供最优服务的数据中心的内容。 ?通过部署高性能的负载均衡产品，能够及时发现各数据中心或数据中心内部的服务器的健康状况，当某个数据中心出现故障时，保证把后续用户的访问导向到正常运行的数据中心上。 ?针对基于会话的业务，可以提供多种会话保持机制，确保用户在处理业务时的连续性。避免将用户的相同会话的业务请求，分配到不同的数据中心而造成访问失败。 ?应具备安全过虑及防DOS/DDOS的功能，为服务器提供多一层安全保障 ?具有很好的升级与可扩展性，能够适应特定的和不断变化的业务需求。 2.1 方案拓扑图 2.2 AppDirector-Global实现全局及本地负载均衡 在全局及本地负载均衡方面，AppDirector-Global主要在网络中实现以下功能： 2.2.1 全局负载均衡策略 Radware支持多种全局负载均衡策略，能够通过唯一的IP地址或域名的方式作为所有提供相同服务的数据中心的逻辑入口点。根据用户的实际情况，可以选择其中以下的一种，也可以组合同时使用。
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：
CDN的四大关键技术 >返回 随着宽带网络和宽带流媒体应用的兴起，CDN（通常被称为内容分发网络Content distribution network，有时也被称作内容传递网络Contentdeliverynetwork）作为一种提高网络内容，特别是提高流媒体内容传输的服务质量、节省骨干网络带宽的技术，在国内外得到越来越广泛的应用。 CDN的关键技术主要有内容路由技术、内容分发技术、内容存储技术、内容管理技术等。 内容路由技术 CDN负载均衡系统实现CDN的内容路由功能。它的作用是将用户的请求导向整个CDN网络中的最佳节点。最佳节点的选定可以根据多种策略，例如距离最近、节点负载最轻等。负载均衡系统是整个CDN 的核心，负载均衡的准确性和效率直接决定了整个CDN的效率和性能。 通常负载均衡可以分为两个层次：全局负载均衡（GSLB）和本地负载均衡（SLB）。全局负载均衡（GSLB）主要的目的是在整个网络范围内将用户的请求定向到最近的节点（或者区域）。因此，就近性判断是全局负载均衡的主要功能。本地负载均衡一般局限于一定的区域范围内，其目标是在特定的区域范围内寻找一台最适合的节点提供服务，因此，CDN节点的健康性、负载情况、支持的媒体格式等运行状态是本地负载均衡进行决策的主要依据。 负载均衡可以通过多种方法实现，主要的方法包括DNS、应用层重定向、传输层重定向等等。 对于全局负载均衡而言，为了执行就近性判断，通常可以采用两种方式，一种是静态的配置，例如根据静态的IP地址配置表进行IP地址到CDN节点的映射。另一种方式是动态的检测，例如实时地让CDN 节点探测到目标IP的距离（可以采用RRT，Hops作为度量单位），然后比较探测结果进行负载均衡。当然，静态和动态的方式也可以综合起来使用。 对于本地负载均衡而言，为了执行有效的决策，需要实时地获取Cache设备的运行状态。获取的方法一般有两种，一种是主动探测，一种是协议交互。主动探测针对SLB设备和Cache设备没有协议交互接口的情况，通过ping等命令主动发起探测，根据返回结果分析状态。另一种是协议交互，即SLB 和Cache根据事先定义好的协议实时交换运行状态信息，以便进行负载均衡。比较而言，协议交互比探测方式要准确可靠，但是目前尚没有标准的协议，各厂家的实现一般仅是私有协议，互通比较困难。 内容分发技术 内容分发包含从内容源到CDN边缘的Cache的过程。从实现上看，有两种主流的内容分发技术：PUSH 和PULL. PUSH是一种主动分发的技术。通常，PUSH由内容管理系统发起，将内容从源或者中心媒体资源库分发到各边缘的Cache节点。分发的协议可以采用HTTP/FTP等。通过PUSH分发的内容一般是比较热点
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(EA V) –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。
大家都知道一台服务器的处理能力，主要受限于服务器自身的可扩展硬件能力。所以，在需要处理大量用户请求的时候，通常都会引入负载均衡器，将多台普通服务器组成一个系统，来完成高并发的请求处理任务。 之前负载均衡只能通过DNS来实现，1996年之后，出现了新的网络负载均衡技术。通过设置虚拟服务地址（IP），将位于同一地域（Region）的多台服务器虚拟成一个高性能、高可用的应用服务池；再根据应用指定的方式，将来自客户端的网络请求分发到
服务器池中。网络负载均衡会检查服务器池中后端服务器的健康状态，自动隔离异常状态的后端服务器，从而解决了单台后端服务器的单点问题，同时提高了应用的整体服务能力。 网络负载均衡主要有硬件与软件两种实现方式，主流负载均衡解决方案中，硬件厂商以F5为代表目前市场占有率超过50%，软件主要为NGINX与LVS。但是，无论硬件或软件实现，都逃不出基于四层交互技术的“转发”或基于七层协议的“代理”这两种方式。四层的转发模式通常性能会更好，但七层的代理模式可以根据更多的信息做到更智能地分发流量。一般大规模应用中，这两种方式会同时存在。 2007年F5提出了ADC（Application delivery controller）的概念为传统的负载均衡器增加了大量的功能，常用的有：SSL卸载、压缩优化和TCP连接优化。NGINX也支持很多ADC的特性，但F5的中高端型号会通过硬件加速卡来实现SSL卸载、压缩优化这一类CPU密集型的操作，从而可以提供更好的性能。 F5推出ADC以后，各种各样的功能有很多，但其实我们最常用的也就几种。这里我也简单的总结了一下，并和LVS、Nginx对比了一下。
负载均衡器部署方式和工作原理 2011/12/16 小柯信息安全 在现阶段企业网中，只要部署WEB应用防火墙，一般能够遇到负载均衡设备，较常见是f5、redware的负载均衡，在负载均衡方面f5、redware的确做得很不错，但是对于我们安全厂家来说，有时候带来了一些小麻烦。昨日的一次割接中，就遇到了国内厂家华夏创新的负载均衡设备，导致昨日割接失败。 在本篇博客中，主要对负载均衡设备做一个介绍，针对其部署方式和工作原理进行总结。 概述 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。 负载均衡实现方式分类 1：软件负载均衡技术 该技术适用于一些中小型网站系统，可以满足一般的均衡负载需求。软件负载均衡技术是在一个或多个交互的网络系统中的多台服务器上安装一个或多个相应的负载均衡软件来实现的一种均衡负载技术。软件可以很方便的安装在服务器上，并且实现一定的均衡负载功能。软件负载均衡技术配置简单、操作也方便，最重要的是成本很低。 2：硬件负载均衡技术 由于硬件负载均衡技术需要额外的增加负载均衡器，成本比较高，所以适用于流量高的大型网站系统。不过在现在较有规模的企业网、政府网站，一般来说都会部署有硬件负载均衡设备（原因1.硬件设备更稳定，2.也是合规性达标的目的）硬件负载均衡技术是在多台服务器间安装相应的负载均衡设备，也就是负载均衡器来完成均衡负载技术，与软件负载均衡技术相比，能达到更好的负载均衡效果。 3：本地负载均衡技术
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
应用负载均衡设计方案v1设 计方案 1．需要有支持应用的负载均衡产品，具备多种负载均衡算法。 2．能够做到根据各个Web服务器的性能，合理地分配服务器群中的每台机器所要处理的请求。 3．能够及时的发现群中的某台机器当掉，从而不对此机器发送请求。当掉机器恢复正常后，自动进行业务处理。 4．可以应对大量的服务访问；至少2, 000, 000条的TCP同时并发连接，至少每秒建立100, 000条连接。 5．有效直观的监控统计界面，包含当前时刻、过去一段时间的请求数量统计、性能统计、会话时间统计。 6．为个人业务提供SSL加密服务，可以将服务器SSL加/解密前移，并提供高效的https加/解密性能。 7．能够提供有效的机制缓解后台应用中间键服务器压力，提高业务的访问量。
一、方案建议 针对上一节提出的需求分析，F5公司充分考虑XXXX现有的实际状况，结合F5公司在 国际上网络优化案例的经验，总结出以下应用交付优化设计方案。 方案采用F5公司的新一代LTM应用交换机BIGIP3400, 提供后台Web服务器集群的负 载均衡；同时，采用另两台BIGIP 3400设备提供后台中间键服务器负载均衡，并减轻中间键服务器的压力。 在负责实现Web服务器负载均衡的BIG-IP 3400上设置两个Vlan , 分别是External Vlan 负责连接外部的防火墙系统, Internal Vlan负责连接部Web服务器集群。并且在该对BIG-IP 3400上，分别采用SSL加速模块帮助后台Web服务器实现业务的加密处理；还采用了动态智能压缩模块帮助XXXX在有限的带宽下实现访问速度的提高和访问量的增大。 在负责实现部中间键服务器负载均衡的BIG-IP 3400也设置两个Vlan，分别是External Vlan 负责连接外部的Web服务器集群, Internal Vlan负责连接部中间键服务器集群。并 且在该对BIG-IP 3400上，采用One-Connection技术降低后台中间键服务器集群的负载。
实用标准文案 JBOSS服务器中的负载平衡机制实现详解 作者姓名：魏翼如 1102227087 号：学研控计称：1014 专业名
华北电力大学 2011年4月 精彩文档． 实用标准文案 负载均衡以尽量消除或减少系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，具体的实现方法是将重载站点上的任务转移到其他轻载站点统中各站点负载不均匀的现象。上，尽可能实现系统中各站点的负载平衡，从而提高系统的吞吐量。服务器中的负载平衡机制JBOSS自带的jboss的mod_jk,二是使用Jboss的负载均衡目前有两种方案,一是使用apache 负载均衡模块?下面分别讲解这两种配置? 的配置mod_jk 文件?下已经有 mod_jk-1.2.25-httpd-2.2.4.so(1)?请确 认%apache%\modules:Include %apache%\conf\httpd.conf在文件末尾添加?修改(2) conf/mod_jk2.conf 文件内容如下:?在%apache%\conf下新建文件mod_jk2.conf(3)1.# Load mod_jk module. Specify the filename # of the mod_jk lib you've downloaded and 2. # installed in the previous section 3. LoadModule jk_module modules/mod_jk-1.2.25-httpd-2.2.4.so 4. # Where to find workers.properties 5.JkWorkersFile conf/workers2.properties 6. # Where to put jk logs 7. JkLogFile logs/mod_jk.log 8. # Set the jk log level [debug/error/info] 9. JkLogLevel info 10. # Select the log format 11. JkLogStampFormat [%a %b %d %H:%M:%S %Y] 12. 精彩文档． 实用标准文案
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。
企业实现服务器负载均衡常见的四种方法 为了提高服务器的性能和工作负载能力，企业通常会使用DNS服务器、网络地址转换等技术来实现多服务器负载均衡，特别是目前企业对外的互联网Web网站，许多都是通过几台服务器来完成服务器访问的负载均衡。 目前企业使用的所谓“负载均衡服务器”，实际上它是应用系统的一种控制服务器，所有用户的请求都首先到此服务器，然后由此服务器根据各个实际处理服务器状态将请求具体分配到某个实际处理服务器中，对外公开的域名与IP地址都是这台服务器。负载均衡控制与管理软件安装在这台服务器上，这台服务器一般只做负载均衡任务分配，但不是实际对网络请求进行处理的服务器。 一、企业实现Web服务器负载均衡 为了将负载均匀的分配给内部的多个服务器上，就需要应用一定的负载均衡策略。通过服务器负载均衡设备实现各服务器群的流量动态负载均衡，并互为冗余备份。并要求新系统应有一定的扩展性，如数据访问量继续增大，可再添加新的服务器加入负载均衡系统。 对于WEB服务应用，同时有几台机器提供服务，每台机器的状态可以设为regular(正常工作)或backup(备份状态)，或者同时设定为regular状态。负载均衡设备根据管理员事先设定的负载算法和当前网络的实际的动态的负载情况决定下一个用户的请求将被重定向到的服务器。而这一切对于用户来说是完全透明的，用户完成了对WEB服务的请求，并不用关心具体是哪台服务器完成的。 二、使用网络地址转换实现多服务器负载均衡 支持负载均衡的地址转换网关中可以将一个外部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。很多硬件厂商将这种技术集成在他们的交换机中，作为他们第四层交换的一种功能来实现，一般采用随机选择、
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
奈学：传授“带权重的负载均衡实现算法”独家设计思路 分布式系统中，大部分系统调用都会涉及到负载均衡，例如：客户端发往服务端的请求首先到达反向代理，然后反向代理再通过负载均衡算法将请求转发到业务系统；或者后端业务系统各模块间的调用前，也需要通过负载均衡算法选择到一个目标节点。 一般情况下，我们对负载均衡的要求就是均匀，确保调用方的请求流量能够均匀的发送到我们冗余部署的N个服务节点上，所以负载均衡的算法一般使用随机或轮询都可以保证被调用结点流量的均匀。 真实情况下，往往由于部署服务的服务器性能或资源分配等原因需要我们为服务结点设置不同的权重，权重高的结点可以分配多一些的流量，同时降低权重低的结点的流量比例。 这时负载均衡就不能简单的使用随机或者轮询了，需要添加对权重的支持。接下来我们分析几种带权重的负载均衡算法，并分析一下他们的优缺点： 一、使用随机数 设计思路如下：首先经过负载均衡后选择到一个结点，然后我们根据权重值再做一道拦截，按权重按比例放行，实现按降低结点流量的效果。例如我们规定权重的范围从0到10之间，0拒绝，10放行。权重值越高，分配的流量就越多。 最简单的实现方案，可以使用随机值，假设设置目标结点的权重值为7，当结点被负载均衡选中后，我们生成一个0到10之间的随机数，小于7放行，大于7则不向目标结点发送请求，需要从新做负载均衡计算，由此实现了将目标结点的流量降低到原来的70%。 方案实现起来很简单，但问题也很明显，我们都知道生成随机数的计算会造成CPU的开销，计算权重又发生在RPC调用过程中，所以每次RPC请求都会额外的增加一次随机数计算，累积起来对CPU额外的开销就很大了。我们可以进一步优化一下。 二、随机数组 我们可以使用一个随机数组代替上文描述的生成随机数的策略，实现同样效果的同时能够减少CPU 的计算量。接下来描述下随机数组算法，同样权重设计为0~10。 我们为每个被调用的结点都生成一个随机数组，数组长度为10。空间分配好后用0和1填充数组，0的个数与结点的权重值一样，同时要保证0在数组中出现的位置是随机的。 我们生成一个代表权重为“4”的随机数组（4个0），如下图所示： 和随机数方案类似，我们在完成负载均衡计算后，进行权重拦截。这个时候我们可以通过访问随机数组代替生成随机数的计算，方案描述如下：记录上一次访问随机数组的位置，取数组下一位置元素值，取到0则放行，1则拒绝，重新进行负载均衡计算。方案的思路是，轮询访问随机数组，到达随机效果。因为数组的内容是随机的。 这两种方案思路是一致的，都是在负载均衡计算后再加一道权重拦截。但这样的问题是流量控制不精确，无法实现精确个节点按权重比例分配流量。我们可以换个思路，实现精确的流量控制。 三、轮询加权重负载策略 设计思路如下，设计一个权重因子，初始值为所有被调用的结点中最大权重值。负载均衡使用轮询算法，被选中结点权重值大于等于权重因子则可以调用，否则用下一结点的权重值与权重因子比较，一轮
LTE 系统的移动负载均衡技术 摘要—在本文中我们提出的仿真结果表明，一个基于自动调节切换门限的简单的分布式同频负载均衡算法能显著降低LTE(Long Term Evolution,长期演进)网络中的呼叫阻塞率，并提高蜂窝边缘的吞吐量。 【关键词】LTE 负载均衡 切换 SON 无线电资源管理(RRM) 简介 负载均衡的描述为，将过载小区的负载分配给轻载的相邻小区使整个网络的无线资源运用更有效率。在本文中，我们所关心的是同频负载平衡机制，它在几分钟或几小时内测量反应时间，并能在长期演进网（LTE ）中以最低的额外信令实现。 有很多方法可以重新分配小区之间的负载。一种方法是通过修改导频功率来调整小区的覆盖范围[1]。一个更强的导频功率实际上可以允许更多的远距离的用户进入小区，从而达到增加覆盖范围的目的。然而，自动调节小区覆盖范围冒着可能会造成覆盖漏洞的风险。另一种重新分配小区负载方法是修改两个相邻小区之间的切换区域。这种方法被称为移动负载均衡（MLB ）。移动负载均衡的规则是一偏置切换测量值来调整切换区域，致使超载小区的边缘用户切换到负载较轻的相邻小区，从而提高资源的利用效率[2]。其结果是在呼叫阻塞率的降低和蜂窝边缘的吞吐量的提高。由于小区间负载分配自动的被完成，这种技术是自组织网络（SON ）算法的一种。 本文的结构安排如下：在第二节中将介绍一个简单的分布式负载均衡算法；在第三节中，将介绍一个仿真模型并给出仿真结果；最后的结论将在第四节给出。 移动负载均衡 根据文献[3]，切换可以被许多事件所触发。在这篇文章中我们只涉及一个特定的事件，这个事件被称为事件A3，触发事件A3是当一个特定用户检测到一个相邻小区的信号质量比当前服务小区的好时进行切换触发。这个触发条件可以被描述为公式（1），其中i 和j 分别是当前小区和相邻小区，Mi 和Mj 分别是用户测量到小区i 和j 的信号强度，()O f i 和()O f j 分别是小区i 和j 的频率fi 与fj 的频率偏移，()cs i O 是服务小区的小区偏置，(),cn i j O 是小区i 对j 的小区偏置，ξ和η分别是一个滞后术语和一个固定的偏移量。Mi 的测量值可以是一个单位为dBm 的参考信号接收功率的形式，或者是单位为dB 的参考信号接收质