概述

介绍下列内容:

  • 负载均衡的基本概念
  • 负载均衡的方法
  • 负载均衡的应用场景

负载均衡的基本概念

  • 负载均衡(LoadBa1ance)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。
  • 多云平台、多个数据中心和混合基础设施上可靠地分配工作负载的能力仍然存在着长期的缺陷。
  • 目前各大云服务上都提供负载均衡服务,如百度云的BLB、阿里云的SLB、腾讯云CLB、亚马逊的ELB等。

负载均衡的分类

  • 硬件负载均衡: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,成本比较高,适用于流量高的大型系统。
  • 软件负载均衡: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,配置简单、操作方便、成本低。
  • 本地负载均衡:对本地服务器群进行负载均衡处理使流量能够平均分配在服务器群中的各个服务器上。
  • 全局负载均衡:对分布在全国各个地区的多个服务器进行负载均衡处理,该技术可以通过对访问用户的1P地理位置判定,自动转向地域最近点。

负载均衡的方法

  • 随机法(Random)
    • 根据后端服务器的列表大小值来随机选取其中的一台服务器进行访问。
    • 由概率统计理论可以得知,随着客户端调用服务端的次数增多,其实际效果越来越接近于平均分配调用量到后端的每一台服务器,也就是轮询的结果。
  • 加权随机法(weightedRandom)
    • 根据后端机器的配置,系统的负载分配不同的权重。
    • 按照权重嗵机请求后端服务器。
  • 轮询法(Round-Robbin):将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上它均衡地对待后端的每一台服务器,而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。
  • 加权轮询法(weightedRound-Robbin)
    • 给配置高、负载低的机器配置更高的权重让其处理更多的请。
    • 配置低、负载高的机器,给其分配较低的权重,降低其系统负载。
    • 加权轮询将请求顺序按照权重分配到后端。
  • 最小连接数法(Leastconnections)
    • 根据后端服务器当前的连接情况,动态地选取其中当前积压连接数最少的一台服务器来处理当前的请求。
    • 尽可能地提高后端服务的利用效率,将负责合理地分流到每一台服务器。
  • 源地址哈希法(sourceIPHash)
    • 根据获取客户端的IP地址,通过哈希函数计算得到的一个数值,用该数值对服务器列表的大小进行取模运算,得到的结果便是客服端要访问服务器的序号。
    • 采用源地址哈希法进行负载均衡,同一地址的客户端,当后端服务器列表不变时,它每次都会映射到同一台后端服务器进行访问。

负载均衡的应用场景

  • 学校网站查成绩
  • 学校网站选课
  • 电商抢购
  • 大型门户网站
  • 跨可用区同城容灾