集群的可扩展性及其分布式体系结构(6)

核心提示： 在大多数基于LAN的集群中，最快响应算法工作的并不是很好，集群的可扩展性及其分布式体系结构(6)(3)，因为LAN中的ICMP包基本上都在10ms内完成回应，体现不出节点之间的差异；如果在WAN上进行平衡的话，分配算法可以使用前面的任意一种简单算法，但与节点的当前负载情况无关，响应时间对于

在大多数基于LAN的集群中，最快响应算法工作的并不是很好，因为LAN中的ICMP包基本上都在10ms内完成回应，体现不出节点之间的差异；如果在WAN上进行平衡的话，响应时间对于用户就近选择服务器而言还是具有现实意义的；而且集群的拓扑越分散这种方法越能体现出效果来。这种方法是高级平衡基于拓扑结构重定向用到的主要方法。

加权法

加权方法只能与其他方法合用，是它们的一个很好的补充。加权算法根据节点的优先级或当前的负载状况（"权值"）来构成负载平衡的多优先级队列，队列中的每个等待处理的连接都具有相同处理等级，这样在同一个队列里可以按照前面的轮转法或者最少连接法进行均衡，而队列之间按照优先级的先后顺序进行均衡处理。在这里权值是基于各节点能力的一个估计值。

平衡方法进阶

前面描述的只是负载均衡的基本算法，在实际设计负载均衡集群时，需要将他们进行组合，针对特定的应用或者特定的系统进行优化，以提供更有用、更实际的网络负载平衡。考虑主要的优化面有：优化网络流量、节点负载公平分布、路由优化（拓扑优化）、响应时延最小化、管理或安全优化、特定应用性能优化等等。

多数复杂的负载均衡算法是几个优化方案的组合。在核心网络的负载均衡设备中，主要考虑流量优化、路由优化和响应延时；在一般的商务集群中，主要考虑响应延时和安全、管理方面的优化；如果是针对特定应用的负载均衡器（第七层交换），就要考虑特定应用的性能问题。下面是典型的网络负载均衡高级方法的例子：

基于源网络流量的平衡

这种方法要求平衡器主动监视不同来源的流量，根据以往历史预测从一个网络源地址过来的流量大小，并进行负载分配。最简单的处理形式就是在查找表中保留有特定源地址的流量计数。分配可基于简单加权，根据节点的负载能力分配，（也就是说，预测新来的流量越高，被分配的节点权值应该越大，是一种"最优适应"的算法）。分配算法可以使用前面的任意一种简单算法，但与节点的当前负载情况无关，适用于节点的配置和处理能力比较接近的情况。