负载均衡算法

⑴ 如何实现负载均衡，哪些算法可以实现

1、轮询调度

轮询调度算法就是以轮询的方式依次将请求调度到不同的服务器，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。

2、最小连接调度

最小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情况。

在实际实现过程中，一般会为每台服务器设定一个权重值，这就是加权最小连接

3、 基于局部性的最少链接(LBLC)

基于局部性的最少链接调度(以下简称为LBLC)算法是针对请求报文的目标IP地址的负载均衡调度，目前主要用于Cache集群系统，因为在Cache集群中客户请求报文的目标IP地址是变化的。

LBLC调度算法先根据请求的目标IP地址找出该目标IP地址最近使用的服务器，若该服务器是可用的且没有超载，将请求发送到该服务器; 若服务器不存在，或服务器超载或有服务器处于其一半的工作负载，则用“最少链接”的原则选出一个可用的服务器，将请求发送到该服务器。

4、带复制的基于局部性最少链接(LBLCR)

带复制的基于局部性最少链接调度以下简称为LBLCR)算法也是针对目标IP地址的负载均衡，目前主要用于Cache集群系统。它与LBLC算法的不同之处是它要维护从一个目标IP地址到一组服务器的映射，而LBLC算法维护从一个目标IP地址到一台服务器的映射。

LBLCR调度算法将“热门”站点映射到一组Cache服务器(服务器集合)，当该“热门”站点的请求负载增加时，会增加集合里的Cache服务器，来处理不断增长的负载; 当该“热门”站点的请求负载降低时，会减少集合里的Cache服务器数目。

5、目标地址散列调度

目标地址散列调度算法是针对目标IP地址的负载均衡，但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。

6、 源地址散列调度

和目标地址散列调度类似，唯一的区别是按照源地址为散列函数的散列键。

⑵ 负载均衡权重轮询算法中的权重有什么作用

不理解你说的权重是什么，优先级还是比率？
如果你有两台服务器，服务器A和服务器B
优先级：服务器A优先级100，服务器B优先级50
流量全部分发到服务器A上面，只有服务器A挂掉才会分到B上面，类似于主备。
比率：服务器A为3，服务B为1
如果一共有12个连接，服务器A会分发到3+3+3 服务器B会分发到1+1+1
也就是每4个连接中会有3个分发到服务器A，剩下的1个分发到服务器B。

⑶ 服务器集群的负载均衡算法有哪些

轮转(Round-Robin)算法
加权轮转(Weighted Round Robin)算法
最小连接数（Least Connections）算法
加权最小连接数（Weighted Least Connections）算法
目的地址哈希散列（Destination Hashing Scheling）算法
源地址哈希散列（Source Hashing Scheling）算法
随机（Random）算法

⑷ bbo有哪些负载均衡算法怎么实现的负载均衡算法bbo有几层

常见的有LVS、Nginx和HAProxy，者者介绍分别如下：
LVS：使用集群技术和Linux操作系统实现一个高性能、高可用的服务器，它具有很好的可伸缩性（Scalability)、可靠性（Reliability)和可管理性（Manageability)，感谢章文嵩博士为我们提供如此强大实用的开源软件。
LVS的特点是：
1、抗负载能力强、是工作在网络4层之上仅作分发之用，没有流量的产生，这个特点也决定了它在负载均衡软件里的性能最强的；

2、配置性比较低，这是一个缺点也是一个优点，因为没有可太多配置的东西，所以并不需要太多接触，大大减少了人为出错的几率；
3、工作稳定，自身有完整的双机热备方案；
4、无流量，保证了均衡器IO的性能不会收到大流量的影响；

5、应用范围比较广，可以对所有应用做负载均衡；

6、软件本身不支持正则处理，不能做动静分离。

Nginx的特点是：
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；
2、Nginx对网络的依赖非常小；
3、Nginx安装和配置比较简单，测试起来比较方便；
4、可以承担高的负载压力且稳定，一般能支撑超过几万次的并发量；
5、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；
6、Nginx仅能支持http和Email；

HAProxy的特点是：
1、HAProxy是支持虚拟主机的；
2、能够补充Nginx的一些缺点比如Session的保持，Cookie的引导等工作；
3、支持url检测后端的服务器出问题的检测会有很好的帮助；
4、它跟LVS一样，本身仅仅就只是一款负载均衡软件；
5、HAProxy可以对Mysql读进行负载均衡，对后端的MySQL节点进行检测和负载均衡，不过在后端的MySQL slaves数量超过10台时性能不如LVS；
6、HAProxy的算法多；

⑸ 常见的网络多路径负载均衡算法包括 LACP 源IP地址 虚拟机ID 源MAC地址

这是其中一种，不管哪个厂家哪个型号哪个版本，大致思路都是一样的，先建立聚合组，然后端口加入聚合组。
指定负载均衡算法的命令也大同小异，比如华为93系列交换机是进入Eth-trunk接口用load-balance src-mac，还有的设备是在全局下用link-aggregation load-sharing mode来指定，在设备里找一下就能找到，实在不行就打厂家电话咨询一下。

⑹ 请教关于F5负载均衡算法Ratio和Ratio

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⑺ 简述负载均衡集群中常见的调度算法及原理（5种以上）

1.LVS负载均衡集群介绍

2. LVS介绍

3. IPVS发展史

4.LVS体系结构与工作原理简单描述

5.LVS的基本工作过程

6.LVS的三种工作模式：

6.1NAT模式-网络地址转换

6.2TUN模式

6.3DR模式（直接路由模式）

⑻ F5的负载均衡

负载均衡是一种技术，指通过某种算法实现负载分担的方法。通俗的讲就是统一分配请求的设备，负载均衡会统一接收全部请求，然后按照设定好的算法将这些请求分配给这个负载均衡组中的所有成员，以此来实现请求（负载）的均衡分配。
F5 BIG-IP LTM（本地流量管理器）是一台对流量和内容进行管理分配的设备。它提供12种灵活的算法将数据流有效地转发到它所连接的服务器群。而面对用户，只是一台虚拟服务器。用户此时只需访问定义于BIG-IP LTM上的一台服务器，即虚拟服务器（Virtual Server）。但他们的数据流却被BIG-IP灵活地均衡到所有的物理服务器。BIG-IP LTM可以通过多种负载均衡算法对流量进行分配，这些算法包括：
轮询（RoundRobin）
比率（Ratio）
优先权（Priority）
最少的连接方式（LeastConnection）
最快模式（Fastest）
观察模式（Observed）
预测模式（Predictive）
动态性能分配（DynamicRatio-APM）
动态服务器补充（DynamicServerAct）
服务质量（QoS）
服务类型（ToS）
规则模式 型号 吞吐量 配置 带机量 主要功能 F5Networks BIG-IP 1600 1Gbps 处理器：双CPU
内存：4GB
硬盘驱动器：160GB 4 降低服务器负载方面
内容转换
OneConnect
高速缓存
SSL加速和卸载
应用优化方面
智能应用交换
智能压缩
灵活的第7层速率整形
TCPExpress
iSessions
WAN优化模块(插件模块)
安全的应用方面
资源隐藏和内容安全
定制的应用攻击过滤
基础防火墙功能—数据包过滤
隔离协议攻击
网络攻击防护
有选择的加密
Cookie加密
高级SSL加密标准
先进的客户端验证模块(插件模块)
垃圾邮件过滤模块(插件模块)
协议安全模块(插件模块) F5Networks BIG-IP 3600 2Gbps 处理器：双CPU
内存：4GB
硬盘驱动器：160GB 8 F5Networks BIG-IP 3900 4Gbps 处理器：四核CPU
内存：8GB
硬盘驱动器：300GB 8 F5Networks BIG-IP 6900 6Gbps 处理器：双CPU，双核(4个处理器)
内存：8GB
硬盘驱动器：320GB *2 16 F5Networks BIG-IP 8900 12Gbps 处理器：双CPU，四核(8个处理器)
内存：16GB
硬盘驱动器：320GB *2 16

⑼ 软件架构中，负载均衡有哪些调度算法

谢邀！
负载均衡调度算法也叫负载均衡方法有很多种，下面以使用比较广的nginx为例说说软件负载均衡的调度算法：
nginx默认的调度算法，按照时间顺序逐一分配后台服务器
在server后加weigth，weight值越高，后台服务器分配概率越大，下图是说ip为102的后台服务分配概率是ip为101后台服务的两倍
按照访问ip的hash分配，增加ip_hash关键字，同一ip访问相同的后台服务
按照访问url的hash分配，增加url_hash关键字，同一url访问相同的后台服务
按照最少连接数方式分配，增加least_conn关键字，哪个后台服务连接数少就分配哪个
按照最短响应时间分配，增加fair关键字，响应时间短的后台服务优先分配