负载均衡技术综述(3)

链路聚合技术是将多条线路的传输容量融合成一个单一的逻辑链路来使用，每条线路都用于网络传输，扩大了网络的传输容量，其中的某条线路断开也不会影响到网络的运行。目前广泛采用的链路聚合技术主要有以下几种：

1) IMUX反转多路复用器工作在T1/E1的比特层，可以捆绑多个同步的DS1信道来传输数据，实现负载均

衡，该技术目前已经广泛用于广域网接入。

2) IMA是另外一种基于ATM的多线路的反向多路复用技术，能够运行在使用ATM路由器的平台上。

3) 基于路由器的多重链路PPP，又称MP或MLP，是应用于使用PPP封装数据链路的路由器负载平衡技术。

MP可以将大的PPP数据包分解成小的数据段，根据一定策略再将其分发给平行的多个线路，主要用于广域网链路的备份及广域网连接带宽的扩展。

4) 基于网卡的链路聚合，自动负载均衡(Adaptive Load Balancing，简称ALB)和网卡冗余(Adapter Fault

Tolerance，简称AFT)已经在很多产品中实现，如Intel的多端口网卡，采用这些技术可以大大提高了服务器的网络吞吐量及可靠性，不过这项技术需要操作系统驱动层和网络交换机的支持。

3 常用负载均衡算法

影响负载均衡的因素有三个，分别是算法、网络拓扑以及负载均衡的粒度[5]，下文对负载均衡算法进行研究。负载均衡算法包括两种：静态负载均衡和动态负载均衡。

3.1 静态负载均衡算法

静态负载均衡不管各个成员服务器运行时刻的负载情况，而只是根据预先设定的分配方案对用户的请求进行分配。轮叫调度算法（Round Robin）也是一种比较常见的静态算法，即把客户请求依次分派给各个成员服务器，例如，把第i个请求分配给服务器Sk，k = i mod N。该算法的优点是其简洁性，无需记录当前所有连接的状态，是一种无状态调度。轮叫调度算法假设所有服务器处理性能均相同，相对简单，但是不适用于服务器组中处理性能不一的情况，而且当请求服务时间变化较大时，容易导致服务器间的负载不平衡[6]。对于异构系统，也可以采用上述类似的按处理能力比例分配的处理方法[7]。

3.2 动态负载均衡算法

由于影响客户访问频率的因素很多，且难以预测，因此静态调度往往不能令人满意。此时可以根据各个服务器上任务执行实际状态的变化，随时动态地调整任务分配，使用系统状态信息进行负载调整。目前已提出了很多动态算法，如Pick-K算法，Basic LI和Aggressive LI算法[8]，Pick-KX算法[9]等。

3.2.1 典型动态负载分配算法所遵循的策略

1) 启动策略

发送者启动：该算法由发送者触发负载分配。当系统中的某个处理机结点的负载W(i)>W1*，即为重载结点，称该结点为发送者。它主动寻找一个负载轻的处理机结点来接收自己的一部分负载。显然当整个系统的平均负载为轻载时，发送者能够容易找到负载的接收者，因此系统比较稳定。但当其为重载时，该系统中的大部分处理机结点的负载都处于重载，所以很难找到负载轻的处理机结点，反而使发送者结点的负载更加恶化，严重影响系统性能。

接收者启动：该算法是由接收者触发负载分配。当系统中的某个处理机结点的负载W(i)<W2*，轻载时，即称该结点为接收者。它必须主动寻找发送者，以便接收一部分负载。当整个系统的平均负载处于重载时，接收者可以容易地找到一个发送者，这种情况下，它优于发送者启动算法。接收者启动算法的主要缺点是，当系统整体负载相对较少时，过多的任务请求占用了带宽，延迟了重服务器的任务执行。

对称启动：对称启动算法是结合了接收者启动算法和发送者启动算法两者的优点。当整个系统平均负载处于轻载时，用发送者启动算法，负载重的处理机结点很容易找到可以接收其负载的处理机结点；当处于重载时，使用接收者启动算法较合适，此时负载较轻的处理机结点很容易找到负载重的处理机结点，以便接收一部分负载，这样该算法就避免了接收者和发送者启动算法的缺点。

自适应算法：自适应算法中，每台处理机结点利用查询过程中搜集的信息，将所有的处理机结点分为发送、接收和中立者(重载、轻载和适载)，并用3张表(发送、接收和中立者表)[11]分别记录这些结点的处理机名。当处理机结点为发送者时，启动发送者算法，当处理机结点为接收者时，启动接收者算法。自适应算法的优点是：查询时查询结点和被查询结点均能更新自己的3张表，真实地记录系统中所有处理机结点的状态信息。每个结点可以根据自身的3张表选择合适的处理机结点发送或接收负载。显然，当系统重载时，由于处理机结点的接收者表多为空，从而抑制发送者启动算法部分，由接收者启动算法进行负载分配；系统轻载时，由于处理机结点发送者表多数为空，从而抑制接收者启动算法部分，由发送者启动算法进行负载分配。其缺点是：系统中的每台处理机结点均保存3张表，浪费存储空间。在该算法中主要的开销在于一个处理机结点对另一个处理机结点的查询。由于在表中选择处理机是随机的，而且这3个表保存的是整个系统的处理机结点的信息，所以在表中不但不能很快选择到合适的处理机结点，使系统资源不能被充分利用，而且还会干扰其它正在运行中的处理机结点，随着其结点的增多，系统的额外开销将会越来越多[10]。

2) 转移策略

每台服务器有两个控制阀值：过载标志（HWM）和轻载标志（LWM）。当服务器的负载大于HWM 时，需要将部分负载转移出去；当服务器的负载小于LWM 时，需要接收部分新的负载。负载转移不是原子动作，出现冲突时，可以选择强制执行或重新选择宿主服务器。

3) 选择策略

启动服务器选择最合适转移，最能起平衡作用的任务发送给合适的目标服务器。常用的策略有抢占式任务迁移和非抢占式的负载共享两种。

4) 收益性策略

使用不平衡因子来评估系统平衡负载是否有收益。该策略的原则是转移所产生的开销应小于所产生的响应时间收益。负载代价来自三个方面：服务器之间传播的负载信息；任务转移前的选择决策过程；任务移植的通信延迟。

5) 位置策略

位置策略用来寻找合适的服务器共享负载。常用的算法有Shortest Queue、Round-Robin、Random、K-Subset 和最近邻居等。

6) 信息策略

决定收集系统中其他服务器状态信息的时机、收集的方位和收集的信息。信息策略设计越合理，每台服务器收集的信息就越准确，信息量就越大，负载均衡效果就越好。

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