【校招VIP】总结:负载均衡之四层与七层

11月08日 收藏 0 评论 0 测试开发

【校招VIP】总结:负载均衡之四层与七层

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一、介绍

负载均衡可以通过流量分发扩展应用系统对外的服务能力,通过消除单点故障提升应用系统的可用性。

负载均衡主要分为四层和七层负载均衡,对应osi七层模型的四层和七层。

四层负载均衡工作在OSI模型的传输层,由于在传输层,只有TCP/UDP协议,这两种协议中除了包含源IP、目标IP以外,还包含源端口号及目的端口号。

四层负载均衡服务器在接受到客户端请求后,以后通过修改数据包的地址信息(IP+端口号)将流量转发到应用服务器。

七层负载均衡工作在OSI模型的应用层,应用层协议较多,常用http、radius、dns等。七层负载就可以基于这些协议来负载。这些应用层协议中会包含很多有意义的内容。比如同一个Web服务器的负载均衡,除了根据IP加端口进行负载外,还可根据七层的URL、浏览器类别、语言来决定是否要进行负载均衡。

  二、四层和七层的对比

(1)智能性

七层负载均衡由于具备OIS七层的所有功能,所以在处理用户需求上能更加灵活,从理论上讲,七层模型能对用户的所有跟服务端的请求进行修改。例如对文件header添加信息,根据不同的文件类型进行分类转发。四层模型仅支持基于网络层的需求转发,不能修改用户请求的内容。

(2)安全性

七层负载均衡由于具有OSI模型的全部功能,能更容易抵御来自网络的攻击;四层模型从原理上讲,会直接将用户的请求转发给后端节点,无法直接抵御网络攻击。

(3)复杂度

四层模型一般比较简单的架构,容易管理,容易定位问题;七层模型架构比较复杂,通常也需要考虑结合四层模型的混用情况,出现问题定位比较复杂。

(4)效率比

四层模型基于更底层的设置,通常效率更高,但应用范围有限;七层模型需要更多的资源损耗,在理论上讲比四层模型有更强的功能,现在的实现更多是基于http应用。

三、四层和七层在软件层面是怎么实现的?

平常我们经常听到某某软件工作在四层,某某软件工作在七层,他们是怎么做到的?

软件实现四层或七层网络数据通常是通过操作系统的网络协议栈实现的。

在 Linux 系统中,网络协议栈由多个网络层组成(如数据链路层、网络层、传输层和应用层),每一层都使用不同的协议和 API,实现网络通信和数据传输。

在四层网络数据通信中,应用程序主要通过套接字(Socket) API 接口,使用 TCP 或 UDP 协议进行传输。应用程序向操作系统内核发送请求后,内核负责把数据包传递到传输层,然后将数据封装成 TCP 或 UDP 数据包。传输层将数据包发送到网络层,网络层对 IP 数据包进行封装,然后通过路由协议发送到目的地。网络层会根据协议规则进行负载均衡和路由选择,以确保数据包能够到达目标地址。

在七层网络通信中,应用程序使用更具体的协议(如 HTTP、FTP、SMTP 等)通过套接字(Socket)API 接口进行网络通信。应用程序通过特定的 API 调用,按照指定协议进行数据传输。内核接收到数据后会将数据交给相应的协议模块进行处理。每个协议模块负责解析其对应协议的数据,并根据协议规则进行处理和组装,最终将数据包通过网络层传递到目标地址。

因此,软件实现四层和七层网络数据主要依靠操作系统提供的网络协议栈和对应的 API 接口来实现。不同的应用程序使用不同的套接字 API 接口和协议,来操作不同层次的数据传输。

四、负载均衡算法

1)轮询法

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。

2)随机法

通过系统的随机算法,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。

3)源地址哈希法

源地址哈希的思想是根据获取客户端的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IP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。

4)加权轮询法

不同的后端服务器可能机器的配置和当前系统的负载并不相同,因此它们的抗压能力也不相同。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;而配置低、负载高的机器,给其分配较低的权重,降低其系统负载,加权轮询能很好地处理这一问题,并将请求顺序且按照权重分配到后端。

5)加权随机法

与加权轮询法一样,加权随机法也根据后端机器的配置,系统的负载分配不同的权重。不同的是,它是按照权重随机请求后端服务器,而非顺序。

6)最小连接数法

最小连接数算法比较灵活和智能,由于后端服务器的配置不尽相同,对于请求的处理有快有慢,它是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。

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