计算机集群中负载均衡技术的研究

Tomcat集群与负载均衡（转载）在单一的服务器上执行WEB应用程序有一些重大的问题，当网站成功建成并开始接受大量请求时，单一服务器终究无法满足需要处理的负荷量，所以就有点显得有点力不从心了。

另外一个常见的问题是会产生单点故障，如果该服务器坏掉，那么网站就立刻无法运作了。

不论是因为要有较佳的扩充性还是容错能力，我们都会想在一台以上的服务器计算机上执行WEB应用程序。

所以，这时候我们就需要用到集群这一门技术了。

在进入集群系统架构探讨之前，先定义一些专门术语：1. 集群(Cluster)：是一组独立的计算机系统构成一个松耦合的多处理器系统，它们之间通过网络实现进程间的通信。

应用程序可以通过网络共享内存进行消息传送，实现分布式计算机。

2. 负载均衡(Load Balance)：先得从集群讲起，集群就是一组连在一起的计算机，从外部看它是一个系统，各节点可以是不同的操作系统或不同硬件构成的计算机。

如一个提供Web服务的集群，对外界来看是一个大Web服务器。

不过集群的节点也可以单独提供服务。

3. 特点：在现有网络结构之上，负载均衡提供了一种廉价有效的方法扩展服务器带宽和增加吞吐量，加强网络数据处理能力，提高网络的灵活性和可用性。

集群系统(Cluster)主要解决下面几个问题：高可靠性（HA）：利用集群管理软件，当主服务器故障时，备份服务器能够自动接管主服务器的工作，并及时切换过去，以实现对用户的不间断服务。

高性能计算（HP）：即充分利用集群中的每一台计算机的资源，实现复杂运算的并行处理，通常用于科学计算领域，比如基因分析，化学分析等。

负载平衡：即把负载压力根据某种算法合理分配到集群中的每一台计算机上，以减轻主服务器的压力，降低对主服务器的硬件和软件要求。

目前比较常用的负载均衡技术主要有：1. 基于DNS的负载均衡通过DNS服务中的随机名字解析来实现负载均衡，在DNS服务器中，可以为多个不同的地址配置同一个名字，而最终查询这个名字的客户机将在解析这个名字时得到其中一个地址。

探讨集群计算机系统的关键技术与应用摘要：计算机作为发展最快的行业之一，推动的整个社会发展的步伐和节奏，而集群计算机系统的诞生，提高了计算机的性能、降低了成本以及提升了资源的利用率。

本文通过对集群计算机系统目前发展的现状着手，分析其关键技术与应用，进对提出未来展望。

关键词：集群；计算机系统；并行中图分类号：tp3381 引言随着科学技术的不断发展，人们从观念中改变了对世界的认识，而计算机的普及，把人类推进了信息时代，加快了人类社会发展的步伐。

今天，计算机已经与我们的日常生活紧密相联，而计算机技术的发展，更是越来越多的影响到我们人类的进步。

而社会的快速进步，对计算机的要求也变得越来越高，因此，就出现了很多巨型机或者是并行计算系统，但是带来的却是高成本，可以说，是用高成本换来的高性能。

但是，集成系统的出现从根本上解决了这个尴尬的矛盾，通过把硬件与软件结合在一起，形成一种新的计算机系统，只不过对于用户而言，它还是一个单一的系统。

根据应用的不同，集群系统可以分为两类：高可用集群和高性能集群。

2 集群计算机系统发展现状自从集群计算机系统这个概念在20世纪90年代时提出后，其发展的十分迅速，而且已成为了国内外研究的热点，它是在服务器领域当中，已经是必不可少的一部分了。

在集群系统当中，最为关键的一部分就是高性能的网络通信，如今的发展，硬件已经不是集群系统发展的瓶颈，现在影响集群之间通信的因素已经转变到了软件方面，因此，为了获得更好的传输带宽与更低的网络时延，就必须简化网络协议，降低数据之间来回传递的次数。

用户层通信的出现，在集群系统当中得到了广泛使用，因为它的带来降低了系统对通信链路的影响，可以提供更高的带宽和更小的延迟，而数据的来回拷贝仍然限制着集群系统。

近几年来，人们延续用户层通信的思想，提出了一种新的想法，即在集群系统的硬件上设置专门的高速链路和主机适配器，同时还带有很强大的存储资源以及运算能力，能够自主的完成一些通信操作；此外，为了解决拓扑结构当中相互通信的快捷问题，还引入了高速叫唤设备；不但在硬件上提出了众多改进方式，在软件方面也做出了许多努力，根据硬件固有的特点设计出了与之匹配的软件系统，为上层的应用提供了方便的接口，也实现了传统模式当中的tcp/ip通信的完美兼容。

第 22卷第 4期2023年 4月Vol.22 No.4Apr.2023软件导刊Software Guide基于CEEMDAN-SE-TCN的集群资源预测研究史爱武，张义欣，韩超，黄河（武汉纺织大学计算机与人工智能学院，湖北武汉 430200）摘要：针对服务器集群负载数据的波动性和非线性特点，提出一种基于CEEMDAN-SE-TCN的预测算法。

该算法首先将原始服务器集群数据经过自适应加噪集合经验模态分解（CEEMDAN），有效降低负载序列复杂度。

然后，在得到分解后的相关IMF分量后，利用相关系数法将各IMF分量与原始序列进行比较，去除相关性较弱的分量。

最后，提取各分量相应的特征值输入并加入注意力机制的时间卷积网络（SE-TCN）进行建模预测。

通过Google集群数据集中的CPU负载率序列实测证明，在同等条件下CEEMDAN-SE-TCN模型整体优于其他基准模型，MAPE指标相较于其他模型分别降低7.1%、6.5%、2.5%，证明了该算法的有效性和可行性。

关键词：自适应加噪的集合经验模态分解；相关系数法；注意力机制；时间卷积网络；负载预测DOI：10.11907/rjdk.221466开放科学（资源服务）标识码（OSID）：中图分类号：TP302 文献标识码：A文章编号：1672-7800（2023）004-0043-05Research on Cluster Resource Prediction Based on CEEMDAN-SE-TCNSHI Ai-wu， ZHANG Yi-xin， HAN Chao， HUANG He（School of Computer and Artificial Intelligence， Wuhan Textile University， Wuhan 430200， China）Abstract：Prediction algorithm based on CEEMDAN-SE-TCN is proposed according to the volatility and nonlinearity of server cluster load data. First， the original server cluster data is decomposed into adaptive noisy set empirical mode decomposition （CEEMDAN）， which effec‐tively reduces the complexity of the load sequence. Then， after the decomposed relevant IMF components are obtained， the correlation coeffi‐cient method is used to compare each IMF component with the original sequence to remove the components with weak correlation. Finally， the corresponding eigenvalues of each component are extracted and input into the time convolution network （SE-TCN） with attention mechanism for modeling and prediction. The actual measurement of CPU load rate sequence in Google cluster dataset shows that CEEMDAN-SE-TCN model is better than other benchmark models under the same conditions， and MAPE indicators are reduced by 7.1%， 6.5% and 2.5% respec‐tively compared with other models， which proves the effectiveness and feasibility of this algorithm.Key Words：adaptive denoising ensemble empirical mode decomposition； correlation coefficient method； attention mechanism； time convo‐lution network； load prediction0 引言集群技术是指将多台计算机通过集群软件相互连接，组成一个单一系统模式进行管理，其目的是为了通过较低的成本获取更高性能，增加系统的可扩展性与可靠性。

slb用法-回复SLB用法详解SLB（Server Load Balancer）是一种在现代计算机网络中广泛使用的负载均衡技术。

负载均衡是指在服务器集群中将请求均匀分发到各个服务器节点上，以提高系统的可扩展性、可靠性和性能。

在本文中，我们将详细介绍SLB的定义、原理、分类及使用方法。

一、SLB的定义SLB是一种通过软硬件组合实现的高可用、高性能和高稳定性的负载均衡解决方案。

它可以将流量在多个服务器间进行均衡分发，从而提高服务器资源的利用率，缩短用户对服务器的响应时间，确保系统的高可用性。

通过使用SLB，我们可以轻松实现流量分发、健康检查、故障切换等功能，使得服务器集群能够更好地应对大量请求的压力。

二、SLB的原理SLB的核心原理是将请求分发到多台服务器上，以提高服务器集群的整体性能。

其工作原理如下：1. 客户端向SLB发送请求。

2. SLB收到请求后，根据事先设置的分发策略，选择合适的服务器节点进行请求转发。

3. 选定的服务器节点接收到请求后，执行相应的处理逻辑，并将结果返回给SLB。

4. SLB再将结果返回给客户端。

三、SLB的分类根据负载均衡的实现方式和功能特点，SLB可以分为以下几类：1. 基于硬件的SLB：通过使用专用硬件设备（如F5、H3C等）来实现负载均衡功能。

硬件SLB具有高性能、高并发处理能力和丰富的负载均衡算法，但价格较高且配置较为复杂。

2. 基于软件的SLB：通过在普通服务器上部署负载均衡软件（如Nginx、HaProxy等）来实现负载均衡功能。

软件SLB具有灵活性高、成本较低的特点，但并发处理能力相对较弱。

3. 全局负载均衡（GSLB）：用于将请求分发到不同的数据中心或地理位置的服务器上。

GSLB可以实现跨地域的负载均衡，提高系统的可靠性和容灾能力。

四、SLB的使用方法使用SLB可以分为以下几个步骤：1. 部署SLB：根据实际需求选择硬件SLB或软件SLB，并部署到服务器集群中。

Nginx集群（负载均衡）⼀、集群介绍1、传统web访问模型（1）传统web访问模型完成⼀次请求的步骤1）⽤户发起请求2）服务器接受请求3）服务器处理请求（压⼒最⼤）4）服务器响应请求（2）传统模型缺点单点故障；单台服务器资源有限（客户端则是⽆限的）；单台服务器处理耗时长（客户等待时间过长）；（3）传统模型优化——单点故障解决⽅案优化⽅案⼀：部署⼀台备份服务器，宕机直接切换该⽅案可以有效解决服务器故障导致的单点故障，但且服务器利⽤率低、成本⾼，切换不及时，且⽆法解决服务器业务压⼒问题。

优化⽅案⼆：部署多台服务器，根据DNS的轮询解析机制去实现⽤户分发优势是⽤户处理速度得到了提升，但是当其中⼀台故障，dns并不会知道它故障了，依然将请求分给这个服务器，导致⼀部分⽤户访问不了业务。

2、并⾏处理解决⽅案1）DNS轮询解析⽅案2）多机阵列——集群模式图中，前⾯两台服务器负责接受请求和分发请求，它⾃⼰并不处理请求，将请求分发给后⾯的业务服务器来处理。

业务服务器处理完请求后，将请求发还给分发器，再由分发器将请求发送给客户，因此分发器还承担了响应请求的任务。

由此可见之前传统模型中服务器端需要承担的服务器接收请求和响应请求都交给分发器处理了，⽽业务压⼒最⼤的处理请求则交给业务服务器完成。

分发器和dns虽然都是进⾏了分发的⼯作，但不同点在于分发器是⾃⼰部署的服务器，⽽DNS都是使⽤的运营商的，因此可以调整分发器的逻辑判断规则。

3、集群计算机集群简称集群，是⼀种计算机系统，它通过⼀组松散集成的计算机软件或硬件连接起来⾼度紧密地协作完成计算⼯作。

在某种意义上，他们可以被看作是⼀台计算机。

(百度解释)将多个物理机器组成⼀个逻辑计算机，实现负载均衡和容错。

组成要素： 1）VIP：给分发器的⼀个虚IP 2）分发器：nginx 3）数据服务器：web服务器4、Nginx集群原理在Nginx集群中Nginx扮演的⾓⾊是：分发器。

负载均衡技术在数据库集群中的应用与实现作者：何冬梅来源：《科学与财富》2016年第28期摘要：随着网络技术的发展，当前许多数据库都以集约化的方式呈现，数据集群在不同领域都得到了发展，它能够为用户解决大量的任务分配问题，在负载节点上提供高质量的服务。

但是要将数据分配的更加合理，就要依靠负载均衡技术来实现。

负载均衡技术就是在数据端口上对用户的请求进行回应，并予以均衡配置的系统操作过程。

本文针对负载均衡技术，探讨它在数据库集群中的应用与实现。

关键词：负载均衡技术；数据库；应用前言：数据集群是通过各独立的网络服务器将信息汇总的主要方式，它以计算机运行为主要系统，将各节点变成有统一联系的整体，对内彼此协助，对外输送信息。

数据集群以它特有的优势在网络中占据了重要位置。

首先，由于它将各部分数据进行绑定，所以其可靠性非常的高。

其次，它又能在集合的基础上进行汇总，服务性非常的强。

一、负载均衡技术在数据库集群中的应用（一）可扩展性的负载均衡体系的构建对集群数据的分析主要以网络服务器作为基本平台，以控制节点为手段的应用技术。

各种数据表之间并不是单一的，它们有着千丝万缕的联系。

负载均衡可扩展性的构建与形成在其中的应用非常广阔。

它主要体现在负载技术对数据平台发出请求，到达中心后进行负载均衡调节，系统会依据不同的情况将其分为不同节点，这样就为用户提供了公共的链接窗口，为数据的全面化、透明化提供了平台。

负载均衡体系在中间位置对节点进行控制，它作为数据传输与接收之间的纽带，可以任意的删除或者添加各区域节点，这也深刻的体现了负载均衡技术的灵活性与扩展性。

它在本系统内部可以实现复制与剪切功能，实现对数据副本的存底和对底本的清除[1]。

如图一所示，该结构示意图主要分为三个部分，三个部分独立存在但又有着紧密的联系。

负载均衡系统接收机上完成三个任务，首先对统一处理后的数据进行逻辑分析，如果该程序符合一般的规则，那么则进入负载决策阶段。

其次，将收集过后的数据通过客户机发送到执行机构内部，将产生的命令予以实施。

计算机科学中的并行计算技术研究并行计算技术是计算机科学领域的一个重要研究方向，它主要研究如何利用多个处理器并行处理多个任务，以提高计算机的性能和效率。

并行计算技术在我国的科技发展中占有重要的地位，下面将从几个方面对并行计算技术进行详细的介绍。

1.并行计算的基本概念并行计算是一种利用多个计算资源同时执行多个任务的方法，其主要目标是提高计算速度和效率。

并行计算可分为时间并行和空间并行两种类型。

时间并行是指在同一时间段内，多个处理器同时执行不同的任务；空间并行是指多个处理器同时执行同一任务的不同部分。

2.并行计算的分类并行计算可以根据其组织结构和应用场景分为多种类型，如分布式并行计算、集群并行计算、对称多处理并行计算、异构并行计算等。

3.并行计算的关键技术并行计算涉及到许多关键技术，如并行算法、并行编程、并行硬件、负载均衡、数据一致性等。

4.并行计算的应用领域并行计算技术在许多领域都有广泛的应用，如科学计算、大数据处理、人工智能、计算机图形学、加密技术等。

5.并行计算的发展趋势随着计算机技术的不断发展，并行计算也在不断进步。

目前，并行计算的发展趋势主要表现在以下几个方面：（1）芯片级并行：随着制程技术的进步，处理器核心数不断增加，单芯片上的并行计算能力不断提高。

（2）分布式并行计算：分布式并行计算已成为解决大规模计算问题的重要手段，如云计算、大数据处理等。

（3）异构并行计算：异构并行计算将CPU、GPU、FPGA等多种类型的处理器进行协同，以提高计算性能。

（4）神经网络并行计算：随着深度学习技术的快速发展，神经网络并行计算成为研究的热点。

6.并行计算在我国的发展并行计算技术在我国的发展历程中取得了许多重要的成果。

我国在并行计算领域的研究始于20世纪70年代，经过几十年的发展，已在并行算法、并行编程、并行硬件等方面取得了一系列的成果。

此外，我国还成功研制了神威·太湖之光等高性能并行计算机，为我国在并行计算领域的发展奠定了基础。