新進銷售員訓練教材title(編輯修改稿)
2025-03-02 17:35 本頁面
【文章內(nèi)容簡介】 ， 服務器的存儲子系統(tǒng)系統(tǒng)面臨很大壓力；再如視頻服務應用 ， 數(shù)據(jù)傳輸量大 ， 網(wǎng)絡接口負擔重壓 。 ） ， 使用的均衡策略 (算法 )是不同的 。 所以均衡策略（ 算法 ） 也就有了多種多樣的形式 ， 廣義上的負載均衡既可以設置專門的網(wǎng)關 、 負載均衡器 ， 也可以通過一些專用軟件與協(xié)議來實現(xiàn) 。 在OSI七層協(xié)議模型中的第二 （ 數(shù)據(jù)鏈路層 ） 、 第三 （ 網(wǎng)絡層 ） 、 第四（ 傳輸層 ） 、 第七層 （ 應用層 ） 都有相應的負載均衡策略 （ 算法 ） ，在數(shù)據(jù)鏈路層上實現(xiàn)負載均衡的原理是根據(jù)數(shù)據(jù)包的目的 MAC地址選擇不同的路徑；在網(wǎng)絡層上可利用基于 IP地址的分配方式將數(shù)據(jù)流疏通到多個節(jié)點；而傳輸層和應用層的交換 （ Switch） ， 本身便是一種基于訪問流量的控制方式 ， 能夠實現(xiàn)負載均衡 。 技術支持（負載平衡算法） 目前 ， 基于均衡算法主要有三種：輪循 （ RoundRobin） 、 最小連接數(shù) （Least Connections First） ， 和快速響應優(yōu)先 （ Faster Response Precedence） 。 輪循算法 ， 就是將來自網(wǎng)絡的請求依次分配給集群中的服務器進行處理 。 最小連接數(shù)算法 ， 就是為集群中的每臺服務器設置一個記數(shù)器 ， 記錄每個服務器當前的連接數(shù) ， 負載均衡系統(tǒng)總是選擇當前連接數(shù)最少的服務器分配任務 。 這要比 輪循算法 好很多 ，因為在有些場合中 ， 簡單的輪循不能判斷哪個服務器的負載更低 ， 也許新的工作又被分配給了一個已經(jīng)很忙的服務器了 。 快速響應優(yōu)先算法 ， 是根據(jù)群集中的服務器狀態(tài) （ CPU、 內(nèi)存等主要處理部分 ） 來分配任務 。 這一點很難做到 ， 事實上到目前為止 ， 采用這個算法的負載均衡系統(tǒng)還很少 。 尤其對于硬件負載均衡設備來說 ， 只能在TCP/IP協(xié)議方面做工作 ， 幾乎不可能深入到服務器的處理系統(tǒng)中進行監(jiān)測 。 但是它是未來發(fā)展的方向 。 集群計算的發(fā)展和挑戰(zhàn) ? 面臨的挑戰(zhàn) ? 分布式計算式程序 （ 指那些相對適合進行分布式計算的程序 ） 的開發(fā)和普及 。 ? 集群中的網(wǎng)絡傳輸速率的提高 。 ? 技術的推廣和普及 ? 發(fā)展的趨勢 ? 目前的情況 ? 未來的發(fā)展 2023年統(tǒng)計數(shù)據(jù)（一） 2023年統(tǒng)計數(shù)據(jù)（二） 2023年統(tǒng)計數(shù)據(jù)（三） 2023年統(tǒng)計數(shù)據(jù)（四） 未來的發(fā)展（一） ? 64位系統(tǒng)逐漸成為主流 ? 種商業(yè)化的高速互連網(wǎng)絡 ? SAN系統(tǒng)作為集群的存儲設備 ? 科學計算 ? 大規(guī)模模擬應用 ? 三維網(wǎng)格模擬應用所需的內(nèi)存可以輕易突破 2GB ? 生物信息學 ? 基因拼接等應用需要大量的內(nèi)存，實際應用中內(nèi)存不足是主要問題之一 ? 素數(shù)運算 ? 需要用到大量 64位整數(shù)運算和大內(nèi)存 未來的發(fā)展（二） ? 商業(yè)應用 ? 海量數(shù)據(jù)處理 ? DB in memory ? 媒體播放服務器 ? 大內(nèi)存 ? 高內(nèi)存帶寬 ? 減少訪問磁盤次數(shù)，可將性能提高近一個數(shù)量級 ? 引發(fā)新的設計理念 ? 現(xiàn)有的很多算法是基于內(nèi)存不足設計的，因此很多精力花費在用時間換取空間上 ? 64位系統(tǒng)提供了訪問更大內(nèi)存的
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