18、云系统中大数据应用的负载均衡算法综述

云系统中大数据应用的负载均衡算法综述

在云系统和大数据应用的环境下，负载均衡是确保系统高效运行的关键因素。负载均衡算法能够合理分配任务，避免部分虚拟机（VM）过载而其他虚拟机空闲或负载不足的情况，从而提高系统的整体性能。下面将详细介绍负载均衡算法的分类、策略以及常见的算法。

1. 负载均衡算法的分类

负载均衡算法主要可以分为基于系统状态和基于进程发起者两类。基于系统状态的算法又可进一步分为静态和动态算法。
- 静态算法 ：将工作负载平均分配到各个节点，需要提前了解系统资源信息。例如，Round Robin算法基于主从概念，在运行实际任务前确定每个节点的性能，并将信息传递给主节点，主节点在编译时根据节点性能调度任务，运行时不做更改。静态算法的优点是开销较低，但缺乏灵活性，需要预先了解内存、用户需求和节点容量等信息。
- 动态算法 ：根据运行时的系统状态选择负载最低的节点，以满足基于云环境的需求，性能优于静态算法。但定期监控每个节点的工作负载会给每个CPU周期带来额外开销。动态算法又可分为分布式和非分布式两类。分布式算法中，所有系统节点都运行负载均衡算法，在任务迁移前会进行资源工作负载监控、当前系统状态交换和新任务重新平衡条件评估三个步骤。基于节点在协作完成负载均衡任务时的关系，动态算法还可分为合作和非合作两类。非分布式算法则可分为集中式和半分布式。

负载均衡算法分类如下：

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