21、高可用性负载均衡与Keepalived配置详解

高可用性负载均衡与Keepalived配置详解

1. 负载均衡算法选择

对于使用长持久连接的服务,如在线游戏服务器,最少连接算法更为适用。因为轮询方法在新连接较少但每个连接资源消耗高的情况下,可能导致部分服务器过载或负载分配不均。而最少连接算法通过跟踪每个服务器的活动连接数,能有效解决这一问题。

若响应延迟是服务质量的关键因素,最短预期延迟和永不排队算法可改善这一情况,轮询和最少连接算法则完全不考虑响应时间。

2. LVS负载均衡方法

LVS支持三种负载均衡方法:直接路由、IP隧道和NAT。以下是它们的对比表格:
| 机制 | 实现方式 | 优点 | 缺点 |
| — | — | — | — |
| 直接路由 | 替换目的MAC地址 | 性能最佳;真实服务器直接向客户端回复 | 所有服务器必须在同一网络;ARP处理有困难 |
| IP隧道 | 使用隧道协议封装客户端请求 | 真实服务器直接向客户端回复;真实服务器可在任何网络 | 真实服务器必须支持IPIP隧道并与虚拟服务器建立隧道;返回数据包可能被当作伪造包拒绝 |
| NAT | 后台创建NAT规则 | 真实服务器无需公共地址或特殊配置 | 相对资源密集;所有流量都通过虚拟服务器 |

2.1 NAT负载均衡

NAT是LVS最实用的负载均衡方法,原因有二:一是真实服务器无需公共可路由IP地址,二是无需知晓虚拟服务器或进行特殊配置。在IPv4网络中,使用非公共内部地址的能力尤为重要,且真实服务器无需特殊配置,可使用任何操作系统,简化了配置过程。此外,虚拟服务器和真实服务器的TCP或UDP端口无需相同。

【电动汽车充电站有序充电调度的分散式优化】基于蒙特卡诺和拉格朗日的电动汽车优化调度(分时电价调度)(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于蒙特卡洛和拉格朗日方法的电动汽车充电站有序充电调度优化方案,重点在于采用分散式优化策略应对分时电价机制下的充电需求管理。通过构建数学模型,结合不确定性因素如用户充电行为和电网负荷波动,利用蒙特卡洛模拟生成大量场景,并运用拉格朗日松弛法对复杂问题进行分解求解,从而实现全局最优或近似最优的充电调度计划。该方法有效降低了电网峰值负荷压力,提升了充电站运营效率经济效益,同时兼顾用户充电便利性。 适合人群:具备一定电力系统、优化算法和Matlab编程基础的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车相关领域的工程技术人员。 使用场景及目标:①应用于电动汽车充电站的日常运营管理,优化充电负荷分布;②服务于城市智能交通系统规划,提升电网交通系统的协同水平;③作为学术研究案例,用于验证分散式优化算法在复杂能源系统中的有效性。 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解蒙特卡洛模拟拉格朗日松弛法的具体实施步骤,重点关注场景生成、约束处理迭代收敛过程,以便在实际项目中灵活应用改进。
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