探索服务器端的局域网——通过分配请求来平衡负载

本文探讨了服务器性能瓶颈及解决方案,详细介绍了通过轮询和负载均衡器实现多服务器间请求分配的原理,以及如何确保操作的一致性和服务器负载的合理分摊。

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1、性能不足时需要负载均衡:

当服务器的访问量上升时,增加服务器线路的带宽是有效的,但并不是网络变快了就可以解决所有问题。高速线路会传输大量的网络包,这会导致服务器的性能跟不上。尤其是CGI等应用程序动态生成数据的情况下,对服务器CPU的负担更重,服务器性能的问题也会表现得越明显。

在这种情况下,使用多台服务器来分担负载的方法更有效。这种架构统称为分布式架构,其中对于负载的分担有几种方法,最简单的一种方法就是采用多台Web服务器,减少每台服务器的访问量。要采用这样的方法,必须有一个机制将客户端发送的请求分配到每台服务器上。具体的做法有很多种,最简单的一种是通过DNS服务器来分配。

当访问服务器时,客户端需要先向DNS服务器查询服务器的IP地址,如果在DNS服务器中填写多个名称相同的记录,则每次查询时DNS服务器都会按顺序返回不同的IP地址。例如:对于域名www.lab.glasscom.com,如果我们给它分配如下3个IP地址:

192.0.2.60、192.0.2.70、192.0.2.80

当第1次查询这个域名时,服务器会返回如下内容:

192.0.2.60、192.0.2.70、192.0.2.80

当第2次查询这个域名时,服务器会返回如下内容:

192.0.2.70、192.0.2.80、192.0.2.60

当第3次查询这个域名时,服务器会返回如下内容:

192.0.2.80、192.0.2.60、192.0.2.70

当第4次查询时就又回到第1次查询的结果。这种方式称为轮询(round-robin),通过这种方式可以将访问平均分配给所有的服务器。

但这种方式是有缺点的。假如多台Web服务器中有一台出现了故障,这时我们希望在返回IP地址时能够跳过故障的Web服务器,然而普通的DNS服务器并不能确认Web服务器是否正常工作,因此即便Web服务器宕机了,它依然可能会返回这台服务器的IP地址(如果浏览器在访问DNS服务器返回的第一个IP地址失败时,能够继续尝试第二个IP地址,就可以回避这个问题了)。

此外,轮询分配还可能会引发一些问题。在通过CGI等方式动态生成网页的情况下,有些操作是要跨多个页面的,如果这期间访问的服务器发生了变化,这个操作就可能无法继续。

2、使用负载均衡器分配访问:

为了避免出现前面的问题,可以使用一种叫作负载均衡器的设备。使用负载均衡器时,首先要用负载均衡器的IP地址代替Web服务器的实际地址注册到DNS服务器上。这样一来,客户端就会将请求发送至负载均衡器,然后由负载均衡器来判断将请求转发给哪台Web服务器。这里的关键点在如何判断将请求转发给哪台Web服务器。

判断条件有很多种,根据操作是否跨多个页面,判断条件也会有所不同。如果操作没有跨多个页面,则可以根据Web服务器的负载状况来进行判断。负载均衡器可以定期采集Web服务器的CPU、内存使用率,并根据这些数据判断服务器的负载状况,也可以向Web服务器发送测试包,根据响应所需的时间来判断负载状况。但是如果密集地去查询服务器的负载,这个查询操作本身就会增加Web服务器的负载。因此,也可以根据事先设置的服务器性能指数,按比例来分配请求。

当操作跨多个页面时,则不考虑Web服务器的负载,而是必须将请求发送到同一台Web服务器上。但是HTTP协议本身是无状态的,我们无法根据HTTP协议判断是否和之前的请求相关。于是,人们想出了一些方案来判断请求之间的关联性。例如,可以在发送表单数据时在里面加上用来表示关联的信息,或者是对HTTP规格进行扩展,在HTTP头部字段中加上用来判断相关性的信息(俗称Cookie)。这样负载均衡器就可以通过这些信息来做出判断,将一系列相关的请求发送到同一台Web服务器,对于不相关的请求则发送到负载较低的服务器了。

### 服务器 TPS 吞吐量定义 TPS(Transactions Per Second),即每秒事务数,用于衡量系统每秒钟能够处理的事务数量。这是评价计算机或网络设备性能的一个重要参数[^1]。 吞吐量则指单位时间内通过的数据总量,在性能测试工具如JMeter中的聚合报告里,Throughput用来表示请求的吞吐量,实际上就是TPS的表现形式之一。当未明确指定事务时,默认将每个HTTP请求视为独立事务来统计TPS数值[^3]。 ### 计算方法 存在两种主要途径可用于计算TPS: - **基于并发模型**:此方式下,TPS等于系统的最大并发用户数目除以单次操作所需的平均响应时间。公式表达如下: \[ \text{TPS} = \frac{\text{并发数}}{\text{平均响应时间(s)}} \] - **基于总事务计数**:另一种更为直接的方法是利用整个测试期间内完成的所有事务总数去除以总的耗时时长(转换成秒),具体可参照下面给出的关系式: \[ \text{TPS} = \frac{\text{总事务数}}{\text{测试持续时间(s)}} \][^2] 值得注意的是,上述两种算法适用于不同情境下的测量需求,实际应用中应依据具体情况选取合适的方式来进行评估。 ### 优化策略 为了提高服务器的TPS表现,可以从以下几个方面入手考虑改进措施: #### 系统架构调整 采用分布式的体系结构设计有助于显著增强系统的整体负载承载力和服务效率,从而实现更高的TPS水平。 #### 提升硬件配置 加强服务器端的核心组件质量——比如选用更高频率的处理器(CPU)、更大容量更快读写的随机存取存储器(RAM)以及高效的磁盘阵列(SSD RAID),均能在不同程度上促进数据交换速率加快,进而间接推动TPS增长。 #### 减少网络延迟影响 确保良好的互联网连接环境至关重要,这不仅涉及到本地局域网内部节点间的通信顺畅无阻塞,还包括对外部广域网(WAN)链路的有效管理维护工作,以此保障最小化因外部因素造成的额外等待开销。 ```bash # 使用Linux命令行查看当前系统的CPU利用率情况 top -b -n 1 | grep "Cpu(s)" | awk '{print "Current CPU usage is "$2+$4"%"}' ```
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