四层与七层负载均衡

一、简介

  1. ** 所谓四层就是基于IP+端口的负载均衡;七层就是基于URL等应用层信息的负载均衡;**同理,还有基于MAC地址的二层负载均衡和基于IP地址的三层负载均衡。 换句换说,二层负载均衡会通过一个虚拟MAC地址接收请求,然后再分配到真实的MAC地址;三层负载均衡会通过一个虚拟IP地址接收请求,然后再分配到真实的IP地址;四层通过虚拟IP+端口接收请求,然后再分配到真实的服务器;七层通过虚拟的URL或主机名接收请求,然后再分配到真实的服务器。

  2. ** 所谓的四到七层负载均衡,就是在对后台的服务器进行负载均衡时,依据四层的信息或七层的信息来决定怎么样转发流量。** 比如四层的负载均衡,就是通过发布三层的IP地址(VIP),然后加四层的端口号,来决定哪些流量需要做负载均衡,对需要处理的流量进行NAT处理,转发至后台服务器,并记录下这个TCP或者UDP的流量是由哪台服务器处理的,后续这个连接的所有流量都同样转发到同一台服务器处理。七层的负载均衡,就是在四层的基础上(没有四层是绝对不可能有七层的),再考虑应用层的特征,比如同一个Web服务器的负载均衡,除了根据VIP加80端口辨别是否需要处理的流量,还可根据七层的URL、浏览器类别、语言来决定是否要进行负载均衡。举个例子,如果你的Web服务器分成两组,一组是中文语言的,一组是英文语言的,那么七层负载均衡就可以当用户来访问你的域名时,自动辨别用户语言,然后选择对应的语言服务器组进行负载均衡处理。

  3. 负载均衡器通常称为四层交换机或七层交换机。四层交换机主要分析IP层及TCP/UDP层,实现四层流量负载均衡。七层交换机除了支持四层负载均衡以外,还有分析应用层的信息,如HTTP协议URI或Cookie信息。

  4. 负载均衡分为L4 switch(四层交换),即在OSI第4层工作,就是TCP层啦。此种Load Balance不理解应用协议(如HTTP/FTP/MySQL等等)。例子:LVS,F5。

  5. 另一种叫做L7 switch(七层交换),OSI的最高层,应用层。此时,该Load Balancer能理解应用协议。例子: haproxy,MySQL Proxy。

注意:上面的很多Load Balancer既可以做四层交换,也可以做七层交换。

二、区别

  1. 技术原理上
     所谓四层负载均衡,也就是主要通过报文中的目标地址和端口,再加上负载均衡设备设置的服务器选择方式,决定最终选择的内部服务器。
    以常见的TCP为例,负载均衡设备在接收到第一个来自客户端的SYN 请求时,即通过上述方式选择一个最佳的服务器,并对报文中目标IP地址进行修改(改为后端服务器IP),直接转发给该服务器。TCP的连接建立,即三次握手是客户端和服务器直接建立的,负载均衡设备只是起到一个类似路由器的转发动作。在某些部署情况下,为保证服务器回包可以正确返回给负载均衡设备,在转发报文的同时可能还会对报文原来的源地址进行修改。

         所谓七层负载均衡,也称为“内容交换”,也就是主要通过报文中的真正有意义的应用层内容,再加上负载均衡设备设置的服务器选择方式,决定最终选择的内部服务器。

以常见的TCP为例,负载均衡设备如果要根据真正的应用层内容再选择服务器,只能先代理最终的服务器和客户端建立连接(三次握手)后,才可能接受到客户端发送的真正应用层内容的报文,然后再根据该报文中的特定字段,再加上负载均衡设备设置的服务器选择方式,决定最终选择的内部服务器。负载均衡设备在这种情况下,更类似于一个代理服务器。负载均衡和前端的客户端以及后端的服务器会分别建立TCP连接。所以从这个技术原理上来看,七层负载均衡明显的对负载均衡设备的要求更高,处理七层的能力也必然会低于四层模式的部署方式。


来源:https://www.jianshu.com/p/fa937b8e6712
 

【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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