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,最少连接算法是更好的选择。若使用轮询方法,由于新连接相对较少但每个连接的资源消耗高,可能导致部分服务器过载或负载分配不均。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。

如果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以改善这一情况,而轮询和最少连接算法完全不考虑响应时间。

2. LVS负载均衡方法

LVS提供三种负载均衡方法:直接路由、IP隧道和NAT。以下是它们的对比:
| 机制 | 实现方式 | 优点 | 缺点 |
| — | — | — | — |
| 直接路由 | 替换目标MAC地址 | 性能最佳;真实服务器直接向客户端发送回复 | 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发送回复;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;返回数据包可能被视为欺骗而被拒绝 |
| 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,原因如下:
- 真实服务器无需公共可路由IP地址,也无需知晓虚拟服务器或进行特殊配置。
- 可使用非公共内部地址,在IPv4地址短缺的情况下尤为重要。
- 虚拟服务器和真实服务器的TCP或UDP端口无需相同,因为虚拟服务器会进

内容概要:本文围绕六自由度机械臂的人工神经网络(ANN)设计展开,重点研究了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程,并通过Matlab代码实现相关算法。文章结合理论推导仿真实践,利用人工神经网络对复杂的非线性关系进行建模逼近,提升机械臂运动控制的精度效率。同时涵盖了路径规划中的RRT算法B样条优化方法,形成从运动学到动力学再到轨迹优化的完整技术链条。; 适合人群:具备一定机器人学、自动控制理论基础,熟悉Matlab编程,从事智能控制、机器人控制、运动学六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)建模等相关方向的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①掌握机械臂正/逆运动学的数学建模ANN求解方法;②理解拉格朗日-欧拉法在动力学建模中的应用;③实现基于神经网络的动力学补偿高精度轨迹跟踪控制;④结合RRTB样条完成平滑路径规划优化。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码动手实践,先从运动学建模入手,逐步深入动力学分析神经网络训练,注重理论推导仿真实验的结合,以充分理解机械臂控制系统的设计流程优化策略。
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