Lastausgleichsstrategien und -techniken, die Sie kennen müssen, um die Netzwerkeffizienz zu verbessern

8. URL-Hash

URL-Hashing ist eine Lastausgleichstechnik , bei der der Hash einer URL-Anforderung zur Auswahl eines Servers verwendet wird. Diese Technik stellt sicher, dass alle Anforderungen für dieselbe URL immer an denselben Server weitergeleitet werden, was die Caching-Leistung und -Stabilität verbessern kann.

So funktioniert’s:

1. Der Load Balancer erhält eine Anforderung vom Client.
2. Der Load Balancer berechnet den Hash der Anforderungs-URL.
3. Der Load Balancer wählt den Server basierend auf dem Hash-Wert aus.
4. Der Load Balancer sendet eine Anfrage an den ausgewählten Server.
5. Der Server verarbeitet die Anforderung und sendet die Antwort an den Client.

Überschuss:

• Stellen Sie sicher, dass alle Anfragen für dieselbe URL immer an denselben Server weitergeleitet werden.
• Verbessern Sie die Leistung und Stabilität des Cachings.
• Einfach zu implementieren.

Mangel:

• Wenn der ausgewählte Server ausfällt, schlagen alle Anforderungen für dieselbe URL fehl.
• Die aktuelle Serverauslastung oder die Antwortzeit des Servers werden nicht berücksichtigt.

Anwendungsbeispiel:

• Webanwendungen mit vielen statischen Inhalten, z. B. Bildern, Videos und JavaScript-Dateien.
• Eine Webanwendung, die Caching verwendet, um die Ladezeiten von Seiten zu beschleunigen.
• Webanwendung mit integriertem CDN (Content Delivery Network).

9. Globaler Server-Lastenausgleich (GSLB)

Global Server Load Balancing (GSLB) ist eine Lastausgleichstechnik , bei der Arbeitslasten auf Server verteilt werden, die sich an verschiedenen geografischen Standorten befinden. Diese Technik zielt darauf ab, die Leistung und Verfügbarkeit von Webanwendungen für Benutzer auf der ganzen Welt zu verbessern, indem die Latenz minimiert und der Durchsatz maximiert wird.

So funktioniert’s:

1. GSLB erhält Anfragen von Clients.
2. GSLB bestimmt den geografischen Standort des Kunden.
3. GSLB wählt den Server aus, der dem geografischen Standort des Clients am nächsten liegt, basierend auf verschiedenen Faktoren wie Latenz, Bandbreite und Serverauslastung.
4. GSLB sendet eine Anfrage an den ausgewählten Server.
5. Der Server verarbeitet die Anforderung und sendet die Antwort an den Client.

Überschuss:

• Verbessern Sie die Leistung und Verfügbarkeit von Webanwendungen für Benutzer auf der ganzen Welt.
• Minimieren Sie die Latenz und maximieren Sie den Durchsatz.
• Verbessern Sie die Benutzererfahrung, indem Sie die Ladezeiten von Seiten minimieren.

Mangel:

• Die Komplexität ist höher als bei herkömmlichen Load-Balancing-Techniken.
• Erfordert komplexere Infrastrukturen und Konfigurationen.
• Die Kosten für die Implementierung und den Betrieb sind höher.

Anwendungsbeispiel:

• Ein multinationales Unternehmen mit Websites und Webanwendungen, die von Benutzern auf der ganzen Welt genutzt werden.
• Anbieter von Videostreaming-Diensten mit integriertem CDN.
• Eine globale E-Commerce-Plattform mit Traffic aus verschiedenen Ländern.

10. Zufällig mit zwei Auswahlmöglichkeiten

Random with Two Choices ist eine Lastausgleichstechnik , bei der ein Server nach dem Zufallsprinzip aus zwei verfügbaren Servern ausgewählt wird. Diese Technik ist einfach und leicht zu implementieren, aber weniger optimal als andere Techniken.

So funktioniert’s:

1. Der Load Balancer erhält eine Anforderung vom Client.
2. Der Load Balancer wählt nach dem Zufallsprinzip einen von zwei verfügbaren Servern aus.
3. Der Load Balancer sendet eine Anfrage an den ausgewählten Server.
4. Der Server verarbeitet die Anforderung und sendet die Antwort an den Client.

Überschuss:

• Einfach und leicht zu implementieren.
• Es ist keine komplexe Konfiguration erforderlich.

Mangel:

• Weniger optimal als andere Techniken.
• Die aktuelle Serverauslastung oder die Antwortzeit des Servers werden nicht berücksichtigt.
• Die Wahrscheinlichkeit, dass einer der Server überlastet wird, ist höher.

Anwendungsbeispiel:

• Statische, statische Webanwendungen mit geringem Datenverkehr.
• Einfache Website mit ausgewogener Arbeitsbelastung.
• Test- oder Entwicklungsszenarien.