剧情简介
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主流的负载均衡技术主(zhǔ )要有两大类：按照(zhào )流量调(diào )度的粒度和网络状态感知。基于流量调(diào )度粒度的优化思想为按(àn )照流(liú )量调度的颗粒度细致程(chéng )度来划分，从(cóng )大到小(xiǎo )为(wéi )流、流片段（Flowlet）、流单元（Flowcell）以及包等，流(liú )量调度细(xì )致程度越高(gāo )（粒度越小），流量(liàng )的分(fèn )发越均匀，然而这种高精度小粒度(dù )的调度方式可(kě )能引发数据包乱序问题，需在均衡性(xìng )与传输可靠(kào )性之(zhī )间进(jìn )行权衡。网络(luò )状态感知负(fù )载(zǎi )均(jun1 )衡技术(shù )又分为2类，即本地负载均衡和(hé )全局负载(zǎi )均衡。本地(dì )均衡(héng )仅感知本节点链路状态，适用于简单拓扑；全(quán )局均(jun1 )衡则针(zhēn )对多级(jí )以及跨域(yù )的广域网场景，网络流量的发送端通常(cháng )无法感(gǎn )知(zhī )网络下游的拥塞状态导(dǎo )致的拥塞控制失效问题(tí )。通(tōng )过下游节点向上游反馈网络状态，如带宽利用率、队列深度等，信息向上游通告，由控制器整合(hé )全网拓扑信息、流量特征及实时状(zhuàng )态，运行全局选路算法生成(chéng )最优路径策略，最后下发策略信息到(dào )网络(luò )设备(bèi )执行(háng )。该方案需实(shí )现全路径流量协同调度，避免(miǎn )跨(kuà )域(yù )拥(yōng )塞，其核(hé )心在于网络(luò )状态(tài )感知精(jīng )度与(yǔ )决策实时性的平衡。
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