图2池化证券信息平台网络拓扑图
4.2 池化负载均衡策略
池化负载均衡技术提供11种灵活均衡策略算法，将数据流有效地转发到服务器池中的服务器中。用户只需记住池名，通信数据流被池化器采用用户设定的策略，灵活地均衡到池中所有服务器。这11种策略可归纳为两种类型：静态均衡策略和动态均衡策略，静态负载均衡策略包括：轮循法、随机法、加权轮循法、加权随机法和加权优先法。动态负载均衡策略包括：最少使用法、最少使用递减法、随机最少使用法、随机最少使用递减法、随机优先递减法和随机优先最少使用递减法。
针对该证券网络交易现状，分别采用不同策略来实现池化器分流均衡管理。该证券公司交易数据表明，93％的用户连接进行股票查询与信息更新，仅7％的用户连接进行股票交易。因此我们可以根据用户连接类型不同，在服务器端设置选择不同策略，进行查询或更新时，可优先采用最少使用法，而进行股票交易时，可选择轮循法。这样既缓解了“峰值堵塞”的压力，又降低了为调整系统性能而增加的投资。
4.3 服务器池化负载均衡设置
在池化架构下，我们对12台物理服务器进行了参数设置，建立了两个服务器池（行情咨询北京池和行情咨询广州池），每个池“池化”6台服务器。各节点池目前测试均采用轮循法，池化的配置文件pe_zqserver.conf部分内容如下：
destport=808080
destip=127.0.0.1
poolname=zq.stock.bj.pool
proto=http
servicename=zq-server
PoolPolicyType=ROUNDROBIN
pooling_port=6100
pooled_servicename=ZqHttpServer
Failure_Recovery=U
heartbeat=second
response_timeout=300
timeout=900
loglevel=1
logfile=debug.log
4.4 证券交易采用池化负载均衡应用效果
交易系统实施负载均衡后，系统持续运行30分钟，我们对相关性能做了对比（见表1）。
表1池化负载前后性能对比
|
名称 |
服务器配置 |
可靠性 |
故障识别
恢复 |
是否存在瓶颈 |
系统每秒最大承受连接数 |
服务器
平均负载 |
结论 |
|
池化前 |
高配置 |
不可靠 |
不可识别
恢复 |
存在 |
30948 |
86% |
最大承受连接数增加456%
服务器平均负载下降60%
高可靠，无瓶颈 |
|
池化后 |
普通PC机配置 |
高可靠 |
连接级容错，程序级容错，无缝连接 |
不存在 |
172236 |
34% |
测试结果表明，证券交易信息系统应用池化负载均衡后性能明显提高，保证了服务的高可靠性和高可用性，取得以下效果：1）系统无瓶颈限制，用户均能连接到服务器。2）强行关闭池中某台服务器时，该服务器的用户连接迅速无缝切换至池中另一服务器中。3）针对系统每秒最大承受连接数取平均值，池化后系统承受量为池化前承受量5.57倍。
5 结束语
本文在分析传统负载均衡技术特征基础上，指出网络负载均衡难点在于优化的负载均衡策略的应用和网络负载瓶颈的彻底消除。本文从网络架构角度出发，提出一种新的、高效率的池化负载均衡技术，并结合某证券交易系统测试实践，介绍了基于池化技术的负载均衡的实现。测试结果表明在现有网络结构之上建立池化负载均衡，是一种廉价的、有效的扩展服务器带宽和增加吞吐量的方法，它不仅能增加网络数据处理能力，能提高网络应用的灵活性和扩展性，对构建类似的大规模网络应用具有较大的参考意义。
参考文献
[1] 张焰,爻尔软件池化技术白皮书. http://www.x2-soft.com
[2] 张焰,朱双双,Grace.华. 证券池化负载均衡解决方案. http://www.x2-soft.com
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[4] 章勤,鄢娟,金海等. 昊宇网络计算平台体系结构研究[J]. 计算机研究与发展，2003，40（12）：1725－1730
[5] 薛军,李增智,王云岚[J]. 小型微型计算机系统，2003，（12）
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