企业网络服务器的优化配置？

1带宽和吞吐量

带宽是指通信通道的大小，吞吐量是指处理系统发送和接收数据的能力。因此，您的硬件可能无法使用您的最大带宽，因此我们可以相应地升级服务器配置，以确保网站正常运行。

2衡量您的性能

网络带宽不足往往不会导致性能下降。跟踪链接的繁忙度可以帮助您更好地了解带宽与性能之间的关系。例如，黑客可能会使用过多的带宽来耗尽带宽资源。此时，服务器可能会负载下降，因此我们需要第三方CDN产品或负载平衡来解决它。

3选择正确监控工具

使用网站监视工具来帮助我们准确地了解服务器资源的分配方式。分析长期趋势并不总是有用的，因为它们会掩盖峰值利用率。同样，仅查看峰值只会告诉您哪个链接最繁忙。好的监控软件可以为您提供完整的，以指导您的优化工作。

4确保带宽使用目的

如果您购买的服务器是共享带宽，那么运行服务器的网站可能会降低所有人的速度，包括最终用户。如果是平台型网站，为了确保企业的网络是处于足够快的速度的那么建议您使用独占带宽，当然带来的成本也会随之变高。如果业务应用程序引起很多拥塞，请升级服务器带宽以优化服务器进程，或者是否应将其从网络中删除。

这里涉及到一个概念，就是d性伸缩。

俗话说计划不如变化快，特别是互联网行业，市场形势瞬息万变。

如果服务器容量规划和实际情况不符，可能会出现这样的情况：

可能雄心勃勃的开发了一个业务，对市场充满期待，买了一堆机器，上线后发现不温不火，服务器严重低负载，烧的都是钱啊。

相反可能一个创新的点子，本来没抱多大希望，上线后突然火了，请求量暴增，而此时你的服务器满负荷，采购扩容都来不及，导致业务一定时期不可用，让竞争对手抢占了先机。

所以服务器必须具备d性伸缩的能力，一方面应对增长的用户量场景，一方面节约相应的成本。

服务器d性伸缩的能力需要是在各个环节都要满足，包括前端的入口，负载均衡，后端的服务，底层的数据库都要有能力做到d性伸缩。

d性伸缩的含义就是在可以根据请求量的变化自动的计算资源容量，快速容易的增加机器和减少机器，甚至于更改机器的配置。

一般公司是很难做到这一点的，这涉及到主机的cpu,磁盘的虚拟化，对系统资源的容器化，对网络带宽的管理等等方方面面。对于一个小公司而言做这些事情代价是很高的。

所以公有云服务提供商出现了，他们就是专业做这个事情的，彻底托管屏蔽业务底层依赖的硬件和基础软件资源。从负载均衡，主机硬件资源，网络带宽，数据库，搜索引擎，安全防护一条龙服务。这样企业不用过多的考虑服务器资源方面的规划，一切资源可以随时增加和释放，非常方便。

对于初创公司，一般业务公司来说上云是个很不错的选择。目前比较成熟的云服务提供商包括：亚马逊AWS，微软Azure，阿里云，腾讯云，华为云等。

以上是我的建议，望采纳。

1、负载均衡（Load Balance）建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。负载均衡有两方面的含义：首先，大量的并发访问或数据流量分担到多台节点设备上分别处理，减少用户等待响应的时间；其次，单个重负载的运算分担到多台节点设备上做并行处理，每个节点设备处理结束后，将结果汇总，返回给用户，系统处理能力得到大幅度提高。

2、简单来说就是：其一是将大量的并发处理转发给后端多个节点处理，减少工作响应时间；其二是将单个繁重的工作转发给后端多个节点处理，处理完再返回给负载均衡中心，再返回给用户。目前负载均衡技术大多数是用于提高诸如在Web服务器、FTP服务器和其它关键任务服务器上的Internet服务器程序的可用性和可伸缩性。

1）二层负载均衡（mac）
根据OSI模型分的二层负载，一般是用虚拟mac地址方式，外部对虚拟MAC地址请求，负载均衡接收后分配后端实际的MAC地址响应
2）三层负载均衡（ip）
一般采用虚拟IP地址方式，外部对虚拟的ip地址请求，负载均衡接收后分配后端实际的IP地址响应
3）四层负载均衡（tcp）
在三次负载均衡的基础上，用ip+port接收请求，再转发到对应的机器
4）七层负载均衡（>你上面说到的这些服务器只有Web服务器需要做负载均衡，而且一般都是前置机才做负载均衡，做百服务器负载均衡的条件是：
1
你要有提供相同应用的多台Web服务器。
2
要有负载均衡的设备（可以是软件也度可以是硬件）。
3
要为这个服务分配一个虚拟地址（作为服务访问的统一入口）和若干真实地址（有几台Web服务器需要几个真实地址）。
注：一般建问议采用硬件设备，通常需要做负载答均衡的应用说明他的负载很大，专用的硬件比较可靠。
具备以上条件后将Web服务器连接到负载均衡设备上，在负载均衡设备上配置虚拟地址和真实地址、配置负载均衡算法，配置负载均衡策略，将负载均衡设备接入网络。
这样，外面的用户只需要访问这个虚拟地址就可以了，负载均衡设备收到请求后会按照负版载均衡策略和算法把请求分配到真实地址上，实现负载功能。
以上所说只是负载均衡的一种部署方式，根据实际需要选择单臂、双臂接入网络；根据应用的权特点选择健康检查的方式；根据应用选择是否使用回话保持算法等。

进入BIOS设置主界面，选择“Advanced BIOS Features”设置项，按Enter键进入。
将“CPU Internal Cache”设置为“Enabled”，即打开CPU的二级缓存。打开后可以减少CPU在存储器读/写周期中的等待时间，从而提升CPU的工作效率。
CPU二级缓存ECC校验也是一个很重要的参数。将“CPU L2 Cache ECC Checking”设置为“Enabled”，可启用CPU内部L2Cache，进行ECC检测。它可以侦察并纠正单位信号错误，保持资料的准确性，对超频的稳定性有帮助，但不能侦察双位信号错误。

市面上存在两种数据库负载均衡的思路：1

基于数据库连接的负载均衡：例如总共有100个数据库连接，50个连接登录到数据库机器A，另外50个连接登录到数据库机器B，这样每个连接中接下来的所有请求全都是发往同一台数据库机器的

这种数据库负载均衡的思路模拟了WEB上的负载均衡方法，但是由于WEB连接是短时间连接(连接建立后，获取需要的HTML等资源后，连接马上被关闭)，而数据库连接是长时间连接(连接建立后，可长时间保持，客户可不停向数据库发送SQL请求，数据库做出回答，如此不断循环直到连接被人为或因错而断开为止)，因此这种数据库负载均衡思路存在着明显的缺点：有可能会发生绝大部分的请求压力都集中到某台数据库机器上去，从而使得负载均衡效果失效

2

基于批处理请求的负载均衡：在建立数据库连接的时候，会同时与每台数据库服务器建立连接，之后针对客户端的每次请求，都会根据负载均衡算法，独立地选出某个数据库节点来执行这个请求

此种思路符合数据库长时间连接的特征，不存在上面所述的基于连接的负载均衡方法的缺点

市面上的负载均衡厂商，既有基于连接的，也有基于批处理请求的，用户需仔细辨别才能找到自己想要的合适产品

一、前言

在互联网雄起的时代，随着各个网络请求量的不断增大，利用负载分化请求量，从而达到优化硬件负荷量的目的，一般负载分为软件负载和硬件负载，比如软件中使用nginx等工具实现负载均衡，而F5负载均衡器就是硬件网络性能优化设备。
二、何为负载均衡器

那么什么是F5负载均衡器呢，通俗的讲就是将客户端请求量通过F5负载到各个服务器，增加吞吐量，从而降低服务器的压力，他不同于交换机、路由器这些网络基础设备，而是建立在现有网络结构上用来增加网络带宽和吞吐量的的硬件设备

三、工作原理

1、客户发出服务请求到VIP

2、BIGIP接收到请求，将数据包中目的IP地址改为选中的后台服务器IP地址，然后将数据包发出到后台选定的服务器

3、后台服务器收到后，将应答包按照其路由发回到BIGIP

4、BIGIP收到应答包后将其中的源地址改回成VIP的地址，发回客户端，由此就完成了一个标准的服务器负载平衡的流程。

四、负载均衡涉及到算法

轮询算法：按照顺序将每个请求分发到每个服务器，相当于ngixn负载的轮训算法一个道理，当其中某个服务器发生第二到第7层的故障，BIGIP就把其从顺序循环队列中拿出，不参与下一次的轮训。

比率：指的是给每个服务器分配一个加权值，类似于权重，轮训会根据和这个权重去访问具体要到哪台服务器。

优先权：给所有服务器分组，BIGIP用户的请求，分配给优先级最高的服务器组（在同一组内，采用轮询或比率算法，分配用户的请求）；当最高优先级中所有服务器出现故障，BIGIP才将请求送给次优先级的服务器组。

最快模式：传递连接给那些响应最快的服务器。当发生异常故障时，BIGIP就会将其拿出来作为当前相应服务器，此时就不参与其他用户的请求轮训分配。

观察模式：以连接数和相应时间为准，当放生故障时BIGIP会将其拿出来作为请求的相应服务器，并且也不参与其他用户请求，直至恢复正常为止。

预测模式：BIGIP利用收集到的服务器当前的性能指标，进行预测分析，选择一台服务器在下一个时间片内，其性能将达到最佳的服务器相应用户的请求。

动态性能分配:BIGIP收集到的应用程序和应用服务器的各项性能参数，动态调整流量分配。

动态服务器补充:当主服务器群中因故障导致数量减少时，动态地将备份服务器补充至主服务器群。

服务质量：按不同的优先级对数据流进行分配。

服务类型：按不同的服务类型（在Type of Field中标识）对数据流进行分配。

规则模式：针对不同的数据流设置导向规则，用户可自行编辑流量分配规则，BIGIP利用这些规则对通过的数据流实施导向控制。
五。结尾

总之F5负载均衡器涉及到的原理内容多而杂，重点用户硬件负载方面，目前理解到此，还有很多不足之处希望一起发文讨论。

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