f5服务器负载均衡四层技术-具体应用场景和优势有哪些

F5服务器负载均衡四层技术详解

随着互联网技术的飞速发展，企业对网络服务的需求日益增长，服务器负载均衡技术应运而生，F5作为全球领先的负载均衡解决方案提供商，其四层负载均衡技术凭借其高性能、高可靠性和易用性，得到了广泛的应用,本文将详细介绍F5服务器负载均衡四层技术。

F5服务器负载均衡四层技术

F5服务器负载均衡四层技术，也称为L4负载均衡，主要针对传输层（TCP/UDP）进行负载均衡，它通过分析TCP/UDP协议头部的信息，如源IP地址、目标IP地址、源端口号、目标端口号等，来实现对请求的转发,F5四层负载均衡技术具有以下特点：

F5服务器负载均衡四层技术架构

F5服务器负载均衡四层技术架构主要包括以下组件：

F5服务器负载均衡四层技术应用场景

F5服务器负载均衡四层技术适用于以下场景：

问题：F5四层负载均衡与七层负载均衡有什么区别？

解答：四层负载均衡主要针对传输层（TCP/UDP）进行负载均衡，而七层负载均衡则针对应用层（HTTP/HTTPS）进行负载均衡，四层负载均衡适用于对性能要求较高的场景,而七层负载均衡则适用于需要处理复杂业务逻辑的场景。

问题：F5负载均衡设备支持哪些负载均衡算法？

解答：F5负载均衡设备支持多种负载均衡算法，包括轮询、最少连接、IP哈希、源IP哈希、URL哈希等,用户可以根据实际需求选择合适的负载均衡算法。

为什么我的机器打开浏览器那么卡

在使用Windows XP的过程中，系统速度会随着时间的推移越来越慢，你可重装系统，但重装后，那么多的应用软件也要重新安装，如何在不安装系统的前提下提升Windows XP的运行速度呢？1、定期整理磁盘碎片计算机硬盘中最细小的单位是扇区，一个档案通常会占用若干扇区，每当硬盘用久了，无数次的新增、更改和删除档案后，就会造成很多断断续续的扇区，因而非连续性的档案便会愈来愈多，硬盘磁头便需要花更多时间跳来跳去来读取数据，这就导致硬盘速度减慢。 有见及此，windows才会有“整理磁盘碎片”出现。 只要执行“整理磁盘碎片”，所有非连续性的档案都会被重新编排得整整齐齐，至于执行时间，大约一星期左右执行一次便可了。 2、去掉预定任务通常情况下，Windows XP在连接其它计算机时，会全面检查对方机子上所有预定的任务，这个检查会让你等上30秒钟或更多时间。 去掉的方法是开始a、修改注册表的run键，取消那几个不常用的东西，比如Windows Messenger。 启用注册表管理器：开始→运行→Regedit→找到“HKEY_CURRENT_USER\Software\Microsoft\Windows\Current\Version\Run\MSMSGS”/BACKGROUND这个键值，右键→删除，世界清静多了，顺便把那几个什么cfmon的都干掉吧。 b、修改注册表来减少预读取，减少进度条等待时间，效果是进度条跑一圈就进入登录画面了，开始→运行→regedit启动注册表编辑器，找HKEY_LOCAL_MACHINESYSTEM\ Current\Control\SetControl\ Session anagerMemory\ManagementPrefetchParameters，有一个键EnablePrefetcher把它的数值改为“1”就可以了。 另外不常更换硬件的朋友可以在系统属性中把总线设备上面的设备类型设置为none(无)。 3、关闭系统属性中的特效这可是简单有效的提速良方。 点击开始→控制面板→系统→高级→性能→设置→在视觉效果中，设置为调整为最佳性能→确定即可。 这样桌面就会和win2000很相似的，我还是挺喜欢XP的蓝色窗口，所以在“在窗口和按钮上使用视觉样式”打上勾，这样既能看到漂亮的蓝色界面，又可以加快速度。 5、Windows XP实现1秒关机体积庞大的Windows XP操作系统关机起来很慢，大约需要30～50秒，但是按我们下面提供的方法更改注册表选项，你的Windows XP系统关机速度就会非常的快了。 找到HKEY－CURRENT－USER＼Control Panel＼Desktop键，将WaitToKillAppTimeout改为：1000，即关闭程序时仅等待1秒。 另：程序出错和系统自动关闭停止响应的程序如何实现快速关闭。 a、将HungAppTimeout 值改为：200，表示程序出错时等待0.5秒。 b、将AutoEndTasks 值设为：1，让系统自动关闭停止响应的程序。 6、关掉调试器Dr. Watson我好像从win95年代开始一次也没用过这东西，可以这样取消：打开册表，找到HKEY_LOCAL_MACHINE\SOFTWARE\Microsoft\Windows NT\Current\Version\AeDebug子键分支，双击在它下面的Auto键值名称，将其“数值数据”改为0，最后按F5刷新使设置生效，这样就取消它的运行了。 沿用这个思路，我们可以把所有具备调试功能的选项取消，比如蓝屏时出现的，在“我的电脑→属性→高级→设置→写入调试信息→选择无”等等。 7、加快启动速度要加快Windows XP的启动速度。 可以通过修改注册表来达到目的，在注册表编辑器，找到HKEY_LOCAL_MACHINESYSTEMCurrentControlSetControlSession ManagerMemory ManagementPrefetchParameters，在右边找到EnablePrefetcher主键，把它的默认值3改为1，这样滚动条滚动的时间就会减少；9、优化网上邻居Windows XP网上邻居在使用时系统会搜索自己的共享目录和可作为网络共享的打印机以及计划任务中和网络相关的计划任务，然后才显示出来，这样速度显然会慢的很多。 这些功能对我们没多大用的话，可以将其删除。 在注册表编辑器中找到HKEY_LOCAL_MACHINEsofewareMicrosoftWindowsCurrent VersionExploreRemoteComputerNameSpace，删除其下的(打印机)和{D-4C6A-11CF8D87- 00AA0060F5BF}(计划任务)，重新启动电脑，再次访问网上邻居，你会发现快了很多。 10、自动关闭停止响应程序有些时候，Win XP会提示你某某程序停止响应，很烦，通过修改注册表我们可以让其自行关闭，在HKEY_CURRENT_USERControl PanelDesktop中将字符健值是AutoEndTasks的数值数据更改为1，重新注销或启动即可。 11、加快菜单显示速度为了加快菜单的显示速度，我们可以按照以下方法进行设置：我们可以在HKEY_CURRENT_USERControl PanelDesktop下找到“MenuShowDelay”主键，把它的值改为“0”就可以达到加快菜单显示速度的效果。 12、清除内存中不被使用的DLL文件在注册表的HKKEY_LOCAL_MACHINESOFTWAREMicrosoftWindowsCurrentVersion，在Explorer增加一个项AlwaysUnloadDLL，默认值设为1。 注：如由默认值设定为0则代表停用此功能。 13、加快预读能力改善开机速度Windows XP预读设定可提高系统速度，加快开机速度。 按照下面的方法进行修改可进一步善用CPU的效率：HKEY_LOCAL_MACHINESYSTEMCurrentControlSetControlSessionManagerMemoryManagement]，在PrefetchParameters右边窗口，将EnablePrefetcher的数值数据如下更改，如使用PIII 800MHz CPU以上的建议将数值数据更改为4或5，否则建议保留数值数据为默认值即3。 四、Windows 2003现在最新的微软操作系统是Win Server 2003。 它是对应服务器的，现在有越来越多有朋友都升级到Windows 2003，安装之后大家发现没有，些操作系统麻烦多多，这样功能没有，那样功能打不开，甚至连听歌，玩游戏也成问题了。 其实，Server 2003在XP的基础强化了安全性和稳定性，不得不关闭了一些工作站系统。 我们是把 Win 2003当工作站用，当然要重新打开这些服务。 1、为DirectX加速刚刚安装了Windows 2003，但是现在发现很多3D游戏都不能运行，只有一些传统2D平面游戏还能勉强运行，而且速度很慢。 感觉上Windows 2003在运行PhotoShop时很快，但是为何不能运行3D游戏？这并不是因为Windows 2003不支持3D游戏，而是系统设置的问题。 首先请确保以正确的方式安装好显卡驱动，然后就要打开DirectX加速。 DirectX加速是3D游戏最基本的需要，然而“为了”使Windows Server 2003更为单一地面向服务器平台应用，微软居然默认将其加速功能关闭。 即便是在安装了最新的DirectX 9.0之后也不会自动打开加速功能，而必须手动设置。 在“开始”→“运行”对话框中输入“dxdiag”以打开DirectX诊断工具。 随后在显示一栏中将DirectDraw、Direct3D、AGP纹理加速功能启用。 如此一来，Windows Server 2003便能运行各种3D游戏。 除此以外，Windows Server 2003还默认关闭了硬件加速，你可以在显示属性的高级菜单中将其设置为完全加速。 2、关闭服务器向导装完win 2003，你会发现“管理您的服务器”出现，把左下角的“登录时不要显示该页”勾上。 如果你在开机时找不到，可以进入控制面板－管理工具－管理你的服务器中找到3、开启硬件加速桌面点击右键，进入属性－设置－高级－疑难解答，开启完全的硬件加速，这时会出现黑屏，然后回复正常。 4、声音加速开始－运行－输入dxdiag－声音，把“声音的硬件加速级别”拉到“完全加速”。 6、提高系统性能右键点击“我的电脑”图标，进入属性－高级－性能－设置，调整为最佳性能。 7、加速任务栏除了将“任务栏保持在其它窗口的前端”其它全部去掉，原因如下：自动隐藏任务栏：避免找不到任务栏，而且占用系统分组相似任务栏按钮：程序过于集中，很难找到显示时钟：有钟就无须用时钟隐藏不活动图标：不知道现在使用了那些应用程序8、提高桌面显示速度右键点击桌面进入显示属性，把桌面墙纸和屏幕保护都关掉，在外观－效果中，把所有勾去掉。 9、资源管理器提速在资源管理器或我的电脑上，选择工具－文件夹选项－常规，选择“使用windows传统风格的文件夹”。 把“隐藏受保护的操作系统文件”和“隐藏己知文件类型的扩展名”之外所有的选项都去掉。 特别是“记住每个文件夹的视图设置”、“鼠标指向文件夹和桌面项时显示提示信息”、“在文件夹提示中显示文件大小信息”这几项关掉，去掉个性化设置。 第三是资源管理器

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C++的粒子群算法运行结果

PSO粒子群优化算法

摘自：人工智能论坛

1. 引言 粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionarycomputation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究

PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。 系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。 但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。 而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。 详细的步骤以后的章节介绍

同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域

2. 背景: 人工生命

人工生命是来研究具有某些生命基本特征的人工系统.人工生命包括两方面的内容

1. 研究如何利用计算技术研究生物现象 2. 研究如何利用生物技术研究计算问题

我们现在关注的是第二部分的内容.现在已经有很多源于生物现象的计算技巧.例如, 人工神经网络是简化的大脑模型. 遗传算法是模拟基因进化过程的.

现在我们讨论另一种生物系统- 社会系统. 更确切的是,在由简单个体组成的群落与环境以及个体之间的互动行为.也可称做群智能(swarm intelligence).这些模拟系统利用局部信息从而可能产生不可预测的群体行为

例如floys 和 boids,他们都用来模拟鱼群和鸟群的运动规律,主要用于计算机视觉和计算机辅助设计.

在计算智能(computationalintelligence)领域有两种基于群智能的算法.蚁群算法(ant colonyoptimization)和粒子群算法(particle swarmoptimization). 前者是对蚂蚁群落食物采集过程的模拟.已经成功运用在很多离散优化问题上.

粒子群优化算法(PSO) 也是起源对简单社会系统的模拟.最初设想是模拟鸟群觅食的过程.但后来发现PSO是一种很好的优化工具.

3. 算法介绍

如前所述，PSO模拟鸟群的捕食行为。 设想这样一个场景：一群鸟在随机搜索食物。 在这个区域里只有一块食物。 所有的鸟都不知道食物在那里。 但是他们知道当前的位置离食物还有多远。 那么找到食物的最优策略是什么呢。 最简单有效的就是搜寻目前离食物最近的鸟的周围区域。

PSO从这种模型中得到启示并用于解决优化问题。 PSO中，每个优化问题的解都是搜索空间中的一只鸟。 我们称之为“粒子”。 所有的例子都有一个由被优化的函数决定的适应值(fitnessvalue)，每个粒子还有一个速度决定他们飞翔的方向和距离。 然后粒子们就追随当前的最优粒子在解空间中搜索

PSO初始化为一群随机粒子(随机解)。 然后通过叠代找到最优解。 在每一次叠代中，粒子通过跟踪两个极值来更新自己。 第一个就是粒子本身所找到的最优解。 这个解叫做个体极值pBest.另一个极值是整个种群目前找到的最优解。 这个极值是全局极值gBest。 另外也可以不用整个种群而只是用其中一部分最为粒子的邻居，那么在所有邻居中的极值就是局部极值。

在找到这两个最优值时,粒子根据如下的公式来更新自己的速度和新的位置

v[] = v[] + c1 * rand() *(pbest[]- present[]) + c2 * rand() * (gbest[] -present[])(a) present[] = persent[] + v[] (b)

v[] 是粒子的速度, persent[]是当前粒子的位置. pbest[]and gbest[] 如前定义 rand () 是介于（0， 1）之间的随机数.c1, c2是学习因子. 通常 c1 = c2 = 2.

程序的伪代码如下

For each particle ____Initialize particle END

Do ____For each particle ________Calculate fitness value ________If the fitness value is betterthan thebest fitness value (pBest) in history ____________set current value as the newpBest ____End

____Choose the particle withthe bestfitness value of all the particles as thegBest ____For each particle ________Calculate particle velocityaccording equation(a) ________Update particle position accordingequation(b) ____End While maximum iterations or minimum errorcriteriais not attained

在每一维粒子的速度都会被限制在一个最大速度Vmax，如果某一维更新后的速度超过用户设定的Vmax，那么这一维的速度就被限定为Vmax

4. 遗传算法和 PSO 的比较

大多数演化计算技术都是用同样的过程 1. 种群随机初始化 2. 对种群内的每一个个体计算适应值(fitnessvalue).适应值与最优解的距离直接有关 3. 种群根据适应值进行复制 4. 如果终止条件满足的话，就停止，否则转步骤2

从以上步骤，我们可以看到PSO和GA有很多共同之处。 两者都随机初始化种群，而且都使用适应值来评价系统，而且都根据适应值来进行一定的随机搜索。 两个系统都不是保证一定找到最优解

但是，PSO没有遗传操作如交叉(crossover)和变异(mutation).而是根据自己的速度来决定搜索。 粒子还有一个重要的特点，就是有记忆。

与遗传算法比较, PSO 的信息共享机制是很不同的.在遗传算法中，染色体(chromosomes)互相共享信息，所以整个种群的移动是比较均匀的向最优区域移动. 在PSO中,只有gBest (orlBest) 给出信息给其他的粒子， 这是单向的信息流动.整个搜索更新过程是跟随当前最优解的过程.与遗传算法比较, 在大多数的情况下，所有的粒子可能更快的收敛于最优解

5. 人工神经网络 和 PSO

人工神经网络(ANN)是模拟大脑分析过程的简单数学模型，反向转播算法是最流行的神经网络训练算法。 进来也有很多研究开始利用演化计算(evolutionarycomputation)技术来研究人工神经网络的各个方面。

演化计算可以用来研究神经网络的三个方面：网络连接权重，网络结构(网络拓扑结构，传递函数)，网络学习算法。

不过大多数这方面的工作都集中在网络连接权重，和网络拓扑结构上。 在GA中，网络权重和/或拓扑结构一般编码为染色体(Chromosome)，适应函数(fitnessfunction)的选择一般根据研究目的确定。 例如在分类问题中，错误分类的比率可以用来作为适应值

演化计算的优势在于可以处理一些传统方法不能处理的例子例如不可导的节点传递函数或者没有梯度信息存在。 但是缺点在于：在某些问题上性能并不是特别好。 2.网络权重的编码而且遗传算子的选择有时比较麻烦

最近已经有一些利用PSO来代替反向传播算法来训练神经网络的论文。 研究表明PSO是一种很有潜力的神经网络算法。 PSO速度比较快而且可以得到比较好的结果。 而且还没有遗传算法碰到的问题

这里用一个简单的例子说明PSO训练神经网络的过程。 这个例子使用分类问题的基准函数(Benchmarkfunction)IRIS数据集。 (Iris 是一种鸢尾属植物)在数据记录中，每组数据包含Iris花的四种属性：萼片长度，萼片宽度，花瓣长度，和花瓣宽度，三种不同的花各有50组数据.这样总共有150组数据或模式。

我们用3层的神经网络来做分类。 现在有四个输入和三个输出。 所以神经网络的输入层有4个节点，输出层有3个节点我们也可以动态调节隐含层节点的数目，不过这里我们假定隐含层有6个节点。 我们也可以训练神经网络中其他的参数。 不过这里我们只是来确定网络权重。 粒子就表示神经网络的一组权重，应该是4*6+6*3=42个参数。 权重的范围设定为[-100，100](这只是一个例子，在实际情况中可能需要试验调整).在完成编码以后，我们需要确定适应函数。 对于分类问题，我们把所有的数据送入神经网络，网络的权重有粒子的参数决定。 然后记录所有的错误分类的数目作为那个粒子的适应值。 现在我们就利用PSO来训练神经网络来获得尽可能低的错误分类数目。 PSO本身并没有很多的参数需要调整。 所以在实验中只需要调整隐含层的节点数目和权重的范围以取得较好的分类效果。

6. PSO的参数设置

从上面的例子我们可以看到应用PSO解决优化问题的过程中有两个重要的步骤:问题解的编码和适应度函数 PSO的一个优势就是采用实数编码,不需要像遗传算法一样是二进制编码(或者采用针对实数的遗传操作.例如对于问题f(x) = x1^2 + x2^2+x3^2 求解, 粒子可以直接编码为 (x1,x2, x3),而适应度函数就是f(x).接着我们就可以利用前面的过程去寻优.这个寻优过程是一个叠代过程, 中止条件一般为设置为达到最大循环数或者最小错误

PSO中并没有许多需要调节的参数,下面列出了这些参数以及经验设置

粒子数: 一般取 20 – 40.其实对于大部分的问题10个粒子已经足够可以取得好的结果,不过对于比较难的问题或者特定类别的问题, 粒子数可以取到100 或 200

粒子的长度: 这是由优化问题决定, 就是问题解的长度

粒子的范围: 由优化问题决定,每一维可是设定不同的范围

Vmax:最大速度,决定粒子在一个循环中最大的移动距离,通常设定为粒子的范围宽度,例如上面的例子里,粒子(x1, x2, x3) x1 属于 [-10, 10], 那么 Vmax的大小就是 20

学习因子: c1 和 c2 通常等于 2.不过在文献中也有其他的取值.但是一般 c1 等于 c2 并且范围在0和4之间

中止条件: 最大循环数以及最小错误要求. 例如,在上面的神经网络训练例子中,最小错误可以设定为1个错误分类, 最大循环设定为2000,这个中止条件由具体的问题确定.

全局PSO和局部PSO:我们介绍了两种版本的粒子群优化算法: 全局版和局部版.前者速度快不过有时会陷入局部最优. 后者收敛速度慢一点不过很难陷入局部最优.在实际应用中, 可以先用全局PSO找到大致的结果,再有局部PSO进行搜索.

另外的一个参数是惯性权重, 由Shi和Eberhart提出, 有兴趣的可以参考他们1998年的论文(题目:A modified particle swarm optimizer)