专利名称：：一种实现负载均衡的方法及装置的利记博彩app
技术领域：
：本发明涉及通信
技术领域：
，尤其涉及一种实现负载均衡的方法及装置。
背景技术：
：随着互联网(Internet)的迅速普及与发展，产生了许多新的高带宽需求的多媒体应用，譬如网络电视、视频点播、多媒体远程教育等。这些多媒体应用满足了用户对因特网的需求，同时也带了网络拥塞的问题。网络拥塞的原因主要为网络中间节点的输出端口出现了负载不均衡。造成网络中间节点的输出端口负栽不均衡的原因主要为传统路由选择机制只选择按路由协议得到的最短路径，网络中间节点接收到的数据包进行传输均经过该最短路径。而网络中间节点到目的节点之间还存在多条除最短路径以外的次优路径，因此，传统路由选择机制易造成瓶颈链路，导致网络发生拥塞。在基于传输控制协议/互联网络协议(TCP\IP,TransmissionControlProtocol/InternetProtocol)的网络中，为了解决网络中间节点的输出端口负载不均衡的问题，现有解决方案主要包括以下两种方式第一种方式为基于包水平(per-packet)的负载均衡。具体为收到业务流的网络中间节点逐包进行负载均衡处理，常见的方法有轮询算法，加权轮询算法，最小负载分配算法，随机分配算法等。采用逐包的负载均衡方法，同一个业务流中的数据包可能沿着不同的路径到达接收端，虽能实现很好的均衡效果，但是由于各路径时延的不同，使得同一业务流中先发送的数据包滞后于后发送的数据包到达接收端，造成同一业务流的数据包在接收端发生乱序。第二种方式为是基于流水平(per-flow)的负载均衡。常见的基于流水平的负载均衡方法主要包括基于哈希算法的负载均衡。基于哈希算法的负载均衡包括直接哈希算法以及基于表的哈希算法。直接哈希算法非常简单且不需要维持数据流的额外的状态信息，常见的有目的地址哈希，源和目的地址折叠异或哈希，循环冗余校验CRC-16等。基于表的哈希算法需要维护数据流的状态信息，通ii^H周整哈希值与输出端口在表项中的关系，实现负载按期望的负载分配比分派。基于流水平的负载分配方法使得同一业务流中的数据包沿着相同的路径到达接收端，可以保证同一业务流中数据包按序到达接收端，在接收端不会出现乱序。但是由于网络中的各业务流的持续时间、数据量不尽相同，基于流水平的负载均衡采用的算法很可能会造成某些持续时间长、数据量巨大的业务流映射到网络中间节点的同一个输出端口，而其它输出端口相对空闲，造成负载均衡效果较差。发明人在研究过程中，发现上述两种现有解决方案至少存在以下缺点无法在保证数据包按序到达的同时，更好地实现负载均衡。具体地，基于包水平的负载均衡只关注了均衡问题，没有考虑数据包是否按序到达接收端。采用这种负载均衡的方法，数据包的乱序问题比较严重，网络的性能也会严重下降。基于流水平的负载均衡可以保证属于同一个业务流的数据包沿着相同的路径到达接收端，实现了数据包的按序到达，但是，不能很好地实现负载均衡。
发明内容有鉴于此，本发明提供了一种实现负载均衡的方法及装置，以在保证数据包按序到达接收端的同时，更好地实现负载均衡。一种实现负载均衡的方法，所述方法包括若接收到的数据包属于极大流，且当前各输出端口发生了负载不均衡，重新选择所述数据包的输出端口，所述极大流为同时满足以下两个条件的业务流在单位时间内到达的数据包个数大于第一门限值，持续时间大于第二门限值；通过为所述数据包重新选择的输出端口发送所述凄t据包。优选地，所述极大流通过以下方式进行判别设置第一计时器，在不大于所述第一计时器的门限值的时间内，若接收到的属于同一业务流的数据包的个数大于第三门限值，则所述业务流为极大流。可选地，所述方法还包括为所述业务流设置计数器，所述第三门限值为所述计数器的门限值。可选地，所述方法还包括若所述业务流为极大流，则将所述业务流的标识信息添加进极大流表，所述极大流表用于维护已确定出的极大流和与极大流对应的输出端口的映射关系。优选地，所述数据包是否属于所述极大流通过如下方式实现根据所述数据包的标识信息查找所述极大流表，若在所述极大流表中查找到与所述数据包的标识信息匹配的信息，则所述数据包属于所述才及大流。可选地，所述方法还包括为所述数据包所属的极大流的标识信息设定第二计时器，当第二计时器累计的时间大于所述第二计时器的门限值时，若没有接收到所述标识信息的数据包，则将所述极大流的标识信息从所述极大流表中删除。可选地，所述方法还包括在初始化时，确定候选下一跳集，所述候选下一跳集是从各下一跳节点中选出的下一跳节点组成的集合，为所述数据包重新选择的输出端口对应的下一跳节点属于所述候选下一跳集。优选地，所述确定候选下一跳集包括若可用下一跳节点个数大于所述候选下一跳集包含的下一跳节点个数门限值M，则从所述可用下一跳节点中选择权值排在前M位的下一跳节点构成候选下一跳集；若可用下一跳节点个数不大于所述M，则所述可用下一跳节点构成候选下一跳集，所述M为自然数；所述权值由所述各输出端口包含的路径的带宽信息、时延信息确定。8对所述各输出端口的队列长度进行统计；所述重新选4奪所述数据包的输出端口包括根据所述各输出端口的队列长度重新选择所述数据包的输出端口。可选地，所述方法还包括若所述数据包属于极小流，或者，所述数据包属于极大流且当前所述各输出端口负载分配均衡，维持与所述数据包对应的输出端口不变；所述极小流为在单位时间内到达的数据包个数小于第四门限值的业务流。一种实现负载均衡的装置，所述装置包括重新选#^单元，用于若接收到的数据包属于极大流，且当前各输出端口出现了负载不均衡，重新选择所述数据包的输出端口，所述极大流为同时满足以下两个条件的业务流在单位时间内到达的数据包个数大于第一门限值，持续时间大于第二门限值；输出端口队列单元，用于通过所述重新选择单元为所述数据包重新选择的输出端口发送所述数据包。优选地，所述重新选择单元包括极大流判别单元，用于设置第一计时器，以判别所述数据包所属的业务流是否为所述极大流。优选地，所述重新选择单元包括查找单元，所述查找单元包括极大流表，所述查找单元用于根据所述数据包的标识信息查找所述极大流表，若在所述极大流表中查找到与所述数据包的标识信息匹配的信息，则所述凄t据包属于所述;fe大流；所述极大流判别单元还用于若所述业务流为极大流，则将所述业务流的标识信息添加进所述查找单元的所述极大流表。可选地，所述重新选择单元还包括极大流表维护单元，用于为所述数据包所属的极大流的标识信息设定第二计时器，当第二计时器累计的时间大于所述第二计时器的门限值时，若没有接收到所述标识信息的数据包，则将所述极大流的标识信息从所述极大流表中删除。可选地，所述装置还包括候选下一跳集单元，用于在初始化时，确定候选下一跳集，所述候选下一跳集是从各下一跳节点中选出的下一跳节点组成的集合，为所述数据包确定的输出端口对应的下一跳节点属于所述候选下一跳集。可选地，所述装置还包括统计单元，用于对所述各输出端口的队列长度进行统计；所述重新选择单元用于根据所述统计单元统计的各输出端口的队列长度重新选择所述数据包的输出端口。可选地，所述装置还包括输出端口维持单元，用于若所述数据包属于极小流，或者，所述数据包属于极大流且当前所述各输出端口负载分配均衡，维持与所述数据包对应的输出端口不变。可以看出，本发明将网络中的业务流分为极大流与极小流。对于属于极大流的数据包，在输出端口负载不均衡的情况下，重新为其选择输出端口，即可以将数据包的输出端口调整到当前负载最小的输出端口上进行发送。对于属于极小流的数据包，或者在当前输出端口负载分配均衡的情况下属于极大流的数据包，仍然通过原有的输出端口进行发送。从而，在保证数据包按序到达接收端的同时，更好地实现负载均衡。图1为本发明方法流程图2为本发明实施例方法流程图；果的方法流程图4为本发明实施例网络中间节点确定某业务流是否为^f及大流的方法流程图5为本发明装置结构框图；图6为本发明实施例装置结构框图一；图7为本发明实施例装置结构框图二。具体实施例方式为了使本发明的上述特征、优点更加明显易懂，下面结合具体实施方式对本发明进行详细说明。首先，值得注意的是，本发明根据网络流量呈现出来的统计特性进行业务流区分。具体地，网络中各条业务流的持续时间、包含的数据包个数等不尽相同。通常，网络中的业务流大多为持续时间短、包含的数据包个数少的业务流，但是这些业务流包含的数据量只是网络的数据量中^[艮小的一部分。网络中的大部分数据由持续时间长、包含的数据包个数多的业务流组成。根据业务流的突发特性和流量特性，本发明把业务流分为极小流和极大流。极小流是在单位时间内到达的数据包个数小于预置的门限值。同时满足以下两个条件的业务流为极大流(1)在单位时间内到达的数据包个数大于预置的门限值；(2)该业务流的持续时间大于预置的门限值。具有多个下一跳的网络中间节点的输出端口发生负载不均衡主要是由于极大流造成的。在没有出现负载不均衡的情况下，业务流都按照预定的分配关系，緩存入网络中间节点确定的输出端口队列中，属于同一业务流的数据包将被分配至同一个输出端口队列中，确保业务流数据包的按序到达。在发生负载不均衡的情况下，总体上采用基于流的负载分配策略，由输出端口触发进行过载输出端口的调整，把造成过载的极大流调整到具有最小负载的输出端口上。此时，其它业务流都不会被调整，仍然按照之前指定的输出端口调度，被调整的极大流经调整后，后续到达的属于该极大流的数据包都将沿着调整后的输出端口调度。这样，调整之前的数据包沿着相同的路径到达接收端，调整之后的数据包沿着调整之后的路径到达接收端，从而不会造成数据包的乱序。同时，还可以有效的利用网络的资源，提高网络的整体性能。请参考图1,为本发明方法流程图，包括以下步骤步骤101:若接收到的数据包属于极大流，且当前各输出端口发生了负载不均衡，重新选择所述数据包的输出端口，所述才及大流为同时满足以下两个条件的业务流在单位时间内到达的数据包个数大于第一门限值，持续时间大于第二门限值；步骤102:通过为所述数据包重新选择的输出端口发送所述数据包。下面结合实施例对图1所示步骤进行详细说明。首先，网络中间节点可以在初始化时进行以下工作(1)对包含输出端口带宽以及时延信息的信息库进行维护。该信息库维护有网络中间节点每个输出端口到下一跳节点的各链路的带宽值和时延值，以便确定到目的节点的候选下一跳集。(2)确定候选下一跳集。根据路由协议得到的到达目的节点的可用下一跳节点有可能会比较多，最大值为路由器端口总数减1,这就意味着到目的节点可能会出现多条路径。各路径的情况不尽相同，有的带宽比较宽，有的带宽比较窄，对这些可用的下一跳节点进行筛选得到候选下一跳集。下一跳节点的确定也就是数据包输出端口的确定。给各个输出端口赋予归一化的权重^，i<n,n为可用下一跳节点的个数，n为自然数，该权重值的大小由各路径的带宽、时延共同决定，具体可以通过如下公式实现x归一化带宽士(l-")x归一化时延，其中0<"<1。设定候选下一跳集可以包含的下一跳节点个数门限值M,M为自然数。若可用下一跳节点个数n大于M,从可用下一跳节点中挑选其权值排在前M位的下一跳节点构成候选下一跳集。若可用下一跳节点个数n小于等于M,可用下一跳节点全部构成候选下一跳集。(3)网络中间节点实时或者周期性统计各输出端口队列长度信息。为了能自适应的调整输出端口的负载分配，需要把原本映射到过载输出端口的业务流映射至负载最小的输出端口，这就需要有各输出端口的队列长度信息。各输出端口队列长度信息可以及时进行更新，以提供负载最小的队列信息。需要指出的是，网络中间节点不仅在初始化时需要统计各输出端口队列长度信息，初始化完成后，网络中间节点还要实时或者周期性统计各输出端口队列长度信息。若周期性进行统计，周期的取值较小。(4)结合候选下一跳集的信息和期望的负载分配比，确定哈希映射表中各业务流与输出端口之间的映射。初始化完成后，当网路中间节点接收到数据包时，需要确定其输出端口。请参考图2，为本发明实施例方法流程图，可以包括以下步骤步骤201:提取接收到的数据包的相关头部信息，根据提取的信息确定该数据包的标识号(flow_ID);可以提取数据包的包头的5元组信息(5元组信息包括源IP地址，目的IP地址，源端口号，目的端口号，协议类型号)，并不对提取的数据包的包头信息加以限制，可以是5元组中的部分域。对提取出的数据包的包头信息进行哈希运算，可以采用CRC-16等哈希函数进行哈希运算，得到该数据包的flow—ID。属于同一个业务流的数据包具有相同的flow一ID。步骤202:将flow_ID作为关键字，分别查找哈希映射表(hash—table)以及才及大流表(flow—table);极大流表用于维护极大流和与极大流对应的输出端口的映射关系。根据得到的flow—ID查找哈希映射表，得到第一查询结果。同时，根据得到的flow—ID在极大流表中查找。若在极大流表中没有匹配结果，说明该数据包不属于极大流。若在极大流表中有匹配结果，说明该数据包属于极大流。查找极大流表之后，得到第二查询结果。在该数据包属于极大流的情况下，当输出端口队列的调整信息有效时，说明此时各输出端口负载不均衡，需要进行调整。此时，第二查询结果有效。根据各输出端口的队列长度信息，把该数据包映射到具有最小负载的输出端口。当输出端口队列输出的调整信息无效时，说明此时不需要对负载进行均衡，虽然该数据包属于极大流，但是第二查询结果无效。在根据得到的flow一ID在极大流表中查找的同时，网络中间节点同步进行着极大流的统计确认。具体为设置一个统计用第一计时器，并对第一计时器设定相应的门限值，同时给每个业务流设置了数据包个数计数器，并分别对各计数器设定了相应门限值。在不大于第一计时器的门限值的时间内，某个业务流的数据包个数超出了其计数器的门限值，则该业务流是一个极大流，把该业务流的flow—ID添加到极大流表中。一旦第一计时器累计的时间大于第一计时器的门限值，将当前用于确i/^及大流的统计信息全部清零，进入下一轮才及大流确认循环过程。需要指出的是，得到第一查询结果的方式不局限于查找哈希映射表。步骤203:根据在哈希映射表以及在极大流表中的查询结果确定该数据包的丰餘出端口；若第一查询结果有效，第二查询结果无效，选择第一查询结果确定该数据包的输出端口。选择第一查询结果确定该数据包的输出端口时，该数据包原来应选择的输出端口仍然作为其输出端口。若第一查询结果与第二查询结果均有效，选择第二查询结果确定该数据包的输出端口。选择第二查询结果确定该数据包的输出端口时，根据各输出端口队列长度信息选择负载最小的输出端口作为该数据包的输出端口。与输出端口相应的下一跳节点属于候选下一跳集。步骤204:将该数据包緩存到确定的输出端口的输出队列。可选地，在步骤202的过程中，还可以包括为flow—ID设定第二计时器和与第二计时器相应的门限值，若该数据包在极大流表中有匹配结果，第二计时器清零；在不大于第二计时器的门限值的时间内，若没有再收到该flowjD的数据包，将该flowID在极大流表中删除。第二计时器的主要作用是确定极大流表中的flow—ID是否还有效。若某个flow—ID无效，则将无效的flow—ID删除以减小极大流表中表项的个数。极大流表中的各flow—ID均有各自的第二计时器。在某flow—ID的第二计时器的门限值内，若网络中间节点接收到该flowJDD对应的数据包，第二计时器清零后重新开始计时。若第二计时器的时间大于其门限值，网络中间节点还没有接收到该flow—ID对应的数据包，将该flow—ID从极大流表中删除。请参考图3,为本发明实施例中网络中间节点通过查找极大流表得到第二查询结果的方法流程图，可以包括以下步骤步骤301:在极大流表中查找得到的flow_ID;步骤302:判断是否有匹配结果，若有，执行步骤303,否则，得到无效的查询结果；步骤303:查看输出端口队列输出的调整信息是否有效，若有效，得到有效的第二查询结果，否则，得到无效的第二查询结果。当第二查询结果有效时，更新极大流表中与得到的flow—ID匹配的极大流的映射关系，即更新与该极大流对应的输出端口，更新之后的输出端口为具有最小负载的输出端口，选择具有最小负载的输出端口作为该数据包的输出端口。请参考图4,为本发明实施例网络中间节点确定某业务流是否为极大流的方法流程图，可以包括以下步骤步骤401:接收到一个数据包时，判断第一计时器累计的时间是否大于第一计时器的门限值，若大于，执行步骤402,否则，执行步骤403;步骤402:将所有业务流的计数器以及第一计时器清零，以进入下一条业务流的判别，返回步骤401;步骤403:判断当前接收到的数据包是否是其所属业务流中第一个到达网络中间节点的数据包，若是，执行步骤404,否则，执行步骤405;步骤404:为当前接收到的数据包所属的业务流设置计数器，返回步骤401;此时计数器counter=l,等待对下一个数据包的判断。步骤405:将当前接收到的数据包所属的业务流的计数器的值加1;步骤406:判断当前接收到的数据包所属的业务流的计数器的值是否大于该计数器的门限值，若大于，执行步骤407,否则，返回步骤401;若大于，说明当前接收到的数据包所属的业务流是极大流。步骤407:将当前接收到的数据包的flow—ID添加进极大流表；步骤408:当前接收到的数据包所属的业务流的计数器清零，返回步骤401。可以看出，本发明将网络中的业务流分为极大流与极小流。对于属于极大流的数据包，在输出端口负载不均衡的情况下，重新选择其输出端口，即可以将数据包的输出端口调整到当前负载最小的输出端口上进行发送。对于属于极小流的数据包，或者在当前输出端口负载分配均衡的情况下属于极大流的数据包，仍然通过原有的输出端口进行发送。从而，在保证数据包按序到达接收端的同时，更好地实现负载均衡。同时，还可以有效的利用网络的资源，提高网络的整体性能。请参考图5，为本发明装置结构框图，包括重新选择单元501,用于若接收到的数据包属于极大流，且当前各输出端口出现了负载不均衡，重新选择所述数据包的输出端口，所述极大流为同时满足以下两个条件的业务流在单位时间内到达的数据包个数大于第一门限值，持续时间大于第二门限值；输出端口队列单元502,用于通过所述重新选择单元501为所述数据包重新选择的输出端口发送所述数据包。请参考图6,为本发明实施例装置结构框图一，在图5所示各单元的基础上，还可以包括候选下一跳集单元503,用于在初始化时，确定候选下一跳集，所述候选下一跳集是从各下一跳节点中选出的下一跳节点组成的集合，为所述数据包确定的输出端口对应的下一跳节点属于所述候选下一跳集。统计单元504,用于对所述各输出端口的队列长度进行统计；所述重新选择单元501用于根据所述统计单元504统计的各输出端口的队列长度重新选择所述数据包的输出端口。输出端口维持单元505，用于若所述数据包属于极小流，或者，所述数据包属于极大流且当前所述各输出端口负载分配均衡，维持与所述数据包对应的输出端口不变。提取单元506,用于提取所述数据包包头中的相关信息，以确定所述数据包的标识号，并将所述标识号作为关键字输出至重新选择单元501以及输出端口维持单元505。输出单元507,用于根据所述重新选才,单元501或者所述输出端口维持单元505确定的输出端口将数据包输出至相应的输出端口。请参考图7，为本发明实施例装置结构框图二，在图6所示各单元的基础上，重新选择单元501可以包括极大流判别单元508,用于设置第一计时器，以判别所述数据包所属的业务流是否为所述极大流。查找单元509,所述查找单元509包括极大流表，所述查找单元509用于根据所述数据包的标识信息查找所述极大流表，若在所述极大流表中查找到与所述数据包的标识信息匹配的信息，则所述数据包属于所述极大流；所述极大流判别单元508还用于若所述业务流为极大流，则将所述业务流的标识信息添加进所述查找单元508的所述极大流表。极大流表维护单元510，用于为所述数据包所属的极大流的标识信息设定第二计时器，当第二计时器累计的时间大于所述第二计时器的门限值时,若没有接收到所述标识信息的数据包，则将所述极大流的标识信息从所述极大流表中删除。下面结合图2所示步骤对图7各单元执行的操作进行详细说明。初始化时，统计单元504实时或者周期性对各输出端口的队列长度进行统计。候选下一跳集单元503确定候选下一跳集。初始化完成后，统计单元504还需要实时或者周期性对各输出端口的队列长度进行统计。提取单元506提取接收到的数据包的相关头部信息，根据提取的信息确定该数据包的标识号flow一ID。将flow—ID作为关键字分别输出至重新选择单元501以及输出端口维持单元505。重新选择单元501的查找单元509在极大流表中查找该数据包所属的业务流是否属于极大流。同时，极大流判别单元508设置第一计时器，判断该数据包所属的业务流是否为极大流。可选地，极大流表维护单元510对极大流表进行维护，将无效的flow—ID从极大流表中删除。输出端口维持单元505输出第一查询结果，重新选择单元501输出第二查询结果。若第二查询结果有效，重新选^l奪单元5014艮据统计单元504的统计信息为该报文重新选择输出端口。输出单元507根据第一查询结果或者第二查询结果确定的输出端口，将该报文输出至输出端口队列单元502。、可以看出，本发明将网络中的业务流分为极大流与极小流。对于属于极大流的数据包，在输出端口负载不均衡的情况下，重新选择其输出端口，即可以将数据包的输出端口调整到当前负载最小的输出端口上进行发送。对于属于极小流的数据包，或者在当前输出端口负载分配均衡的情况下属于极大流的数据包，仍然通过原有的输出端口进行发送。从而，在保证数据包按序到达接收端的同时，更好地实现负载均衡。同时，还可以有效的利用网络的资源，提高网络的整体性能。最后，还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语"包括"、"包含"或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、在没有更多限制的情况下，由语句"包括一个……"限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的硬件平台的方式来实现，当然也可以全部通过硬件来实施，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案对
背景技术：
做出贡献的全部或者部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。以上对本发明所提供的一种实现负载均衡的方法及装置进行了详细介实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。权利要求1、一种实现负载均衡的方法，其特征在于，所述方法包括若接收到的数据包属于极大流，且当前各输出端口发生了负载不均衡，重新选择所述数据包的输出端口，所述极大流为同时满足以下两个条件的业务流在单位时间内到达的数据包个数大于第一门限值，持续时间大于第二门限值；通过为所述数据包重新选择的输出端口发送所述数据包。2、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述极大流通过以下方式进行判别设置第一计时器，在不大于所述第一计时器的门限值的时间内，若接收到的属于同一业务流的数据包的个数大于第三门限值，则所述业务流为极大流。3、根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括为所述业务流设置计数器，所述第三门限值为所述计数器的门限值。4、根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括若所述业务流为极大流，则将所述业务流的标识信息添加进极大流表，所述极大流表用于维护已确定出的才及大流和与才及大流对应的输出端口的映射关系。5、根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述数据包是否属于所述极大流通过如下方式实现根据所述数据包的标识信息查找所述极大流表，若在所述极大流表中查找到与所述数据包的标识信息匹配的信息，则所述数据包属于所述极大流。6、根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括为所述数据包所属的极大流的标识信息设定第二计时器，当第二计时器累计的时间大于所述第二计时器的门限值时，若没有接收到所述标识信息的数据包，则将所述极大流的标识信息从所述极大流表中删除。7、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括在初始化时，确定候选下一跳集，所述候选下一跳集是从各下一跳节点中选出的下一跳节点组成的集合，为所述数据包重新选择的输出端口对应的下一跳节点属于所述候选下一跳集。8、才艮据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述确定候选下一跳集包括若可用下一跳节点个数大于所述候选下一跳集包含的下一跳节点个数门限值M,则从所述可用下一跳节点中选择权值排在前M位的下一跳节点构成候选下一跳集；若可用下一跳节点个数不大于所述M,则所述可用下一跳节点构成候选下一跳集，所述M为自然数；所述权值由所述各输出端口包含的路径的带宽信息、时延信息确定。9、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括对所述各输出端口的队列长度进行统计；所述重新选择所述数据包的输出端口包括才艮据所述各输出端口的队列长度重新选择所述数据包的输出端口。10、根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括若所述数据包属于极小流，或者，所述数据包属于极大流且当前所述各输出端口负载分配均衡，维持与所述数据包对应的输出端口不变；所述极小流为在单位时间内到达的数据包个数小于第四门限值的业务、、云11、一种实现负载均衡的装置，其特征在于，所述装置包括重新选择单元，用于若接收到的数据包属于极大流，且当前各输出端口出现了负载不均衡，重新选择所述数据包的输出端口，所述极大流为同时满足以下两个条件的业务流在单位时间内到达的数据包个数大于第一门限值，持续时间大于第二门限值；输出端口队列单元，用于通过所述重新选择单元为所述数据包重新选择的输出端口发送所述数据包。12、根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述重新选择单元包括极大流判别单元，用于设置第一计时器，以判别所述数据包所属的业务流是否为所述一及大流。13、根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述重新选择单元包括查找单元，所述查找单元包括极大流表，所述查找单元用于根据所述数据包的标识信息查找所述极大流表，若在所述极大流表中查找到与所述数据包的标识信息匹配的信息，则所述数据包属于所述极大流；所述极大流判别单元还用于若所述业务流为极大流，则将所述业务流的标识信息添加进所述查找单元的所述极大流表。14、根据权利要求13所述的装置，其特征在于，所述重新选择单元还包括极大流表维护单元，用于为所述数据包所属的极大流的标识信息设定第二计时器，当第二计时器累计的时间大于所述第二计时器的门限值时，若没有接收到所述标识信息的数据包，则将所述极大流的标识信息从所述极大流表中删除。15、根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括候选下一跳集单元，用于在初始化时，确定候选下一跳集，所述候选下一跳集是从各下一跳节点中选出的下一跳节点组成的集合，为所述数据包确定的输出端口对应的下一跳节点属于所述候选下一跳集。16、根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括统计单元，用于对所述各输出端口的队列长度进行统计；所述重新选择单元用于根据所述统计单元统计的各输出端口的队列长度重新选择所述数据包的#r出端口。17、根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括输出端口维持单元，用于若所述数据包属于极小流，或者，所述数据包属于极大流且当前所述各输出端口负载分配均衡，维持与所述数据包对应的#"出端口不变。全文摘要本发明公开了一种实现负载均衡的方法及装置。本发明公开的方法包括若接收到的数据包属于极大流，且当前各输出端口发生了负载不均衡，重新选择所述数据包的输出端口，所述极大流为同时满足以下两个条件的业务流在单位时间内到达的数据包个数大于第一门限值，持续时间大于第二门限值；通过为所述数据包重新选择的输出端口发送所述数据包。通过本发明，可以在保证数据包按序到达接收端的同时，更好地实现负载均衡。文档编号H04L12/56GK101478480SQ200910000068公开日2009年7月8日申请日期2009年1月5日优先权日2009年1月5日发明者婧于,卜佑军,姜锟鹏,晶曲,朱圣平,朱宣勇,汪斌强,超王申请人:中国人民解放军信息工程大学