intechnguВестник НГУ. Серия: Информационные технологииVestnik NSU. Series: Information Technologies1818-79002410-0420НГУ10.25205/1818-7900-2025-23-3-23-31intechngu-323Research ArticleСтатьиАнализ методов балансировки сетевого трафика в высоконагруженных сетяхAnalysis of Network Traffic Load Balancing Techniques in High-Load NetworksКрасовскаяН. В.KrasovskayaN. V.

Красовская Надежда Валерьевна, студентка магистратуры

Новосибирск

Nadezhda V. Krasovskaya, Master’s Student

Novosibirsk

n.krasovskaya@g.nsu.ruНовосибирский государственный университетРоссияNovosibirsk State UniversityRussian Federation2025101120252332331Copyright © Красовская Н.В., 20252025Красовская Н.В.Krasovskaya N.V.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://intechngu.elpub.ru/jour/article/view/323

В статье проводится комплексный анализ методов балансировки сетевого трафика в высоконагруженных сетях. Рассматриваются фундаментальные принципы распределения нагрузки, включая требования к сохранению целостности TCP-сессий и особенности идентификации сетевых потоков. Детально исследуются современные алгоритмы балансировки: от классического ECMP до перспективных решений на основе согласованного хеширования, HRW и Maglev. Особое внимание уделяется выбору оптимальных хеш-функций для идентификации сетевых потоков и сравнительному анализу характеристик различных методов. Представленные результаты позволяют выработать рекомендации по выбору стратегии балансировки для различных сценариев эксплуатации высоконагруженных сетевых инфраструктур.

This article provides a comprehensive analysis of network traffic balancing methods in high-load networks. It examines fundamental load distribution principles, including requirements for maintaining TCP session integrity and specific aspects of network flow identification. The study offers a detailed investigation of modern load balancing algorithms – from classical ECMP to advanced solutions based on consistent hashing, HRW, and Maglev. Particular attention is given to the selection of optimal hash functions for network flow identification and comparative analysis of different methods’ characteristics. The presented results enable the development of recommendations for choosing balancing strategies in various operational scenarios of high-load network infrastructures.

балансировка сетевого трафикавысоконагруженные сетисогласованное хешированиераспределение потоковMaglevnetwork load balancinghigh-load networksconsistent hashingflow distributionMaglevReferencesYasin W., Ibrahim H., Abdul Hamid N. A. W., Udzir N. I. Performance Analysis of Transport Control Protocol Flavours in the Existence of Packet Reordering Phenomena // Digital Enterprise and Information Systems, 2011. Р. 569–579. DOI: 10.1007/978-3-642-22603-8_50.Yasin W., Ibrahim H., Abdul Hamid N. A. W., Udzir N. I. Performance Analysis of Transport Control Protocol Flavours in the Existence of Packet Reordering Phenomena. Digital Enterprise and Information Systems, 2011, рp. 569–579. DOI: 10.1007/978-3-642-22603-8_50.Олифер В. Г., Олифер Н. А. Компьютерные сети, принципы, технологии, протоколы: учебник для вузов. 3-е изд. СПб.: Питер, 2007.Olifer V. G., Olifer N. A. Computer Networks: Principles, Technologies and Protocols, 3rd Edition, Saint Petersburg, Piter publ., 2007.Hopps C. Analysis of an Equal-Cost Multi-Path Algorithm, RFC Editor, Nov. 2000. DOI 10.17487/rfc2992.Hopps C. Analysis of an Equal-Cost Multi-Path Algorithm. RFC Editor, Nov. 2000. DOI: 10.17487/rfc2992.Ларин Д. В., Гетьман А. И. Средства захвата и обработки высокоскоростного сетевого трафика // Тр. ИСП РАН. 2021. № 4. С. 49–68. DOI 10.15514/ispras-2021-33(4)-4.Larin D. V., Getman A. I. High-speed network traffic capturing and processing tools. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS, 2021, vol. 33, no. 4, рp. 49–68. DOI: 10.15514/ispras-2021-33(4)-4. (in Russ.)Karger D., Lehman E., Leighton T., Panigrahy R., Levine M., Lewin D. Consistent hashing and random trees // Proceedings of the twenty-ninth annual ACM symposium on Theory of computing – STOC ’97, 1997. Р. 654–663, DOI 10.1145/258533.258660.Karger D., Lehman E., Leighton T., Panigrahy R., Levine M., Lewin D. Consistent hashing and random trees. Proceedings of the twenty-ninth annual ACM symposium on Theory of computing – STOC ’97, 1997, рp. 654–663. DOI: 10.1145/258533.258660.Thaler D. G., Ravishankar C. V. Using name-based mappings to increase hit rates // IEEE/ ACM Transactions on Networking. 1998. Vol. 6. No. 1. P. 1–14. DOI 10.1109/90.663936.Thaler D. G., Ravishankar C. V. Using name-based mappings to increase hit rates. IEEE/ACM Transactions on Networking, 1998, vol. 6, no. 1, p. 1–14. DOI: 10.1109/90.663936.Eisenbud D. E., Yi C., Contavalli C., Smith C., Kononov R., Mann-Hielscher E. et al. Maglev: a fast and reliable software network load balancer // Proceedings of the 13th Usenix Conference on Networked Systems Design and Implementation (NSDI’16). 2016. Usenix Association. Р. 523–535.Eisenbud D. E., Yi C., Contavalli C., Smith C., Kononov R., Mann-Hielscher E., et al. Maglev: a fast and reliable software network load balancer. Proceedings of the 13th Usenix Conference on Networked Systems Design and Implementation (NSDI’16), 2016, Usenix Association, рp. 523–535.Appleby A. Murmurhash3 // Github. URL: https://github.com/aappleby/smhasher/wiki/MurmurHash (date of access: 17.04.2025).Appleby A. Murmurhash3. Github. URL: https://github.com/aappleby/smhasher/wiki/Murmur-Hash (date of access: 17.04.2025).Suparn P., Mamta R. Evaluation and Categorization of Hashing Algorithms Based on Their Applications // IAENG International Journal of Applied Mathematics. 2025. No 55. P. 540–552.Suparn P., Mamta R. Evaluation and Categorization of Hashing Algorithms Based on Their Applications. IAENG International Journal of Applied Mathematics, 2025, no. 55, рp. 540–552.Akoto-Adjepong V., Asante M., Okyere-Gyamfi S. An Enhanced Non-Cryptographic Hash Function // International Journal of Computer Applications. 2020. Vol. 176. No. 15. P. 10–17. DOI 10.5120/ijca2020920014.Akoto-Adjepong V., Asante M., Okyere-Gyamfi S. An Enhanced Non-Cryptographic Hash Function. International Journal of Computer Applications, 2020, vol. 176, no. 15, рp. 10–17, DOI: 10.5120/ijca2020920014.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.