IPVS负载均衡&＃xff08;二&＃xff09;LVS集群介绍

以下内容主要摘自zhangwensong博士的博客

介绍LVS之前&＃xff0c;需要先说一下LVS的产生需求&＃xff1a;

LVS网络服务的需求

针对LVS需求&＃xff0c;我们给出了基于IP层和基于内容请求分发的负载平衡调度解决方法&＃xff0c;并在Linux内核中实现了这些方法&＃xff0c;将一组服务器构成一个实现可伸缩的、高可用网络服务的服务器集群&＃xff0c;我们称之为Linux虚拟服务器&＃xff08;Linux Virtual Server&＃xff09;。

LVS集群的通用结构

LVS集群采用IP负载均衡技术和基于内容请求分发技术。调度器具有很好的吞吐率&＃xff0c;将请求均衡地转移到不同的服务器上执行&＃xff0c;且调度器自动屏蔽掉服务器的故障&＃xff0c;从而将一组服务器构成一个高性能的、高可用的虚拟服务器。

我们组用的主要是IP负载均衡技术&＃xff0c;也就是所介绍的IPVS负载均衡

负载调度器&＃xff08;load balancer&＃xff09;

它是整个集群对外面的前端机&＃xff0c;负责将客户的请求发送到一组服务器上执行&＃xff0c;而客户认为服务是来自一个IP地址上的。它可以是用IP负载均衡技术的负载调度器&＃xff0c;也可以是基于内容请求分发的负载调度器&＃xff0c;还可以是两者的结合。

个人了解&＃xff0c;主要使用的是基于IP负载均衡技术的负载调度器

1. 调度器主要采用IP负载均衡技术
2. 在IP负载均衡技术中&＃xff0c;需要服务器池拥有相同的内容提供相同的服务
3. 调度器只根据负载情况从服务器池中选出一个服务器&＃xff0c;将该请求转发到选出的服务器&＃xff0c;并记录这个调度&＃xff1b;当这个请求的其他报文到达&＃xff0c;也会被转发到前面选出的服务器
4. 由于所有的操作都是在操作系统核心空间中将完成的&＃xff0c;它的调度开销很小&＃xff0c;所以它具有很高的吞吐率。

个人测试&＃xff1a;

测试平台&＃xff1a;AWS公有云、EC2

虚拟机类型&＃xff1a;c3.xlarge和c3.8xlarge

测试工具&＃xff1a;nuttcp(开源)和组内程序&＃xff0c;两种测试(其实测试核心程序是我写的。。。。)

测试结果&＃xff1a;单LVS&＃xff0c;c3.8xlarge可以达到65万pkts每秒&＃xff0c;流量大小为单向8Gbps&＃xff0c;丢包率低于十万分之一(这个结果在在知乎搜一搜一大堆&＃xff0c;性能数据都差不多)

测试结论&＃xff1a;具体结果是公司内部资料&＃xff0c;不可泄露&＃xff1b;AWS底层流量、路由能力非常强悍&＃xff0c;很强悍&＃xff0c;具体数据保密&＃xff0c;反正完爆阿里云

补充&＃xff1a;仍有很大优化能力&＃xff08;个人建议要使用FULL-NAT模式&＃xff09;

服务器池&＃xff08;server pool&＃xff09;

是一组真正执行客户请求的服务器。

1. 服务器池的结点数目是可变的
2. 当整个系统收到的负载超过目前所有结点的处理能力时&＃xff0c;可以在服务器池中增加服务器来满足不断增长的请求负载
3. 对大多数网络服务来说&＃xff0c;结点与结点间不存在很强的相关性&＃xff0c;所以整个系统的性能可以随着服务器池的结点数目增加而线性增长

第三条说得其实并不正确&＃xff0c;因为还有其他很多的限制条件&＃xff0c;实际上整个系统在实际应用中并不会线性增加&＃xff1b;个人经验是&＃xff1a;扩展10~100倍之后就需要拆分业务、架构&＃xff0c;否则会有瓶颈&＃xff1b;

其他限制条件&＃xff1a;譬如达到单个or单组IPVS上限&＃xff08;IPVS负载均衡器实际上肯定是需要多个&＃xff0c;进行互相备份的&＃xff0c;个人觉得应该是n&＃43;2模式这种备份&＃xff1b;还需要keepalive对服务器进行实时监控&＃xff09;

后端存储&＃xff08;backend storage&＃xff09;

它为服务器池提供一个共享的存储区&＃xff0c;这样很容易使得服务器池拥有相同的内容&＃xff0c;提供相同的服务。

1. 后端存储通常用容错的分布式文件系统&＃xff0c;譬如分布式数据库、memcache、redis

这个其实云服务商基本都提供吧&＃xff0c;反正云帮你省了很多I层和P层的事&＃xff0c;让你更好的专注于服务和内容&＃xff01;

总结

IPVS即现在所谓的P层&＃xff0c;硬件或者虚拟化硬件、虚拟化虚拟机、容器则是I层&＃xff0c;服务器池是S层&＃xff0c;后端存储有数据库、分布式数据库、memcache、redis等等&＃xff0c;属于P层---还是蛮符合现在硬件、数据、服务分离的思维的