LVS负载均衡(6)--LVS调度算法详解

时间:2021-07-14
本文章向大家介绍LVS负载均衡(6)--LVS调度算法详解,主要包括LVS负载均衡(6)--LVS调度算法详解使用实例、应用技巧、基本知识点总结和需要注意事项,具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考一下。


1. LVS调度算法详解

1.1 静态调度算法

静态:仅根据算法本身进行调度,不考虑后端实际负载情况(起点公平)。

1.1.1 RR调度算法

RR:round robin 轮询调度算法,将每一次用户的请求,轮流分配给 Real Server节点。

LVS配置示例:

[root@lvs-01 ~]# ipvsadm -A -t 192.168.50.100:80 -s rr
[root@lvs-01 ~]# ipvsadm -A -t 192.168.50.100:443 -s rr
[root@lvs-01 ~]# ipvsadm -a -t 192.168.50.100:80 -r 192.168.50.22:80 -g
[root@lvs-01 ~]# ipvsadm -a -t 192.168.50.100:80 -r 192.168.50.23:80 -g
[root@lvs-01 ~]# ipvsadm -a -t 192.168.50.100:443 -r 192.168.50.22:443 -g
[root@lvs-01 ~]# ipvsadm -a -t 192.168.50.100:443 -r 192.168.50.23:443 -g

[root@lvs-01 ~]# ipvsadm -Ln
IP Virtual Server version 1.2.1 (size=4096)
Prot LocalAddress:Port Scheduler Flags
  -> RemoteAddress:Port           Forward Weight ActiveConn InActConn
TCP  192.168.50.100:80 rr
  -> 192.168.50.22:80             Route   1      0          0         
  -> 192.168.50.23:80             Route   1      0          0         
TCP  192.168.50.100:443 rr
  -> 192.168.50.22:443            Route   1      0          0         
  -> 192.168.50.23:443            Route   1      0          0  

1.1.2 WRR调度算法

WRR:weighted round robin 加权轮询调度算法,根据服务器的硬件情况、以及处理能力,为每台服务器分配不同的权值,使其能够接受相应权值的请求。

LVS配置示例:

#修改调度算法为wrr以及RS的权重
[root@lvs-01 ~]# ipvsadm -E -t 192.168.50.100:80 -s wrr
[root@lvs-01 ~]# ipvsadm -E -t 192.168.50.100:443 -s wrr
[root@lvs-01 ~]# ipvsadm -e -t 192.168.50.100:80 -r 192.168.50.22:80 -g -w 1
[root@lvs-01 ~]# ipvsadm -e -t 192.168.50.100:80 -r 192.168.50.23:80 -g -w 3
[root@lvs-01 ~]# ipvsadm -e -t 192.168.50.100:443 -r 192.168.50.22:443 -g -w 1
[root@lvs-01 ~]# ipvsadm -e -t 192.168.50.100:443 -r 192.168.50.23:443 -g -w 3

[root@lvs-01 ~]# ipvsadm -Ln
IP Virtual Server version 1.2.1 (size=4096)
Prot LocalAddress:Port Scheduler Flags
  -> RemoteAddress:Port           Forward Weight ActiveConn InActConn
TCP  192.168.50.100:80 rr
  -> 192.168.50.22:80             Route   1      0          0         
  -> 192.168.50.23:80             Route   3      0          0         
TCP  192.168.50.100:443 rr
  -> 192.168.50.22:443            Route   1      0          0         
  -> 192.168.50.23:443            Route   3      0          0 

#2.客户端访问测试:
[root@xuzhichao ~]# for i in {1..10} ;do curl -k -Hhost:www,xuzhichao.com https://192.168.20.50; done
node2.xuzhichao.com page
node2.xuzhichao.com page
node2.xuzhichao.com page
node1.xuzhichao.com page
node2.xuzhichao.com page
node2.xuzhichao.com page
node2.xuzhichao.com page
node1.xuzhichao.com page
node2.xuzhichao.com page
node2.xuzhichao.com page

1.1.3 SH调度算法

SH:Source Hashing 源地址 hash 调度算法,将请求的源 IP 地址进行 Hash 运算,得到一个具体的数值,同时对后端服务器进行编号,按照运算结果将请求分发到对应编号的服务器上。SH算法不能和WRR算法同时使用,配置的RS权重无效。类似于nginx的ip_hash算法。

  • 1.可以实现不同来源 IP 的请求进行负载分发;

  • 2.同时还能实现相同来源 IP 的请求始终被派发至某一台特定的节点;配置示例如下:

#1.修改调度算法为SH,配置的RSweight值无效
[root@lvs-01 ~]# ipvsadm -E -t 192.168.50.100:443 -s sh
[root@lvs-01 ~]# ipvsadm -E -t 192.168.50.100:80 -s sh

[root@lvs-01 ~]# ipvsadm -Ln
IP Virtual Server version 1.2.1 (size=4096)
Prot LocalAddress:Port Scheduler Flags
  -> RemoteAddress:Port           Forward Weight ActiveConn InActConn
TCP  192.168.50.100:80 sh
  -> 192.168.50.22:80             Route   1      0          0         
  -> 192.168.50.23:80             Route   3      0          0         
TCP  192.168.50.100:443 sh
  -> 192.168.50.22:443            Route   1      0          0         
  -> 192.168.50.23:443            Route   3      0          0 
  
#2.客户端访问测试效果,同一个客户端调度到同一台RS服务器:
[root@xuzhichao ~]# for i in {1..10} ;do curl -k -Hhost:www,xuzhichao.com https://192.168.20.50; done
node2.xuzhichao.com page
node2.xuzhichao.com page
node2.xuzhichao.com page
node2.xuzhichao.com page
node2.xuzhichao.com page
node2.xuzhichao.com page
node2.xuzhichao.com page
node2.xuzhichao.com page
node2.xuzhichao.com page
node2.xuzhichao.com page

1.1.4 DH调度算法

DH:destination hash 目标地址 hash 将客户端的请求,始终发往同一个 RS 。类似于nginx的hash $request_uri调度算法。

应用场景: LVS-cache-源站 ,始终调度到指定的 cache ,加速用户体验。

  • 客户端1请求视频资源

    • 1LVS通过DH调度算法将请求转发给Cache1节点;
    • 2.Cache1节点没有数据,则会请求源站集群,获取;
    • 3.Cache1节点会将数据直接返回给用户;
  • 客户端2请求腾讯资源

    • 1LVS通过DH调度管法将请求转发给Cache1节点;
    • 2.Cache1节点已经有相应的缓存数据,Cache1节点会直接将数据返回给用户(加速用户请求,提高体验度;
  • 问题

    • 1.如果大量的用户都转发到Cache1,则会造成Cache1节点压力过大,而其他Cache节点无任何压力;

配置示例:

[root@lvs-01 ~]# ipvsadm -E -t 192.168.50.100:80 -s dh
[root@lvs-01 ~]# ipvsadm -E -t 192.168.50.100:443 -s dh
[root@lvs-01 ~]# ipvsadm -Ln
IP Virtual Server version 1.2.1 (size=4096)
Prot LocalAddress:Port Scheduler Flags
  -> RemoteAddress:Port           Forward Weight ActiveConn InActConn
TCP  192.168.50.100:80 dh
  -> 192.168.50.22:80             Route   1      0          0         
  -> 192.168.50.23:80             Route   3      0          0         
TCP  192.168.50.100:443 dh
  -> 192.168.50.22:443            Route   1      0          0         
  -> 192.168.50.23:443            Route   3      0          0 

1.2 动态调度算法

动态:根据算法及 RS 节点负载状态进行调度,较小的 RS 将被调度(保证结果公平)。

1.2.1 LC调度算法

LC:Least-Connection 最少连接数调度算法,哪台 RS 连接数少就将请求调度至哪台 RS ,类似于nginx的least_con算法。

算法: Overhead = ( Active * 256 + Inactive仅连接 ) 一个活动连接相当于256个非活动连接。

activeconns:建立三次握手,并且有数据在传输;

inactiveconns:三次握手后,没有数据传输;

LC调度算法问题:

  • 图中场景,通过LC调度算法会发现,大部分请求会被RealServer1、RealServer2 性能差的节点处理。因为LC调度算法是谁的连接少就调度给准,没有考虑到后端主机的性能。

1.2.2 WLC调度算法

WLC:Weighted Least-Connection 加权最小连接数(默认调度算法),在服务器性能差异较大的情况下,采用“加权最少链接”调度算法优化负载均衡性能,权值较高的 RS 节点,将承受更多的连接;负载均衡可以自动问询 RS 节点服务器的负载状态,通过算法计算当前连接数最少的节点,而后将新的请求调度至该节点。

算法: Overhead =( Active * 256 + Inactive )/Weight

WLC调度算法问题:

  • 1.如果是刚搭建LVS,第一次连接,那往哪里调度呢? -->(谁是第一个添加的后端RS就调度给谁)。
  • 2.如果第一个添加的RS权重是2,那么他优先响应,是不是就不太合理了。
  • 3.假设有3台节点,权重分别为1,2,3,连接数分别为10,20,30,新请求可能被调度到任何1台节点。(三者计算结果一致。)

1.2.3 SED调度算法

SED:Shortest Expected Delay 最短期望延迟,尽可能让权重高的优先接收请求,不再考虑非活动状态,把当前处于活动状态的数目+1,通过算法计算当前连接数最少的节点,而后将新的请求调度至该节点。

算法:在WLC基础上改进, Overhead = (ACTIVE+1)*256/Weight

1.2.4 NQ调度算法

NQ:Never Queue 永不排队/最少队列调度

  • 原理: SED 算法存在的问题是,由于某台服务器的权重较小,比较空闲,甚至接收不到请求,而权重大的服务器会很忙,而 NQ 算法是说不管权重多大都会被分配到请求。简单来说,就是无需队列,如果有台 Real Server 的连接数为0会直接分配过去,后续采用 SED 算法。

  • 算法: Overhead = (ACTIVE+1)*256/Weight

1.2.5 LBLC调度算法

LBLC:Locality-Based Least-Connection 动态目标地址 hash 调度算法,解决 DH调度算法负载不均衡问题。

应用场景: LVS-cache-源站 ,此前 DH 算法始终调度到后端 Cache1 节点,会造成Cache1 负载过高, LBLC 会根据后端服务器负载情况,动态调度到后端其他 Cache 节点。

  • 客户端1请求视频资源
    • 1.LVS通过LBLC调度算法将请求转发给Cache1节点;
    • 2.Cachel节点没有数据,则会请求源站售群,获取资源;
    • 3.Cache1节点会将数据直接返回给用户;
  • 客户端2请求视频资源
    • 1.LVS检查发现Cache1节点压力过大,会将请求转发给Cache2节点;
    • 2.由于Cache2节点没有数据,则会请求源站获取资源;
    • 3.Cache2节点会将数据直接饭回给用户;
  • 问题:
    • 如果大量的用户请求,由于Cache1节点压力过大,则被调度到Cache2节点,Cache2节点没有缓存,岂不是又得缓存一次?

1.2.6 LBLCR调度算法

LBLCR: Locality-Based Least-Connection with Replication 带复制功能的LBLC算法,解决LBLC负载不均衡的问题,从负载重的复制到负载轻的RS。

应用场景: LVS-cache-源站 ,此前 LBLC 算法始终调度到后端 Cache1 节点,会造成Cache1 负载过高,会根据负载均衡动态调度到后端其他 Cache 节点,同时也会将缓存数据同步一份至 Cache1、Cache2 节点。

  • 客户端1请求视频资源
    • 1.LVS通过LBLCR调度算法将请求转发给Cache1节点;
    • 2.Cache1节点没有数据,则会请求源站集群获取数据;
    • 3.Cache1节点会将缓存的数据直接返回给用户;
    • 4.Cache1节点会将缓存数据同步至Cache2节点、Cache3节点;
  • 客户端2请求视频资源
    • 1.LVS检查发现Cache1节点压力过大,会将请求调度至Cache2或Cache3节点;
    • 2.Cache2、Cache3节点已经有Cache1同步的缓存数据;
    • 3.所以无论被客户端被调度到哪个节点处理,都能直接将数据返回给用户,而无需在次请求源站;

原文地址:https://www.cnblogs.com/xuwymm/p/15010096.html