LVS负载均衡介绍

article/2025/9/22 18:24:18

 一、lvs是什么?

LVS是Linux Virtual Server的简写,意即Linux虚拟服务器,是一个虚拟的服务器集群系统。本项目在1998年5月由章文嵩博士成立,是中国国内最早出现的自由软件项目之一。在linux内存2.6中,它已经成为内核的一部分,在此之前的内核版本则需要重新编译内核。

二、lvs的作用

LVS主要用于多服务器的负载均衡。它工作在传输层,可以实现高性能,高可用的服务器集群技术。
它廉价,可把许多低性能的服务器组合在一起形成一个超级服务器。
它易用,配置非常简单,且有多种负载均衡的方法。它稳定可靠,即使在集群的服务器中某台服务器无法正常工作,也不影响整体效果。
另外可扩展性也非常好。

因为lvs工作在传输层,所以相对于其他的负载均衡的解决办法(DNS域名轮流解析、应用层负载的调度、客户端的调度等,它的效率是非常高的)

LVS的通过控制IP来实现负载均衡。IPVS是其具体的实现模块。

三、lvs常见算法

轮询调度RR:

  将外部请求按照顺序轮流分配到真实的服务器上

加权轮询WRR:

  根据真实服务器的不同处理能力来调度访问请求

最少链接数LC:

  调度器通过最少连接调度算法动态的将网络请求调度到以建立的连接数最少的服务器上

(两台服务器配置差不多时使用)

加权最少连接WLC:

  优化负载的性能,较高权重的服务器将承受较大比例的活动连接负载

  (两台服务器 有一台比较弱时 可以使用)

基于局部性的最少连接 LBLC:

  针对目标的IP地址的负载均衡,应用于cache集群上。会根据请求的目标IP地址找出该目标IP地址最近使用的服务器,如果该服务器是可用的没有超载,则将请求发送到服务器上,若服务器不存在,或服务器处于一半的工作负载,则用最少连接数选出一个服务器

带复制的基于局部性的最少连接(locality-Based Least Connections with Replication)

也是针对目标IP地址的负载均衡,用于cache集群。它与LBLC算法不同之处是它要维护的是从一个目标IP地址到一组服务器的映射,而LBLC算法维护的是从一个目标IP地址到一台服务器的映射。

目标地址散列(Destination IP Hashing)
    目标地址散列调度算法根据请求的目标IP地址,作为散列键(Hash KEY)从静态分配的散列表中找出对应的服务器,若服务器是可用的且未超载,则请求发送到该服务器,否则返回空。

源地址散列

  根据请求的源IP地址,作为散列键从静态分配的散列表中找出对应的服务器,若服务器是可用的且未超载,则请求发送到该服务器,否则返回空。

源IP端口散列  

   通过hash函数将来自用一个源IP地址和源端口号的请求映射到后端同一台服务器上。

   (适合按服务的类型分类)

随机

  随机地将请求分发到不同的服务器上

  典型的负载均衡集群中,包括三层次的组件,前端至少一个负载均衡调度器(LB)负责相应并发来自客户端的访问请求;后端有大量真实服务器构成服务池(server pool)提供实际的应用服务

透明性 一致性和伸缩性

第一层:

负载调度器,这是访问整个集群系统唯一入口,对外使用所有服务器共有VIP,也称为集群IP,通常会配置主备两台调度器实现热备份。

第二层:

   服务器池,集群符提供的应用服务,由服务器池承担。每个节点具有独立的真实IP,只处理调度器分发过来的客户机请求。当某个节点失效时,负载调度器的容错机制会将它隔离,等排出错误后,在从新纳入服务器池

第三层:

  共享存储,为服务池中的所有节点提供稳定的,一致的文件存取服务,保证整个集群的统一性

工作模式: 调度技术可以基于IP、端口、内容进行分发。基于IP的效率最高。常见的有三种,地址转换、IP隧道和直接路由。

  地址转换:

简称NAT模式,类似于防火墙的私有网络结构,负载调度器作为所有服务器节点的网关,及作为客户机的访问入口,也是各个节点回应客户机的访问出口。服务器节点使用的是私有IP地址

 

IP隧道:

简称TUN模式,采用开放式的网络结构,负载调度器仅作为客户机的访问入口,各节点通过各自的Internet连接直接回应客户机,而不再经过负载调度器。服务器节点分散在不同的位置,具有独立的公网IP地址,通过专用IP隧道与负载调度器相互通信。

 

直接路由:

简称DR模式,采用半开放式网络结构,与TUN模式的结构类似,但是节点并不是分散的,而是与调度器位于同一物理网络。通过本地网络连接,不需要建立专用IP隧道。

     dr模式

 LVS集群的管理工作主要包括创建虚拟服务器、添加服务器节点、查看集群节点状态、删除服务器节点和保存负载分配策略


http://chatgpt.dhexx.cn/article/Nq3x2aBv.shtml

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