当前位置: 首页 > news >正文

计网 - LVS 是如何直接基于 IP 层进行负载平衡调度

文章目录

  • 模型
  • LVS的工作机制初探
  • LVS的负载均衡机制初探

在这里插入图片描述


模型

在这里插入图片描述

大致来说,可以这么理解(只是帮助我们理解,实际上肯定会有点出入),对于我们的 PC 机来说,物理层可以看成网卡,数据链路层可以看成网卡驱动程序,网络层和传输层由操作负责处理,应用层则是常用的一些网络应用程序和我们自己所编写的网络应用程序。

我们一些常见的网络应用基本上都是基于 TCP 和 UDP 的,这两个协议又会使用网络层的 IP 协议。但是我们完全可以绕过传输层的 TCP 和 UDP,直接使用 IP,比如

  • Linux 内核中的LVS 就可以直接基于 IP 层进行负载平衡调度;
  • 甚至还可以直接访问链路层,比如 tcpdump程序就是直接和链路层进行通信的

LVS的工作机制初探

LVS(Linux Virtual Server)是一个开源的负载均衡器,用于分发网络流量以提高系统的性能和可用性。其工作机制涉及以下关键步骤:

  1. 调度器(Scheduler)选择算法:
    LVS使用不同的调度算法来决定将请求分配给哪个后端服务器。常见的算法包括轮询、加权轮询、最小连接数等。调度器根据这些算法选择目标服务器。

  2. 网络地址转换(Network Address Translation,NAT):
    LVS使用NAT技术将客户端请求的源地址和端口转换为负载均衡器的地址和端口。这确保了响应流量正确返回到负载均衡器,然后再由负载均衡器转发给客户端。

  3. 负载均衡器转发请求:
    负载均衡器接收到客户端的请求后,根据调度器选择的后端服务器,将请求转发到相应的服务器。这样可以确保各个服务器的负载相对均衡,提高系统性能。

  4. 后端服务器响应:
    后端服务器接收到请求后,处理并生成响应。响应返回到负载均衡器。

  5. 负载均衡器返回响应给客户端:
    负载均衡器收到后端服务器的响应后,将响应转发给发起请求的客户端。在这个过程中,负载均衡器仍然会使用NAT技术将响应中的目标地址和端口转换回原始的客户端地址和端口。


LVS的负载均衡机制初探

LVS(Linux Virtual Server)是一个基于 IP 层的负载平衡解决方案,它通过对数据包的处理来实现负载平衡调度。下面是 LVS 如何直接基于 IP 层进行负载平衡调度的详细解释:

  1. IP 调度算法: LVS 使用 IP 调度算法来决定将客户端请求导向哪个服务器。这通常涉及到目标服务器的 IP 地址和端口号。常见的 IP 调度算法包括轮询调度、加权轮询、最小连接数等。这些算法允许 LVS 动态地将请求分配给多个后端服务器,以实现负载均衡。

  2. IP 转发: 当客户端发送请求到负载均衡器的虚拟 IP 地址时,LVS 在 IP 层拦截这些数据包。虚拟 IP 是负载均衡器的 IP 地址,而不是后端服务器的实际 IP 地址。负载均衡器检查目标 IP 和端口,并使用事先配置好的负载均衡算法来选择一个后端服务器。

  3. 修改目标 MAC 地址: 为了确保数据包到达正确的后端服务器,LVS 修改数据包的目标 MAC 地址,将其设置为选定的后端服务器的 MAC 地址。这样,数据包将直接传送到选定的服务器,而不是返回给客户端。

  4. 无连接负载平衡: LVS 通常以无连接的方式工作,即它不保持客户端与服务器之间的连接状态。每个请求都被独立处理,这使得 LVS 能够更轻松地适应不同的负载情况。

  5. 实时监控和调整: LVS 可以实时监控后端服务器的状态,例如服务器的负载、可用性等。基于这些信息,负载均衡器可以动态地调整负载分发策略,以确保最佳性能和可靠性。

在这里插入图片描述

相关文章:

计网 - LVS 是如何直接基于 IP 层进行负载平衡调度

文章目录 模型LVS的工作机制初探LVS的负载均衡机制初探 模型 大致来说,可以这么理解(只是帮助我们理解,实际上肯定会有点出入),对于我们的 PC 机来说,物理层可以看成网卡,数据链路层可以看成网卡…...

GEE机器学习——利用支持向量机SVM进行土地分类和精度评定

支持向量机方法 支持向量机(Support Vector Machine,SVM)是一种常用的机器学习算法,主要用于分类和回归问题。SVM的目标是找到一个最优的超平面,将不同类别的样本点分隔开来,使得两个类别的间隔最大化。具体来说,SVM通过寻找支持向量(即距离超平面最近的样本点),确定…...

【ARM Trace32(劳特巴赫) 使用介绍 13 -- Trace32 断点 Break 命令篇】

文章目录 1. Break.Set1.1 TRACE32 Break1.1.1 Break命令控制CPU的暂停1.2 Break.Set 设置断点1.2.1 Trace32 程序断点1.2.2 读写断点1.2.2.1 变量被改写为特定值触发halt1.2.2.2 设定非值触发halt1.2.2.4 变量被特定函数改写触发halt1.2.3 使用C/C++语法设置断点条件1.2.4 使用…...

【JVM入门到实战】(三) 查看字节码文件的工具

一、 javap -v命令 javap是JDK自带的反编译工具,可以通过控制台查看字节码文件的内容。适合在服务器上查看字节码文件内容。直接输入javap查看所有参数。输入javap -v 字节码文件名称 查看具体的字节码信息。(如果jar包需要先使用 jar –xvf 命令解压&a…...

9:00面试,9:05就出来了,问的问题有点变态。。。

从小厂出来,没想到在另一家公司又寄了。 到这家公司开始上班,加班是每天必不可少的,看在钱给的比较多的份上,就不太计较了。没想到12月一纸通知,所有人不准加班,加班费不仅没有了,薪资还要降40…...

无需重启,修改Linux服务器时区

Linux修改服务器时区(无需重启) 1、复制命令:2、使用tzselect命令:3、使用date查看是否修改正确 1、复制命令: cp /usr/share/zoneinfo/Asia/Shanghai /etc/localtime2、使用tzselect命令: tzselect按照要…...

【Android嵌入式开发及实训课程实验】【项目1】 图形界面——计算器项目

【项目1】 图形界面——计算器项目 需求分析界面设计实施1、创建项目2、 界面实现实现代码1.activity_main.xml2.Java代码 - MainActivity.java 3、运行测试 注意点结束~ 需求分析 开发一个简单的计算器项目,该程序只能进行加减乘除运算。要求界面美观,…...

利用SPSS进行神经网络分析过程及结果解读

模拟人类实际神经网络的数学方法问世以来,人们已慢慢习惯了把这种人工神经网络直接称为 神经网络。 神经网络在系统辨识、模式识别、智能控制等领域有着广泛而吸引人的前景,特别在智能控制中,人们对神经网络的自学习功能尤其感兴趣&#xff0…...

聚观早报 |东方甄选将上架文旅产品;IBM首台模块化量子计算机

【聚观365】12月6日消息 东方甄选将上架文旅产品 IBM首台模块化量子计算机 新思科技携手三星上新兴领域 英伟达与软银推动人工智能研发 苹果对Vision Pro供应商做出调整 东方甄选将上架文旅产品 东方甄选宣布12月10日将在东方甄选APP上线文旅产品,受这一消息影…...

web服务器之——www服务器的基本配置

目录 一、www简介 1、什么是www 2、www所用的协议 3、WEB服务器 4、主要数据 5、浏览器 二、 网址及HTTP简介 1、HTTP协议请求的工作流程 三、www服务器的类型(静态网站(HTML), 动态网站(jsp python,php,perl)) 1、 仅提供…...

微信小程序 -- ios 底部小黑条样式问题

问题&#xff1a; 如图&#xff0c;ios有的机型底部伪home键会显示在按钮之上&#xff0c;导致点击按钮的时候误触 解决&#xff1a; App.vue <script>export default {wx.getSystemInfo({success: res > {let bottomHeight res.screenHeight - res.safeArea.bott…...

白盒测试:探索软件内部结构的有效方法

引言&#xff1a; 在软件开发过程中&#xff0c;测试是确保软件质量的关键环节。传统的黑盒测试方法主要关注软件的功能和外部行为&#xff0c;而忽略了软件的内部结构和实现细节。然而&#xff0c;随着软件复杂性的增加&#xff0c;仅仅依靠黑盒测试已经无法满足项目的需求。因…...

图论-并查集

并查集(Union-find Sets)是一种非常精巧而实用的数据结构,它主要用于处理一些不相交集合的合并问题.一些常见的用途有求连通子图,求最小生成树Kruskal算法和最近公共祖先(LCA)等. 并查集的基本操作主要有: .1.初始化 2.查询find 3.合并union 一般我们都会采用路径压缩 这样…...

redis-学习笔记(Jedis 通用命令)

flushAll 清空全部的数据库数据 jedis.flushAll();set & get set 命令 get 命令 运行结果展示 exists 判断该 key 值是否存在 当 redis 中存在该键值对时, 返回 true 如果键值对不存在, 返回 false keys 获取所有的 key 值 参数是模式匹配 *代表匹配任意个字符 _代表匹配一…...

C语言:高精度乘法

P1303 A*B Problem - 洛谷 | 计算机科学教育新生态 (luogu.com.cn) 第一次画图&#xff0c;略显简陋。 由图可以看出c的小标与x,y下标的关系为x的下标加上y的下标再减一。 由此得到&#xff1a; c [ i j - 1 ] x [ i ] * y [ j ]x #include<stdio.h> #include<st…...

UE4 Niagara学习笔记

需要在其他发射器的同一个粒子位置发射其他粒子就用Spawn Particles from other Emitter 把发射器名字填上去即可 这里Move to Nearest Distance Field Subface GPU&#xff0c;可以将生成的Niagara附着到最近的物体上 使用场景就是做的火苗附着到物体上...

多维时序 | Matlab实现GA-LSTM-Attention遗传算法优化长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测

多维时序 | MATLAB实现BWO-CNN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测 目录 多维时序 | MATLAB实现BWO-CNN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测预测效果基本介绍模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 多维时序 | Matlab实…...

LeetCode205. Isomorphic Strings

文章目录 一、题目二、题解 一、题目 Given two strings s and t, determine if they are isomorphic. Two strings s and t are isomorphic if the characters in s can be replaced to get t. All occurrences of a character must be replaced with another character wh…...

Event Driven设计模式

EDA&#xff08;Event-Driven Architecture&#xff09;是一种实现组件之间松耦合、易扩展的架构方式。一个最简单的EDA设计需要包含如下几个组件&#xff1a; Events&#xff1a;需要被处理的数据。一个Event至少包含两个属性&#xff0c;类型和数据&#xff0c;类型决定了Eve…...

PostgreSql 设置自增字段

一、概述 序列类型是 PostgreSQL 特有的创建一个自增列的方法。包含 smallserial、serial和 bigserial 类型&#xff0c;它们不是真正的类型&#xff0c;只是为了创建唯一标识符列而存在的方便符号。其本质也是调用的序列&#xff0c;序列详情可参考&#xff1a;《PostgreSql 序…...

条件运算符

C中的三目运算符&#xff08;也称条件运算符&#xff0c;英文&#xff1a;ternary operator&#xff09;是一种简洁的条件选择语句&#xff0c;语法如下&#xff1a; 条件表达式 ? 表达式1 : 表达式2• 如果“条件表达式”为true&#xff0c;则整个表达式的结果为“表达式1”…...

系统设计 --- MongoDB亿级数据查询优化策略

系统设计 --- MongoDB亿级数据查询分表策略 背景Solution --- 分表 背景 使用audit log实现Audi Trail功能 Audit Trail范围: 六个月数据量: 每秒5-7条audi log&#xff0c;共计7千万 – 1亿条数据需要实现全文检索按照时间倒序因为license问题&#xff0c;不能使用ELK只能使用…...

Python实现prophet 理论及参数优化

文章目录 Prophet理论及模型参数介绍Python代码完整实现prophet 添加外部数据进行模型优化 之前初步学习prophet的时候&#xff0c;写过一篇简单实现&#xff0c;后期随着对该模型的深入研究&#xff0c;本次记录涉及到prophet 的公式以及参数调优&#xff0c;从公式可以更直观…...

Java面试专项一-准备篇

一、企业简历筛选规则 一般企业的简历筛选流程&#xff1a;首先由HR先筛选一部分简历后&#xff0c;在将简历给到对应的项目负责人后再进行下一步的操作。 HR如何筛选简历 例如&#xff1a;Boss直聘&#xff08;招聘方平台&#xff09; 直接按照条件进行筛选 例如&#xff1a…...

比较数据迁移后MySQL数据库和OceanBase数据仓库中的表

设计一个MySQL数据库和OceanBase数据仓库的表数据比较的详细程序流程,两张表是相同的结构,都有整型主键id字段,需要每次从数据库分批取得2000条数据,用于比较,比较操作的同时可以再取2000条数据,等上一次比较完成之后,开始比较,直到比较完所有的数据。比较操作需要比较…...

上位机开发过程中的设计模式体会(1):工厂方法模式、单例模式和生成器模式

简介 在我的 QT/C 开发工作中&#xff0c;合理运用设计模式极大地提高了代码的可维护性和可扩展性。本文将分享我在实际项目中应用的三种创造型模式&#xff1a;工厂方法模式、单例模式和生成器模式。 1. 工厂模式 (Factory Pattern) 应用场景 在我的 QT 项目中曾经有一个需…...

rknn toolkit2搭建和推理

安装Miniconda Miniconda - Anaconda Miniconda 选择一个 新的 版本 &#xff0c;不用和RKNN的python版本保持一致 使用 ./xxx.sh进行安装 下面配置一下载源 # 清华大学源&#xff08;最常用&#xff09; conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn…...

【Kafka】Kafka从入门到实战:构建高吞吐量分布式消息系统

Kafka从入门到实战:构建高吞吐量分布式消息系统 一、Kafka概述 Apache Kafka是一个分布式流处理平台,最初由LinkedIn开发,后成为Apache顶级项目。它被设计用于高吞吐量、低延迟的消息处理,能够处理来自多个生产者的海量数据,并将这些数据实时传递给消费者。 Kafka核心特…...

二维FDTD算法仿真

二维FDTD算法仿真&#xff0c;并带完全匹配层&#xff0c;输入波形为高斯波、平面波 FDTD_二维/FDTD.zip , 6075 FDTD_二维/FDTD_31.m , 1029 FDTD_二维/FDTD_32.m , 2806 FDTD_二维/FDTD_33.m , 3782 FDTD_二维/FDTD_34.m , 4182 FDTD_二维/FDTD_35.m , 4793...

CppCon 2015 学习:Time Programming Fundamentals

Civil Time 公历时间 特点&#xff1a; 共 6 个字段&#xff1a; Year&#xff08;年&#xff09;Month&#xff08;月&#xff09;Day&#xff08;日&#xff09;Hour&#xff08;小时&#xff09;Minute&#xff08;分钟&#xff09;Second&#xff08;秒&#xff09; 表示…...