IPSAN环境下LVS负载均衡的研究与实现

论文摘要

互联网应用规模的迅速扩张,使服务器端所承受的负载压力越来越大,已经远远超过单台服务器所能承受的极限,从而致使集群技术来承担这种信息需求。目前,大型互联网公司普遍采用服务器集群的方式提供服务,而未来云计算和虚拟化技术的发展,也会对集群技术提出新的要求。LVS （Linux虚拟服务器）的实现促进了集群技术的发展,但其负载调度的权值是静态的,调度器不能根据服务器的真实负载情况来实时动态地调整权值,这样容易给服务器造成负载倾斜。所以有必要对它进行认真的研究与拓展。互联网迅速发展带来的另一个问题就是海量数据的存储,由于万兆存储技术能够大幅度提高存储系统每端口的I/O带宽（是现有存储系统的2.5-5倍）,并且具备向40Gbit/s甚至100Gbit/s的后期扩展潜力,是解决当前用户业务需求发展中对存储系统数据处理能力的持续提升需求的理想技术,因此IPSAN值得关注与研究。本文首先对已有的WLC（加权最小连接）算法进行了优化,通过服务器负载动态反馈,负载均衡器动态的调整权值,从而使服务器达到更好的负载均衡。其次通过对IPSAN存储网络技术和LVS集群技术的分析研究,在实验室中,用数台价格低廉的普通PC架构了一个高可用性、高可伸缩性的WEB系统。其中WEB系统的存储部分采用PC架构、以太网卡+initiator软件连接方式、GFS网络存储共享来实现；LVS负载均衡采用VS/DR（直接路由模式）、优化的WLC算法和Heartbeat高可用性方案来实现。最后本文利用LoadRunner测试工具对系统的高可用性、负载均衡对服务性能的提升及优化的WLC算法进行了测试,确认Heartbeat能很好的消除负载均衡器单点故障的问题,LVS集群大大提高优化了服务性能而优化的WLC算法使服务器能更好的处理客户端的请求。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.2 存储的发展历程及展望
• 1.3 负载均衡技术概述
• 第二章 IPSAN系统的技术分析
• 2.1 IPSAN和FCSAN的对比
• 2.2 IPSAN组件
• 2.3 iSCSI协议
• 2.4 iSCSI存储系统架构
• 2.4.1 控制器架构
• 2.4.2 iSCSI连接桥架构
• 2.4.3 PC架构
• 2.4.4 PC+NIC架构
• 2.5 iSCSI存储连接方式
• 2.5.1 以太网卡+initiator软件方式
• 2.5.2 硬件TOE网卡+initiator软件方式
• 2.5.3 iSCSI HBA卡连接方式
• 2.6 iSCSI存储使用模式
• 2.6.1 存储设备层共享
• 2.6.2 集群共享
• 2.6.3 网络存储共享
• 第三章 LVS集群系统的研究
• 3.1 LVS介绍
• 3.2 LVS的体系结构
• 3.2.1 负载均衡器（Load Balancer）
• 3.2.2 服务器池（Server Pool）
• 3.2.3 共享存储（Shared storage）
• 3.3 基于IP的负载均衡技术
• 3.3.1 网络地址转换模式（VS/NAT）
• 3.3.2 IP隧道模式（VS/TUN）
• 3.3.3 直接路由模式（VS/DR）
• 3.3.4 三种负载均衡技术比较
• 3.4 基于LVS的可伸缩Web服务
• 3.5 LVS内核中的连接调度算法
• 第四章 调度算法比较与优化
• 4.1 常用算法的不足
• 4.2 算法优化的思路
• 4.2.1 WLC的算法流程
• 4.2.2 WLC优化的思路
• 4.3 优化WLC算法的设计与实现
• 4.3.1 服务器综合负载
• 4.3.2 权值计算
• 4.3.3 负载调度器的SERVER进程
• 4.3.4 服务器的CLIENT进程
• 第五章 负载均衡在WEB系统中的实现
• 5.1 WEB系统结构
• 5.2 实验环境的搭建
• 5.3 iSCSI存储的实现
• 5.3.1 Raid
• 5.3.2 配置iscsi-target
• 5.3.3 配置iscsi-initiator
• 5.3.4 GFS共享存储的实现
• 5.4 LVS负载均衡的实现
• 5.5 WEB系统的实现
• 5.6 LVS性能测试
• 5.6.1 测试内容及方案
• 5.6.2 测试结果
• 第六章 结论与展望
• 6.1 论文完成的工作
• 6.2 问题与展望
• 参考文献
• 致谢
• 附录