大流量并发LVS负载

11lxm

编者按：本文对大流量、高负载LVS系统优化提供了参考意见，从IPVS、网卡、TCP/IP配置、硬件资源配置等方面进行了阐述。文章重点关注了IPVS connection hash table的参数计算过程。
Linux环境
CentOS 5.5
名词
LVS   :   Linux Virtual Server
IPVS :   IP Virtual Server，IPVS 是 LVS 实现的关键。
IPVS connection hash table  :  IPVS连接哈希表，用来“跟踪”进来、出去的网络包（for input and output packets lookups of IPVS)。
ip_vs_conn 结构体： 定义在内核档 include/net/ip_vs.h 中。该结构体（对象）是 IPVS 的调度对象。在 32 位系统上 128字节，64位系统上 192 字节。
IPVS connection hash table
内核中的代码：net/netfilter/ipvs/ip_vs_conn.c
int ip_vs_conn_tab_bits;
编译时可以定，Kconfig文件中说明该值的大小应该在 8 到 20 之间。当ip_vs_conn_tab_bits=20 时，哈希表的的大小（条目）为 pow(2,20)，即 1048576，约 104 万，足够用了。
int ip_vs_conn_tab_size;
IPVS哈希连接表的条目数（list_head结构数）。
ip_vs_conn_tab_size = 1 << ip_vs_conn_tab_bits;
哈希表的大小（条目数）是 2 的 ip_vs_conn_tab_bits 次方。
ip_vs_conn_tab = vmalloc(ip_vs_conn_tab_size * sizeof(struct list_head));
其中 IPVS连接哈希表占用的内存大小是 ip_vs_conn_tab_size * sizeof(struct list_head)
内核Kconfig文件中说一个哈希条目点用8个字节，但是实示上，一个条目占用的内存大小是和 list_head 结构体的大小相关， （可能）在32位的内核里是8个字节，64位的内核里是16个字节。当加载ip_vs模块的时候，使用dmesg可以看到具体的信息：
在32位系统上
IPVS: Registered protocols (TCP, UDP, AH, ESP)
IPVS: Connection hash table configured (size=4096, memory=32Kbytes)
IPVS: ipvs loaded.
在64位的系统上：
IPVS: Registered protocols (TCP, UDP, AH, ESP)
IPVS: Connection hash table configured (size=4096, memory=64Kbytes)
IPVS: ipvs loaded.
哈希冲突，是哈希算法的致命伤。“IPVS”使用“链表策略”(chaining scheme) 解决哈希冲突。当有大量的连接时，一个大的 “IPVS连接哈希表”将大大减少冲突。减少了冲突，意为着IPVS定位 ip_vs_conn 对象的速度更快。
下图示意了哈希表（Hash Table）这种数据结构。引用

如上图所示，首先分配一个指针数组，数组的每个元素是一个链表的头指针，每个链表称为一个槽（Slot）。哪个数据应该放入哪个槽中由哈希函数决 定，在这个例子中我们简单地选取哈希函数h(x) = x % 11，这样任意数据x都可以映射成0~10之间的一个数，就是槽的编号，将数据放入某个槽的操作就是链表的插入操作。
如果每个槽里至多只有一个数据，可以想像这种情况下search、insert和delete操作的时间复杂度都是O(1)，但有时会有多个数据被 哈希函数映射到同一个槽中，这称为碰撞（Collision），设计一个好的哈希函数可以把数据比较均匀地分布到各个槽中，尽量避免碰撞。如果能把n个数 据比较均匀地分布到m个槽中，每个糟里约有n/m个数据，则search、insert和delete和操作的时间复杂度都是O(n/m)，如果n和m的 比是常数，则时间复杂度仍然是O(1)。一般来说，要处理的数据越多，构造哈希表时分配的槽也应该越多，所以n和m成正比这个假设是成立的。
关联到IPVS，ip_vs_conn_tab_size 指的就是“槽”的数量。 N 指的应该是所有的调度对象 struct ip_vs_conn 的数量。
确定 ip_vs_conn_tab_bits 的最佳&#20540;：
假如你的 LVS 上每秒有 W 个“连接”建立， 平均每个“连接”将要保持 S 秒，即每个连接工作 S 秒，最佳 ip_vs_conn_tab_bits &#20540;应该满足 2 的 ip_vs_conn_tab_bits 次方靠近 W*S。最佳的 ip_vs_conn_tab_bits = log(W*S,2).
还有一个容易的方法：
使用 slabtop 观察 ip_vs_conn 结构的数量（OBJS），当然，应该是在系统流量最高的时候取得这个&#20540;，对该&#20540;求以 2为底 的对数，log(OBJS,2)。
获取ip_vs_conn OBJS的&#20540;：awk ‘/ip_vs_conn/{print $3}’  /proc/slabinfo
这个最佳&#20540;，以我理解，就是上面 “哈希表”结构说明中提到的M&#20540;，而 OBJS 就是 N &#20540; ，当M接近 N的时候，哈希表的复制度为O(1)，为最佳状态。
使我不解的是，这里为什么不设置的更大一些，仅仅是浪费一些内存而且（一个条目用去8或者16个字节）。即使取最大&#20540; 20,在64位内核上，也才只占去16M的内存，在32位的内核上，占去8M内存。
IPVS的默认&#20540;是12，32位机用掉 32K，64位机用掉 64K内存。假如不是因为小内存容易使用CPU缓存，那么就一定是为了节省内存，在服务器上，这样的策略，明显落后了。
问题的关键是查明 vmalloc() 函数的作用。
vmalloc() 函数的作用：
申请逻辑地址连续的内存，返回首内存地址。
看来IPVS连接哈希表的大小，与使用的内存（是高速缓存，还是普通内存）并无影响。
调整 ip_vs_conn_tab_bits的方法：
新的IPVS代码，允许调整 ip_vs_conn_bits 的&#20540;。而老的IPVS代码则需要通过重新编译来调整。
在发行版里，IPVS通常是以模块的形式编译的。
确认能否调整使用命令 modinfo -p ip_vs（查看 ip_vs 模块的参数），看有没有 conn_tab_bits 参数可用。假如可以用，那么说时可以调整，调整方法是加载时通过设置 conn_tab_bits参数：
在 /etc/modprobe.conf 添加下面一行
options ip_vs conn_tab_bits=20
假如没有 conn_tab_bits 参数可用，则需要重新调整编译选项，重新编译。
很不幸，即使将CentOS内核升级到最新版，也不支持这个参数，只能自定义编译了（没有编译成功，很郁闷）。
另外，假如IPVS支持调整 ip_vs_conn_tab_bits，而又将IPVS集成进了内核，那么只能通过重启，向内核传递参数来调整了。在引导程序的 kernel 相关的配置行上，添加：ip_vs.conn_tab_bits=20 ，然后，重启。
最终建意：
增大哈希表，调到 ip_vs_conn_tab_bits 到 20 。有一种说法是哈希表过大，会影响性能。但是根据我对哈希算法的理解，这种说法没有道理。
另一个有力的证据是，IPVS的作者也是这样配置的。
Network
增加LVS主机的网络吞吐能力，有利于提高LVS的处理速度和能力。
1. 使用更快的网卡，比如使用千兆、万兆的网卡。
2. 可以进一步将两块或多块网卡绑定（多块网卡的绑定有待验证），bonding 时 mode=0 （balance-rr）或者 mode=4（802.3ad，需要交换机支持聚合端口），miimon=80或者 miimon=100（毫秒）。
TCP/IP
/etc/sysctl.conf
net.core.netdev_max_backlog = 60000
Hardware
IPVS的运行，使用的服务器资源主要是 CPU、内存I/O、网络I/O；IPVS完全运行在内存中，并且运行在内核态。
当IPVS的应用在DR模式时，即不耗CPU，也不耗I/O，运行非常快，所以系统负载非常的低，跟据我的经验，一般负载总是0。所以 LVS 应用对服务器的配置要求非常低。以为 LVS 很重要，所以配置一个相当高端的服务器，实在是一种浪费。
其实我们可以做一下计算：
以64位系统为例，一个哈希表条目，16个字节，一个 ip_vs_conn 结构 192字节。以哈希表的冲突尽可能的少为场景（将 ip_vs_conn_tab_bits 设置为最大&#20540; 20 ），那么：
pow(2,20)=1048576
pow(2,20)*(16&#43;192)/1024/1024 = 208 M
就是说，当系统当前有100 万连接的时候，才用去内存 208 M，所以  IPVS 的主机，即使是1G的内存，也足以承载负载。
　　

　　

　　转自： http://hi.baidu.com/imfam520/blog/item/efd7d1d669e2b03206088b73.html