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一种虚拟化的服务器集群模型研究_负载平衡

时间:2013-05-10  作者:崔荣波,许晓兵,陆颖

论文导读::随着经济与电子商务的高速发展,企业与用户的业务交互次数呈现出几何级数增长的趋势,然而企业服务器的利用率却只有15%~30%。本论文阐述了在Linux平台上运用虚拟化技术将企业现有的服务器虚拟成多台服务器,同时运用负载均衡调度算法对虚拟的多台Linux客户机进行集群的方案模型,以达到强化企业业务的持续性,加固数据的完整性和安全性、降低IT部门在整个企业范围内的成本的目的。
论文关键词:虚拟化,服务器集群,负载平衡,Linux平台
 

1引言

随着计算机技术和Internet服务的发展,企业与用户之间的业务数据交互已经基本转移到互联网平台之上。经济与电子商务的快速发展使得用户与企业通过网络进行业务交互的次数呈现出几何级数增长的趋势,这对企业服务器的高可用性和高扩展性提出了很高的要求。因为任何服务器中断都会对企业造成不可估量的损失,如何在不增加企业IT成本的前提下,保证企业业务的持续性,成为企业IT部门必须考虑的问题。显然传统的单服务器已经不能满足需求,而购买多台服务器又会大大增加企业的IT成本。

由于IBM、微软、EMC等大公司的鼎力支持,虚拟化技术得到飞速发展,使得这个问题迎刃而解。应用这种技术不但强化业务的持续性,加固数据的安全性,同时帮助企业降低信息化的总成本。

2模型中使用的技术与算法

2.1虚拟化技术

虚拟化意指资源的打包和分离,允许企业在单一接口上管理不同的资源,降低管理的复杂度及成本。这种技术实现了在同一实体系统上运行多个操作系统,并允许系统资源在各个操作系统间按需求来进行资源分配。

虚拟化技术的提出是因为人们发现在生产环境中,服务器的实际负载率很低,企业服务器仅用到15%~30%的系统处理能力,绝大部分的服务器负载都低于40%,使得IT投资回报率偏低。在这种情况下,可以利用虚拟化技术,在一个物理服务器设备之上建立若干虚拟服务器系统,使之能够动态的分配资源,最终提高服务器的实际负载率,从而可以降低IT投资成本。虚拟化结构如图l所示。

负载平衡ManyServersOne Server

图1:虚拟化结构示意图

实现Linux虚拟化的方法有多种,它们都可以通过不同层次的抽象来实现相同的功能,常用的四种虚拟化方法[1]:硬件仿真、完全虚拟化、准虚拟化以及操作系统层虚拟化。

2.2 IP负载均衡技术

在负载平衡调度器的实现技术中,IP负载均衡技术起到至关重要的作用。在已有的IP负载均衡技术中有通过网络地址转换将一组服务器构成一个高性能的、高可用的虚拟服务器负载平衡,我们称之为VS/NAT(Virtual Server via Network Address Translation)技术,大多数商品化的IP负载均衡调度器产品都是使用此方法。在分析VS/NAT的缺点和网络服务的非对称性的基础上,我们提出通过IP隧道实现虚拟服务器的方法VS/TUN(Virtual Server via IP Tunneling),和通过直接路由实现虚拟服务器的方法VS/DR(Virtual Server via Direct Routing),它们可以极大地提高系统的伸缩性。

以上三种IP负载均衡技术的优缺点归纳在表1中:

表1:负载均衡技术的优缺点

 

 

 

VS/NAT

VS/TUN

VS/DR

Server

any

Tunneling

Non-arp device

server network

private

LAN/WAN

LAN

server number

low (10~20)

High (100)

High (100)

server gateway

load balancer

own router

Own router

以上三种方法分别所能支持最大服务器数目是依照以下条件下进行估计的,1假设调度器使用100M网卡,2 调度器的硬件配置与后端服务器的硬件配置相同,而且是对一般Web服务。如使用更高的硬件配置(如千兆网卡和更快的处理器)作为调度器,调度器所能调度的服务器数量会相应增加。

2.3调度算法

负载平衡调度是以连接为粒度的。按照HTTP 协议,从WEB服务器上获取每个对象都需要建立一个TCP 连接,而且同一用户的不同请求会被调度到不同的服务器上。因而这种细粒度的调度完全避免了用户访问的突发性引起的负载不平衡。下面介绍三种已实现的调度算法[2]

(1)最小连接调度,它需要记录各个服务器已建立TCP连接的数目,把新的连接请求发送到当前连接数最小的服务器。当各个服务器有相同的处理性能时,最小连接调度能把负载变化大的请求平滑分布到各个服务器上,所有处理时间比较长的请求不可能被发送到同一台服务器上。

(2)加权最小连接调度,当各个服务器的处理能力不同时,最小连接调度算法并不理想,因为TCP 连接处理请求后会进入TIME_WAIT状态,加权最小连接调度是最小连接调度的超集,各个服务器用相应的权值表示其处理性能。

假设每台服务器的权值为:

TCP连接数目:

依次选:

为最小者的服务器作为调度对象。

(3)持续的客户端连接调度算法,所有来自同一个IP的客户端将一直连接到同一个物理服务器,直到超过限时。Pcc是为HTTP和COOKIE 服务设置的。在这种调度规则下,第一次连接后,所有以后来自相同客户端的连接(包括来自其它端口)将会发送到相同的物理服务器。

3模型的建立与应用

建立模型,假设企业开始有两台服务器,一台正在使用,另一台只做定期备份,以备发生故障时接入,以保证公司业务的持续性。按照这种方法运行,在更换服务器时,可能对企业造成重大损失(因为在更换时,服务器是间断的)。

同时,如果一台服务器只装一个操作系统,它的最大利用率不超过40%。利用虚拟化技术,可将一台服务器变成多台虚拟服务器。根据这个思想,我们将企业的一台服务器虚拟成WEB服务器和数据库服器两台服务器,并分别为每台虚拟服务器虚拟三台客户机,同时使用磁盘阵列技术[3]来保证数据的完整性。其虚拟体系结构如图2所示中国论文下载中心。

负载平衡

图2:模型中的虚拟体系结构

4.1底层宿主机的硬件要求与OS的选择

底层主机上要运行多个虚拟的操作系统,系统负荷重。因此需要从CPU、内存及I/O三个方面配置底层平台[4]

操作系统作为宿主机的支撑平台,需要从系统的稳定性、运行效益以及客户机操作系统几方面综合考虑。由于Linux平台在内存分配、系统资源占用,进程调度、远程管理等方面比Windows更加高效与灵活,并且在易用性与管理性方面具有优势。故该模型采用Red hat Enterprise Linux5作为宿主机的系统平台[5][6]

如果虚拟机与宿主机为异种操作系统时,不同文件格式的转化带来较大的系统开销,降低了虚拟机的I/O性能。所以模型中的虚拟机同样采用Linux操作系统。

4.2构建模型中的虚拟网络结构

模型中将一台宿主机虚拟成六台Linux映像客户机[7],同时为每台客户机虚拟一个或多个网卡,客户机操作系统与外界交流的数据都是通过底层的宿主机的网卡进行中转的。每台虚拟机拥有一个或者几个不同网段的IP地址,因此它们可以构建若干个客户机局域网负载平衡,每个客户机局域网关联一个虚拟网段,在此虚拟网段上可以定义若干网络接口卡(NIC),类似于网络接口,用来关联每个客户机局域网上的主机。同时针对不同的硬件接口设备有不同的虚拟设备相对应,如图3所示。

负载平衡

图3:虚拟网络结构

4.3模型实验的分析

下面针对模型中所提出的四种虚拟化方法、三种IP负载均衡技术和三种调度算法的实验结果进行分析介绍。

最后给出本服务器模型所取得效能与传统服务器模型的效能进行量化的分析和比较。

4.3.1四种虚拟化技术的实验结果分析

对于四种虚拟化技术我们主要从CPU使用的角度进行量化比较。使用服务器压力测试工具LoadRunner模拟大量用户同时访问服务器,记录底层宿主机的CPU使用率,如图4所示。由于硬件仿真是在宿主系统上创建一个硬件虚拟机来仿真所想要的硬件,每条指令都必须在底层硬件上进行仿真,因此对CPU的占用率很高,且随着用户访问的次数的激增,整个服务器可能会崩溃。再看完全虚拟化,该方法使用虚拟软件,在虚拟服务器和底层硬件之间建立一个抽象层,当然利用抽象层进行代码转换会带来一定的系统开销,但是随着CPU辅助虚拟化硬件技术的出现,完全虚拟化由软件层模拟的功能已逐步转向硬件化,虚拟化效率不断在提高,因此大幅降低了CPU的占用率。准虚拟化,通过使用虚拟化应用接口来定制客户机操作系统内核,以替代不可虚拟的某些特权指令,因此当大量用户涉及到某些特权指令时,CPU的占用率会迅速上升。操作系统层虚拟化,没有独立的虚拟层,主机操作系统本身负责在多个虚拟服务器之间分配硬件资源,大量用户访问时,仅主机的分配动作就会占用大量资源。

 

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