4种主要的LVS 算法

书上的内容,目前使用比较多的4种LVS算法,记录一下:

1. 轮询调度

调度器通过轮询调度(Round Robin)算法将外部请求按顺序轮流分配到集群中的真实服务器上,它均等地对待每一台服务器,而不管服务器上实际的连接数和系统负载。

2. 加权轮询

调度器通过“加权轮询”(Weighted Round Robin)调度算法根据真实服务器的不同处理能力来调度访问请求。这样可以保证处理能力强的服务器能处理更多的访问请求。调度器可以自动问询真实服务器的负载情况,并动态地调整其权值。

3. 最少连接
调度器通过"最少连接"(Least Conections)调度算法动态地将网络请求调度到已经建立连接数最少的服务器上。如果集群系统的真实服务器具有相近的系统性能,采用“最小连接”调度算法可以较好地均衡负载

4.加权最少连接

在集群系统中的服务器性能差异较大的情况下,调度器采用"加权最少连接"(Weighted Least Connections)调度算法优化负载均衡性能,具有较高权值的服务器将承受较大比例的活动连接负载。调度器可以自动询问真实服务器的负载情况,并动态地调整其权值。

 

### LVS调度算法详解 LVS(Linux Virtual Server)是一种基于Linux操作系统的高性能服务器集群解决方案,它通过不同的调度算法将网络流量分发到多个后端服务器上,以实现负载均衡和高可用性。以下是LVS支持的主要调度算法及其应用场景。 #### 1. **轮询(Round Robin, RR)** 轮询算法是最简单的调度方式之一,它按照顺序依次将请求分配给每个后端服务器(Real Server, RS)。这种算法适用于所有后端服务器性能相近的场景,确保每个服务器都能均匀地处理请求[^3]。 ```bash # 示例命令:设置LVS为轮询调度模式 ipvsadm -A -t 192.168.1.100:80 -s rr ``` #### 2. **加权轮询(Weighted Round Robin, WRR)** 加权轮询算法在轮询的基础上引入了权重的概念,允许为每个后端服务器分配不同的权重值。权重较高的服务器会比权重较低的服务器获得更多请求,适用于后端服务器性能不一致的情况[^3]。 ```bash # 示例命令:设置LVS为加权轮询调度模式 ipvsadm -A -t 192.168.1.100:80 -s wrr ``` #### 3. **最少连接(Least Connections, LC)** 最少连接算法根据当前各后端服务器的活动连接数来选择目标服务器,优先将新请求分配给连接数最少的服务器。这种算法适合于请求处理时间差异较大的场景,能够有效避免某些服务器因长时间处理复杂请求而过载。 ```bash # 示例命令:设置LVS为最少连接调度模式 ipvsadm -A -t 192.168.1.100:80 -s lc ``` #### 4. **加权最少连接(Weighted Least Connections, WLC)** 加权最少连接算法结合了最少连接和加权轮询的优点,不仅考虑了服务器的当前连接数,还考虑了服务器的权重。该算法首先计算每个服务器的 `(active_connections + 1) / weight` 值,然后选择最小值对应的服务器进行请求分配[^3]。 ```bash # 示例命令:设置LVS为加权最少连接调度模式 ipvsadm -A -t 192.168.1.100:80 -s wlc ``` #### 5. **目标地址哈希(Destination Hashing, DH)** 目标地址哈希算法根据客户端的目标IP地址进行哈希运算,确保来自同一目标地址的请求始终被转发到相同的后端服务器。这种算法特别适用于需要保持会话状态的场景,例如正向代理缓存服务中的负载均衡,宽带运营商常用此方法提高缓存命中率。 ```bash # 示例命令:设置LVS为目标地址哈希调度模式 ipvsadm -A -t 192.168.1.100:80 -s dh ``` #### 6. **源地址哈希(Source Hashing, SH)** 源地址哈希算法与目标地址哈希类似,但它根据客户端的源IP地址进行哈希运算,确保来自同一源地址的请求始终被转发到相同的后端服务器。这种算法同样适用于需要保持会话状态的场景,尤其是在反向代理环境中[^3]。 ```bash # 示例命令:设置LVS为源地址哈希调度模式 ipvsadm -A -t 192.168.1.100:80 -s sh ``` #### 7. **局部性基最少连接(Locality-Based Least Connections, LBLC)** LBLC算法是动态的目标地址哈希算法,结合了目标地址哈希和最少连接的优点。它首先根据目标地址哈希选择一个后端服务器,如果该服务器的负载过高,则会选择负载较低的其他服务器。这种算法适用于需要根据负载状态实现正向代理的场景[^1]。 ```bash # 示例命令:设置LVS为局部性基最少连接调度模式 ipvsadm -A -t 192.168.1.100:80 -s lblc ``` #### 8. **带复制功能的局部性基最少连接(Locality-Based Least Connections with Replication, LBLCR)** LBLCR算法是在LBLC的基础上增加了复制功能,解决了LBLC可能存在的负载不均衡问题。当某个后端服务器负载较重时,系统会自动将部分请求复制到负载较轻的服务器上,从而实现更均衡的负载分配[^1]。 ```bash # 示例命令:设置LVS为带复制功能的局部性基最少连接调度模式 ipvsadm -A -t 192.168.1.100:80 -s lblcr ``` #### 9. **短连接最少连接(Shortest Expected Delay, SED)** SED算法是另一种改进的最少连接算法,它不仅考虑了当前的连接数,还预测了未来一段时间内的延迟情况。该算法优先选择预计延迟最短的服务器,适用于短连接较多的场景。 ```bash # 示例命令:设置LVS为短连接最少连接调度模式 ipvsadm -A -t 192.168.1.100:80 -s sed ``` #### 10. **永不排队(Never Queue, NQ)** NQ算法是对SED算法的一种优化,它假设所有服务器都处于空闲状态,直接选择第一个可用的服务器进行请求分配。这种算法适用于请求量非常大的场景,能够减少等待时间,提高响应速度[^3]。 ```bash # 示例命令:设置LVS为永不排队调度模式 ipvsadm -A -t 192.168.1.100:80 -s nq ``` #### 11. **公平队列(Fair Queueing, FQ)** FQ算法通过公平队列机制,确保每个请求都能获得公平的处理机会。该算法适用于多用户并发访问的场景,能够有效避免某些用户因请求频繁而导致其他用户的服务质量下降[^3]。 ```bash # 示例命令:设置LVS为公平队列调度模式 ipvsadm -A -t 192.168.1.100:80 -s fq ``` #### 12. **随机早期检测(Random Early Detection, RED)** RED算法通过随机丢弃即将进入队列的请求,防止队列过载,从而避免网络拥塞。该算法适用于高流量、低延迟要求的场景,能够有效提升系统的稳定性和可靠性[^3]。 ```bash # 示例命令:设置LVS为随机早期检测调度模式 ipvsadm -A -t 192.168.1.100:80 -s red ``` ### 总结 LVS提供了多种调度算法,每种算法都有其适用的场景和特点。用户可以根据实际需求选择合适的调度算法,或者结合多种算法的优势,构建更加高效、稳定的负载均衡系统。
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