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基于软件定义网络的服务器集群负载均衡技术研究

更新时间：2019-12-25 14:21:24 大小：977K 上传用户：守着阳光1985 查看TA发布的资源 标签：服务器集群负载均衡 下载积分：1分评价赚积分（如何评价?）打赏收藏评论(0) 举报

资料介绍

在当前的网络体系结构下,采用硬件系统实现服务器集群负载均衡存在着获取负载节点状态困难、流量导向方式复杂等制约因素,不利于提升服务器集群的伸缩性和服务性能。针对此问题,该文提出一种基于软件定义网络(SDN)的负载均衡机制(SDNLB)。该机制借助SDN具有的集中式控制和流量灵活调度优势,利用SNMP协议和OpenFlow协议对服务器的运行状态和全局网络负载信息进行实时监测,并通过权值计算的方式选择出权重最高的服务器作为流处理的目标服务器,在此基础上,采用最优转发路径算法进行流量调度,从而达到提高服务器集群的利用率与处理性能的目的。搭建了实验平台对SDNLB的性能进行仿真测试,实验结果表明:在相同的网络负载条件下,SDNLB与其他负载均衡算法相比,能够有效地降低服务器集群的负载,并能够显著提高网络吞吐量和带宽利用率,缩短流的完成时间和平均时延。

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第 40卷第 12期

2018年12月

电

子

与

信

息

学

报

Vol. 40No. 12

Dec. 2018

Journal of Electronics & Information Technology

基于软件定义网络的服务器集群负载均衡技术研究

于天放*

芮兰兰

邱雪松

(北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室北京 100876)

摘要：在当前的网络体系结构下，采用硬件系统实现服务器集群负载均衡存在着获取负载节点状态困难、流量

导向方式复杂等制约因素，不利于提升服务器集群的伸缩性和服务性能。针对此问题，该文提出一种基于软件定

义网络(SDN)的负载均衡机制(SDNLB)。该机制借助SDN具有的集中式控制和流量灵活调度优势，利用SNMP协

议和OpenFlow协议对服务器的运行状态和全局网络负载信息进行实时监测，并通过权值计算的方式选择出权重

最高的服务器作为流处理的目标服务器，在此基础上，采用最优转发路径算法进行流量调度，从而达到提高服务

器集群的利用率与处理性能的目的。搭建了实验平台对SDNLB的性能进行仿真测试，实验结果表明：在相同的

网络负载条件下，SDNLB与其他负载均衡算法相比，能够有效地降低服务器集群的负载，并能够显著提高网络

吞吐量和带宽利用率，缩短流的完成时间和平均时延。

关键词：软件定义网络；OpenFlow；服务器集群；负载均衡；流量工程

中图分类号：TP393

文献标识码：A

文章编号：1009-5896(2018)12-3028-08

DOI: 10.11999/JEIT180207

Research on SDN-based Load Balancing Technology of Server Cluster

YU Tianfang

RUI Lanlan

QIU Xuesong

(State Key Laboratory of Networking and Switching Technology, Beijing University of

Posts and Telecommunications, Beijing 100876, China)

Abstract: Under the present network architecture, it is disadvantageous for scalability and service performance

of server cluster to adopt hardware systems to realize load balancing of server cluster, because there are some

restriction factors in such a method, including the difficulty of acquiring load nodes status and the complexity

of redirecting traffic, etc. To solve the problem, a Load Balancing mechanism based on Software-Defined

Networking (SDNLB) is proposed. With superiorities of SDN such as centralized control and flexible traffic

scheduling, SDNLB monitors run states of servers and overall network load information by means of SNMP

protocol and OpenFlow protocol in real time, and chooses the highest weight server as target server aiming for

processing coming flows through the way of weight value calculation. On this basis, SDNLB takes full

advantage of the optimal forwarding path algorithm to carry on traffic scheduling, and achieves the goal that

raises utilization rate and processing performance of server cluster. An experiment platform is built to carry out

simulation tests for overall performance of SDNLB, and the experiment results show that under the same

network load conditions, SDNLB lowers effectively loads of server cluster, noticeably raises network throughput

and bandwidth utilization, and reduces finish time and average latency of flows, compared with other load

balancing algorithms.

Key words: Software-Defined Networking (SDN); OpenFlow; Server cluster; Load balancing; Traffic engineering

1 引言

的方式来负载多用户的接入和任务请求，并借助专

用的负载均衡器将系统负载分配到不同的节点进行

处理，避免服务器出现单点故障造成流量的损失。

负载均衡器所采用的调度算法是影响负载均衡效果

的关键因素。一般而言，负载均衡算法主要分为无

状态算法和有状态算法。较典型的无状态算法包括

轮询调度算法RR[1]、目标地址散列算法DH[2]等。

这些算法具有实现简单、易于部署的特点，在执行

随着云计算、大数据等新兴技术的不断涌现，

数据中心等大型机构通常采用多台服务器组成集群

收稿日期：2018-02-28；改回日期：2018-08-13；网络出版：2018-08-22

*通信作者：于天放ꢀ

基金项目：国家自然科学基金(61702048, 61302078)

Foundation Items: The National Natural Science Foundation of

China (61702048, 61302078)

第 12期

于天放等：基于软件定义网络的服务器集群负载均衡技术研究

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过程中不依赖于任务的性质、执行时间和服务器状

态的变化，因此会出现服务器之间的负载无法随着

网络变化动态进行调整的情况，从而造成服务器集

群整体性能的下降。相比无状态算法，有状态算法

则更加灵活，通过实时获取网络的负载状况，动态

地将任务请求分发到服务器中，减少了集群负载的

不平衡性。典型的有状态算法包括最少连接算法、

最快响应速度算法等。由于有状态算法采用连接

数、任务数等指标来表示负载，当服务器集群提供

多种服务时，相同的连接数或任务数并不能代表相

同的负载量，因此，每种服务请求带来的负载量

就会各不相同，不能真实反映服务器节点的负载

状况。

流的路径配置问题，提出了一种2阶段负载均衡框

架OFLoad。该框架对大象流工作负荷优化的同

时，利用组表功能对网络中的小流进行聚合，采用

倍增加权多路径路由算法进行路由分配。实验结果

表明，在网络严重过载情形下，OFLoad通过对瓶

颈路径赋予低权值，实现大象流的吞吐量不受到影

响。文献[8]针对当前多路径路由算法存在的不足之

处，提出了基于扩展OpenFlow协议的快速流调度

策略Nimble。该策略通过监测交换机端口队列长

度进行拥塞检测，同时依据数据包哈希值对大流进

行标记，并采用GFF算法[9]对大流进行重路由。文

献[10]面向树形数据中心网络结构提出了一种混合

路由机制SHR，该机制根据预设的流分类阈值对数

据流进行分类。对于小流，SHR采用随机选择上行

路径的流量无视路由算法进行调度；对于大流，

SHR采用基于队列长度的自适应路由算法进行调

度。文献[11]提出了一种基于多路广播树的SDN多

路径路由算法。该算法为拓扑中每个节点都创建一

棵以该节点为根节点的无环广播树，并根据源、目

的节点间各条路径的可用带宽和时延进行概率分配

转发路径，仿真数据表明该算法能够有效地提高网

络吞吐量，减少传输时延并降低控制器的负载率。

综上所述，本文在前人研究的基础上提出一种

基于动态反馈的服务器集群负载均衡机制SDNLB。

该机制作为控制器的一个模块，借助SDN技术集中

式控制和流量灵活调度的优势，通过周期性地采集

服务器运行状态和全局网络负载信息，利用最优转

发路径算法进行流量调度，进而提高服务器集群的

处理性能。具体来说，本文的主要工作如下：

(1) 设计了一种基于OpenFlow协议和LLDP[12]

(Link Layer Discovery Protocol)协议的拓扑发现

方法，使得控制器能够根据网络中链路状态变化对

全局网络拓扑视图进行维护。

鉴于上述问题，文献[3]提出一种改进的加权最

少连接算法，来提高多层次服务器集群架构的伸缩

性和负载性能。文献[4]针对存储集群系统中热点数

据节点访问不均衡问题，提出一种SARM机制，该

机制通过在服务器节点创建数据副本，并根据节点

的负载状况自动调用不同的调度算法以实现对用户

请求进行合理调度，减少通信开销。文献[5]对自适

应机制在解决服务器集群过载问题存在的不足之处

进行了分析，采用Viterbi算法构建了一种能够预测

服务节点下一步状态的架构，根据预测结果，该架

构会选择基于不同决策参数的自适应策略进行流量

负载均衡操作，从而减少服务器运行时的不确定性

和任务请求的响应时间。研究表明，尽管文献[3–5]

提出的方法能够提高服务器集群的可靠性和服务能

力，但仍然存在一些问题。首先，网络拓扑的高连

通性没有得到充分利用，在面对瞬间高并发连接的

突发流量时，这些方法没有达到理想的负载均衡效

果。例如，文献[3]提出的负载均衡方法在计算路径

时没有考虑当前链路的负载情况。其次，以上方法

仅掌握局部流量分布信息，缺乏全局网络状态的路

由与调度，使得网络吞吐量低于最优值。

SDN技术所具有的控制转发解耦合、网络可编

程等特性为服务器集群负载均衡研究提供了崭新的

思路，主要体现在：(1)SDN更容易获取整体网络

拓扑结构，能够制定全局的路由策略，引导流量始

终处于最优路径上。(2)SDN能够集中控制交换设

备，通过控制器将转发策略以流表的形式统一下发

到交换机中，而不用逐一配置每台交换机。目前，

许多研究人员已开展了SDN环境下的流量负载均衡

研究工作。Mao等人[6]设计了一种动态流表机制，

该机制采用单表和组表相结合的方式对主机进行分

类和流量监测，具有较好的适用性，能够提高网络

流量调度的效率。文献[7]针对数据中心网络中大象

(2) 设计了服务器性能监测方法。利用该方法

控制器能够对服务器的运行状态进行分类，并通过

权值计算选择出权重最高的目标服务器。

(3) 提出了一种最优转发路径算法，可以实现

流量在多条候选路径中选择一条带宽利用率最低且

长度最短的路径进行转发。

(4) 在SDN实验环境中实现了本文提出的负载

均衡机制，并加以验证。

本文其他部分结构如下：第2节分析并构建了

SDNLB评估模型，第3节对SDNLB的关键机制进

行了阐述，第4节通过实验对SDNLB的性能进行验

证，第5节总结全文。

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