企业——LVS的集中转发模型的转发原理

LVS的几种转发模型的基本原理

1、NAT模型

通过修改请求报文的目标IP地址(同时可能修改目标端口,支持端口映射),改为某Real Server的IP地址实现数据包的转发。

      

1)客户端将请求报文发往前端的负载均衡器,请求报文源地址为CIP目标地址为VIP
2)负载均衡器接受到报文,发现请求的是在ipvs规则里面存在的地址,那么它将客户端的请求报文的目标地址改为了后端服务器的RIP地址并将报文根据算法发送出去。
3)报文送到Real Server上,由于报文的目标地址是自己,所以会响应请求,并将响应报文返还给Director。
4)然后Director将此报文的源地址修改为本机ip并发送给客户端。

特点:

1)集群中各节点跟Directory必须在同一网段
2)DIP,RIP通常为私有地址,仅用于集群,且Real Server的网关要指向DIP
3)支持端口映射和转发
4)Real Server可以使用任意的OS
5)请求报文和响应报文都要经由Director,较大规模应用场景中Director可能成为系统瓶颈

2、DR模型

1)客户端将请求发往前端的负载均衡器,请求报文源地址是CIP,目标地址为VIP
2)负载均衡器接收到报文后,发现请求的是在ipvs规则中存在的地址和端口,那么它将客户端请求报文的源MAC地址改为自己的MAC地址,目标MAC改为了Real Server的MAC地址,并将此包发送给Real Server
3)Real Server发现请求报文中的目标MAC地址是自己,就会把此报文接受下来,处理完请求报文后,将响应报文通过lo接口送给eth0网卡,直接发送给客户端。
注意:各real server的lo接口上配置的VIP不能响应外部请求。

      

特点:

1)集群节点跟Director必须在同一物理网络中
2)RIP可以使用公网地址,使用便捷的远程控制服务器
3)Direcotr只负责处理入站请求,响应报文由real server直接发往客户端
4)real server不能将网关指向DIP
5)Director不支持端口映射
6)real server支持应用在大多数OS
7)DR比NAT能处理更多的real server

  VIP地址为调度器和服务器组共享,调度器配置的VIP地址是对外可见的,用于接收虚拟服务的请求报文;所有的服务器把VIP地址配置在各自的Non-ARP网络设备上,它对外面是不可见的,只是用于处理目标地址为VIP 的网络请求。

3、TUN

1)客户端将请求报文法网前端的负载均衡器,请求报文源地址是CIP,目标地址为VIP
2)负载均衡器受到报文后,发现请求的是在IPVS规则中存在的地址和对应的端口,那么它将在客户端的请求报文的首部再封装一层IP报文,源地址为DIP,目标地址为RIP,并将此包发送给RS。
3)RS收到请求报文后,会首先拆开第一层封装,然后发现里面还有一层IP首部的目标地址是自己lo接口上的VIP,所以会再次处理请求报文,并将响应报文通过lo接口送往eth0网卡直接发送给客户端。
  注意:需要设置lo接口上的VIP不能出现在公网上。

      

特点:

1)各集群节点可以跨越不同的网络
2)RIP,DIP,VIP必须是公网地址
3)DIrector只负责处理入站请求,响应报文由real server直接发往客户端
4)real server网关不能指向Director
5)real server仅能搭建在支持隧道功能的主机上
6)不支持端口映射

原文地址:https://www.cnblogs.com/wf-aiyouwei/p/10632598.html

时间: 2024-10-14 01:49:22

企业——LVS的集中转发模型的转发原理的相关文章

LVS包转发模型和调度算法(转)

LVS简介 Internet的快速增长使多媒体网络服务器面对的访问数量快速增加,服务器需要具备提供大量并发访问服务的能力,因此对于大负载的服务器来 讲, CPU.I/O处理能力很快会成为瓶颈.由于单台服务器的性能总是有限的,简单的提高硬件性能并不能真正解决这个问题.为此,必须采用多服务器和负载均衡 技术才能满足大量并发访问的需要.Linux 虚拟服务器(Linux Virtual Servers,LVS) 使用负载均衡技术将多台服务器组成一个虚拟服务器.它为适应快速增长的网络访问需求提供了一个负

servlet 转发和超链接转发

超链接属于客户端跳转,request是无法取得属性的 servlet内部多次转发,网址不改变,它的内部算是一次转发请求,所以 request在 servlet多次转发 都能够取到request内部的值. 可以从jsp页面的request 设置setAttribute()然后由servlet获取么? 不可以,因为服务器跳转是可以的 , 客户端是不可以的 .获取request,可以用session由客户端setAttribute由服务器getAttribute, request办不到 servlet

你真的掌握 LVS、Nginx 及 HAProxy 的工作原理吗

你真的掌握 LVS.Nginx 及 HAProxy 的工作原理吗 当前大多数的互联网系统都使用了服务器集群技术,集群是将相同服务部署在多台服务器上构成一个集群整体对外提供服务,这些集群可以是 Web 应用服务器集群,也可以是数据库服务器集群,还可以是分布式缓存服务器集群等等. 在实际应用中,在 Web 服务器集群之前总会有一台负载均衡服务器,负载均衡设备的任务就是作为 Web 服务器流量的入口,挑选最合适的一台 Web 服务器,将客户端的请求转发给它处理,实现客户端到真实服务端的透明转发. 最近

(2)LVS+Keepalived高可用负载均衡架构原理及配置

1.keepalived 介绍2.keepalived 优缺点3.keepalived 应用场景4.keepalived 安装配置5.keepalived+lvs 高可用6.keepalived+nginx 高可用7.keepalived 切换原理8.性能优化9.常见故障 一.keepalived 介绍 1.keepalived 定义keepalived是一个基于VRRP(virtual route redundent protocol)协议来实现的LVS服务高可用方案,可以利用其来避免单点故障

Java 内存模型及GC原理 (转载)

一个优秀Java程序员,必须了解Java内存模型.GC工作原理,以及如何优化GC的性能.与GC进行有限的交互,有一些应用程序对性能要求较高,例如嵌入式系统.实时系统等,只有全面提升内存的管理效率,才能提高整个应用程序的性能. 本文将从JVM内存模型.GC工作原理,以及GC的几个关键问题进行探讨,从GC角度提高Java程序的性能. 一.Java内存模型 按照官方的说法:Java 虚拟机具有一个堆,堆是运行时数据区域,所有类实例和数组的内存均从此处分配. JVM主要管理两种类型内存:堆和非堆,堆内存

【转】Java 内存模型及GC原理

一个优秀Java程序员,必须了解Java内存模型.GC工作原理,以及如何优化GC的性能.与GC进行有限的交互,有一些应用程序对性能要求较高,例如嵌入式系统.实时系统等,只有全面提升内存的管理效率,才能提高整个应用程序的性能. 本文将从JVM内存模型.GC工作原理,以及GC的几个关键问题进行探讨,从GC角度提高Java程序的性能. 一.Java内存模型 按照官方的说法:Java 虚拟机具有一个堆,堆是运行时数据区域,所有类实例和数组的内存均从此处分配. JVM主要管理两种类型内存:堆和非堆,堆内存

中小型企业网络的构建之RIP协议的原理

中小型企业网络的构建之RIP协议的原理一.路由的分类1.根据路由的来源不同,可把路由分为以下三大类-- 通过链路层协议发现的路由称为直连路由(Direct),不需要配置:特点:① 路径信息不需要网络管理员维护:② 不需要路由器通过计算获得,只要该接口处于活动状态(Active):③ 无法直接获取与其不直接相连的路由信息.-- 通过网络管理员手动配置的路由称为静态路由(Static):特点:① 不能自动生成,纯靠管理员手动配置② 运行和维护都比较简单③ 仅适用于拓扑结构简单并且稳定的小型网络,或者

Spark-RDD 模型 以及运行原理

Spark-RDD 模型 以及运行原理 数据:在内存中计算,数组.list.set spark:RDD是弹性分布性数据集合,并且是基于分区的只读记录. RDD:操作类型(转换-Transformaction 和 行动-Action) 转换:Transformaction:根据原有的RDD创建一个新的RDD .行动:Action是把RDD的操作返回给Driver. 所有的转换都是基于lazy模式(懒加载).只有遇到Action的时候才开始执行. RDD的依赖关系:job -> stag 宽依赖,窄

三十三天 大规模站点构建、lvs原理、lvs调度及nat模型实现、lvs dr模型及lxc虚拟化

1.大规模站点构建框架.        http:状态               keep-alive:长连接               cookie:session          cluster:集群                 构建高可扩展性系统的重要原则:在系统内部尽量避免串行化和交互                 HA:High Availability                 LB:Load Balancing                 session复制