一种虚拟化的服务器集群模型研究

1、一种虚拟化的效劳器集群模型研究论文导读:：随着经济与电子商务的高速开展，企业与用户的业务交互次数呈现出几何级数增长的趋势，然而企业效劳器的利用率却只有1530。本论文阐述了在Linux平台上运用虚拟化技术将企业现有的效劳器虚拟成多台效劳器，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，以到达强化企业业务的持续性，加固数据的完整性和平安性、降低IT部门在整个企业范围内的本钱的目的。论文关键词：虚拟化，效劳器集群，负载平衡，Linux平台1引言随着计算机技术和Internet效劳的开展，企业与用户之间的业务数据交互已经根本转移到互联网平台之上。经济与电子商务的快速开展使得

2、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，这对企业效劳器的高可用性和高扩展性提出了很高的要求。因为任何效劳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本钱的前提下，保证企业业务的持续性，成为企业IT部门必须考虑的问题。显然传统的单效劳器已经不能满足需求，而购置多台效劳器又会大大增加企业的IT本钱。由于IBM、微软、EMC等大公司的鼎力支持，虚拟化技术得到飞速开展，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,加固数据的平安性,同时帮助企业降低信息化的总本钱。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别离，允许企业在单一接口上管理不同

3、的资源，降低管理的复杂度及本钱。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，效劳器的实际负载率很低，企业效劳器仅用到1530的系统处理能力，绝大局部的效劳器负载都低于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，在一个物理效劳器设备之上建立假设干虚拟效劳器系统，使之能够动态的分配资源，最终提高效劳器的实际负载率，从而可以降低IT投资本钱。虚拟化结构如图l所示。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

4、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效劳器构成一个高性能的、高可用的虚拟效劳器负载平衡，我们称之为VS/NATVirtual 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的缺点和网络效劳的非对称性的根底上，我们提出通过IP隧道实现虚拟效劳器的方法VS/TUNVirtual Serve

5、r via IP Tunneling，和通过直接路由实现虚拟效劳器的方法VS/DRVirtual 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 (1020) High (100) High (100) server gateway load balancer own r

6、outer Own router 以上三种方法分别所能支持最大效劳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效劳器的硬件配置相同，而且是对一般Web效劳。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，调度器所能调度的效劳器数量会相应增加。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效劳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效劳器上。因而这种细粒度的调度完全防止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，它需要记录各个效

7、劳器已建立TCP连接的数目，把新的连接请求发送到当前连接数最小的效劳器。当各个效劳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效劳器上，所有处理时间比拟长的请求不可能被发送到同一台效劳器上。(2)加权最小连接调度，当各个效劳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，各个效劳器用相应的权值表示其处理性能。假设每台效劳器的权值为：TCP连接数目：依次选：为最小者的效劳器作为调度对象。(3)持续的客户端连接调度算法，所有直到超过限时。Pcc是为HTTP和COOKIE 效劳设置的。

8、在这种调度规那么下，第一次连接后，所有以后假设企业开始有两台效劳器，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，在更换效劳器时，可能对企业造成重大损失因为在更换时，效劳器是间断的。同时，如果一台效劳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，可将一台效劳器变成多台虚拟效劳器。根据这个思想，我们将企业的一台效劳器虚拟成WEB效劳器和数据库服器两台效劳器，并分别为每台虚拟效劳器虚拟三台客户机，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所示下载中心。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O

9、S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

10、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,因此它们可以构建假设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假设干网络接口卡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。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

11、本效劳器模型所取得效能与传统效劳器模型的效能进行量化的分析和比拟。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拟。使用效劳器压力测试工具LoadRunner模拟大量用户同时访问效劳器，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立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，整个效劳器可能会崩溃。再看完全虚拟化，该方法使用虚拟软件，在虚拟效劳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

12、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效劳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。图4：CPU占用率比拟经过对实验结果的分析，该效劳器模型如果采用完全虚拟化技术，可以大大降低CPU的使用率，效劳器具有较高的性能。IP负载均衡技术的选择对于负载均衡器的效率非常重要。现假设有三台效劳器，集群在一个负载均衡器上，有三个客

13、户端，在每个客户端上都安装LoadRunner压力测试程序，同时启动IIS效劳器，三台效劳器通过cisco cantalyst 2900 x1交换机和和主节点效劳器LoadBalancer相连，三台客户机通过3com 3300交换机和主节点效劳器相连。在此效劳器集群体系中为每个集群节点配置网络负载平衡效劳，并分别采用三种IP技术进行仿真实验,其拓扑结构如图5所示。图5：集群系统架构(1) 性能测试指数-吞吐量=负载程序数/总耗时时间=负载程序数/(负载程序数*平均查询时间*0.8+负载程序数*平均写入时间*0.2)-平均执行时间=平均查询时间*0.8+平均写入实际*0.2其中：平均执行时间这一

14、项指标是性能测试指标的综合反映。(2)测试结果分析,如下表所示：表2：平均执行时间性能比照表 B C A N 2N 5N 10N VS/NAT 7.3 11.2 14.3 17.8 VS/TUN 6.8 10.1 12.9 15.8 VS/DR 6.6 10.9 13.7 16.9 (注：A代表IP技术，代表平均执行时间单位：ms，：代表同时访问的用户数,N代表100人,)经过分析，三台效劳器组成的集群系统，如果大量客户并发访问，采用IP隧道技术VS/TUN实现虚拟效劳器，可以在某种程度上提高系统的整体运行效率。相同负载下的集群系统的应用程序的平均执行时间将会减少，从而提高集群系统的吞吐量。调

15、度算法的选择同样对负载均衡器的效率非常重要。建立与图5相同拓扑结构的模型，分别采用最小连接调度算法、加权最小连接调度算法和持续的客户端连接调度算法进行试验。下面以数据库集群来测试三种调度算法负载平衡，模型部署如下，选择ORACLE11g数据库，将其分别安装在图5的三个效劳器上，在Load Balancer上安装oracle自己的数据库集群软件clusterware，实现真正的应用程序集群即RAC:REAL APPLICATION CLUSTER。当数据库的并发访问数较小时，三种算法的性能差不多；当访问量逐渐增多时，又分为两种情形，一种是分布式，在这种情形下，持续的客户端连接调度算法呈现出自己的

16、优势，它会快速的将请求发送到最近区域的分布式效劳器上，并且可以自定义超时时间。第二种情形是非分布式，在访问并发量激增的过程中，加权最小连接调度算法较最小连接调度算法的优势逐渐显现出来，因为TCP链接到达一定数量时，最小连接调度算法会使效劳器进入等待状态，而加权最小连接调度是最小连接调度的超集，它可以使用加权算法找到最小链接的效劳器，最大限度的降低访问的等待时间。综上三种实验所述，本效劳器模型比传统效劳器模型在效能上有很大的优势。具体表现在：它可以使企业效劳器的利用率从传统的1530提高到80%以上；高强度的企业业务的持续性；高可靠的数据完整性和平安性，以及低廉的设备本钱和维护本钱等。5 结束语在Linux平台之上，利用虚拟化技术结合负载均衡调度算法，可提高