文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼: A
DOI:10.16157/j.issn.0258-7998.2016.05.033
中文引用格式: 董宏成,鄭飛毅. 基于OpenFlow的數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡算法[J].電子技術(shù)應(yīng)用,,2016,,42(5):120-123,127.
英文引用格式: Dong Hongcheng,,Zheng Feiyi. A load balancing algorithm for date center network based on OpenFlow[J].Application of Electronic Technique,,2016,42(5):120-123,,127.
0 引言
近年來,,數(shù)據(jù)中心呈現(xiàn)爆炸式的急速發(fā)展,,大量公司開始建立自己的大型互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中心(Internet Data Center,IDC),。云計(jì)算技術(shù)的出現(xiàn)對(duì)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)提出了新的挑戰(zhàn),,比如網(wǎng)絡(luò)安全、虛擬機(jī)遷移,、多租戶管理,、負(fù)載均衡等。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)中心采用專用的負(fù)載均衡設(shè)備實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)資源的有效利用,,具有設(shè)備成本高昂和可擴(kuò)展性差等問題,,而基于軟件定義網(wǎng)絡(luò)的集中化的調(diào)度方式能夠提高資源利用率,簡(jiǎn)化網(wǎng)絡(luò)管理,,降低運(yùn)維成本,。
SDN[1]是一種將控制層和轉(zhuǎn)發(fā)層分離的新型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu),交換機(jī)只負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)流的轉(zhuǎn)發(fā),降低了網(wǎng)絡(luò)交換機(jī)的負(fù)載,,控制層的功能全部由運(yùn)行于服務(wù)器上的控制器實(shí)現(xiàn),。控制器需要下發(fā)流表到交換機(jī)才能支持轉(zhuǎn)發(fā)層設(shè)備的有效運(yùn)行,,而控制層與轉(zhuǎn)發(fā)層之間的通信需要遵守一定的規(guī)則,,目前較普遍的是采用OpenFlow[2]協(xié)議來實(shí)現(xiàn)信息交互。本文目的是在SDN網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)下解決網(wǎng)絡(luò)流量高峰期鏈路的負(fù)載分布不均勻問題,,設(shè)計(jì)了負(fù)載均衡機(jī)制的總體框架,、實(shí)現(xiàn)流程圖以及具體實(shí)現(xiàn)。
1 數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)流量特征
國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)真實(shí)數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)流量特征進(jìn)行了深入的觀察研究,。Mckeown研究表明數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)流量與傳統(tǒng)的局域網(wǎng)和廣域網(wǎng)流量有著極大的不同,,內(nèi)部節(jié)點(diǎn)間的數(shù)據(jù)流量在數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)所有流量中占主導(dǎo)地位[3]。Greenberg指出數(shù)據(jù)中心80%的數(shù)據(jù)流量為數(shù)據(jù)中心內(nèi)部的流量,,而且85%的數(shù)據(jù)流小于100 KB[4],。目前采用最多的是Fattree[5]網(wǎng)絡(luò)拓?fù)洌梢詾閮蓛晒?jié)點(diǎn)之間的流量提供多條路徑,,這樣從理論上能降低單一路徑的負(fù)載率過高的問題,,而在實(shí)際應(yīng)用中還是會(huì)出現(xiàn)某條路徑上流量擁塞嚴(yán)重而其他可用路徑卻處于閑置狀態(tài)的問題。
數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)流量模型由大流和小流組成,,每個(gè)數(shù)據(jù)流由許多數(shù)據(jù)包組成,,這些數(shù)據(jù)包具有5個(gè)相同特征(源IP地址、源端口號(hào),、目的IP地址,、目的端口號(hào)、協(xié)議類型),。而大流是造成部分鏈路擁塞的主要原因,,所以負(fù)載均衡機(jī)制主要針對(duì)大流,在調(diào)度過程中盡量忽視小流來降低調(diào)度開銷,。數(shù)據(jù)流的大小由其所含字節(jié)數(shù)決定,,同時(shí)數(shù)據(jù)流越大,持續(xù)的時(shí)間越長(zhǎng),,小流持續(xù)時(shí)間很短,。本文將字節(jié)數(shù)大于100 KB的流界定為大流。
2 負(fù)載均衡實(shí)現(xiàn)的總體框架
控制器的負(fù)載均衡功能模塊如圖1所示,,主要包括拓?fù)浒l(fā)現(xiàn)模塊,、大流監(jiān)測(cè)模塊、流量收集模塊,、路徑計(jì)算模塊,、流表導(dǎo)入模塊,。拓?fù)浒l(fā)現(xiàn)模塊幫助控制器掌握通過全局的拓?fù)湫畔ⅲㄖ鳈C(jī)的位置信息,、交換機(jī)之間的連接等。大流監(jiān)測(cè)模塊在鏈路利用率最大路徑上找出并標(biāo)記大流,。流量收集模塊周期性地收集OpenFlow交換機(jī)網(wǎng)絡(luò)的流量信息,,為兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的多條路徑選擇提供參考流量監(jiān)測(cè)模塊統(tǒng)計(jì)交換機(jī)接口的流量信息,用于分析計(jì)算各鏈路的鏈路利用率,。路徑計(jì)算模塊為大流的重路由提供支持,,是實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡功能的重要部件。流表導(dǎo)入模塊是通過控制器向OpenFlow交換機(jī)發(fā)送Packet_out消息實(shí)現(xiàn)的,,動(dòng)態(tài)地將大流的最終得出的重路由路徑添加到交換機(jī)流表,,從而實(shí)現(xiàn)OpenFlow網(wǎng)絡(luò)的負(fù)載均衡功能。負(fù)載均衡算法的實(shí)現(xiàn)流程如圖2所示,。
3 各功能模塊的數(shù)學(xué)建模與實(shí)現(xiàn)
首先為負(fù)載均衡制定一個(gè)啟動(dòng)閾值,,這里采用負(fù)載均衡參數(shù):
其中l(wèi)oadi,j(t)代表在t時(shí)刻鏈路<i,,j>上的已經(jīng)被占用的帶寬[6],,N是網(wǎng)絡(luò)中所有鏈路的數(shù)目。下面簡(jiǎn)單描述各模塊的實(shí)現(xiàn)方式,。
3.1 拓?fù)浒l(fā)現(xiàn)模塊
拓?fù)浒l(fā)現(xiàn)模塊的功能是收集網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)湫畔?,將其保存在拓?fù)鋱D表中,并對(duì)網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行管理,??刂破髋c交換機(jī)之間是在OpenFlow標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議的基礎(chǔ)下進(jìn)行通信的,但是控制器并不能通過Open,。Flow協(xié)議獲得網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),,是通過LLDP組件[7]發(fā)送LLDP(Link Layer Discovery Protocol)數(shù)據(jù)包到OpenFlow交換機(jī),再收集并解析交換機(jī)反饋的LLDP數(shù)據(jù)包,,從而實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涓兄?/p>
3.2 大流監(jiān)測(cè)模塊
由于本文所提出的負(fù)載均衡機(jī)制是針對(duì)大流的,,所以必須有一種方法將大流和小流區(qū)分開來。文獻(xiàn)[8]對(duì)3種主流的大流監(jiān)測(cè)機(jī)制進(jìn)行了分析比較,,包括采樣監(jiān)測(cè),、應(yīng)用監(jiān)測(cè)和統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)。文獻(xiàn)[9]中提出探測(cè)大流最有效的方式是在終端主機(jī)進(jìn)行,,一方面占用的資源比例相對(duì)交換機(jī)要少,,從而避免大流監(jiān)測(cè)占用過多的交換機(jī)端資源;另一方面流的狀態(tài)也取決于終端應(yīng)用程序生成數(shù)據(jù)包的快慢,,而不是網(wǎng)絡(luò)的鏈路狀態(tài),,終端對(duì)應(yīng)用程序發(fā)包速率的可知性更強(qiáng),。監(jiān)測(cè)原理是通過觀測(cè)終端主機(jī)socket緩存區(qū),當(dāng)緩存區(qū)內(nèi)具有相同特征的數(shù)據(jù)包大小超過100 KB,,它就會(huì)被標(biāo)記為大流,,本文便采用對(duì)主機(jī)端的統(tǒng)計(jì)監(jiān)測(cè)方式來進(jìn)行大流監(jiān)測(cè),主機(jī)端需要精確統(tǒng)計(jì)和維護(hù)數(shù)據(jù)流的速率和字節(jié)等信息,,再將統(tǒng)計(jì)信息通過交換機(jī)發(fā)送到控制器,,從而實(shí)現(xiàn)控制器的大流監(jiān)測(cè)功能。
3.3 流量收集模塊
這個(gè)組件的目的是詢問每個(gè)OpenFlow交換機(jī)的流量信息,,再將所有收到的反饋信息進(jìn)行聯(lián)合并最終存儲(chǔ)到控制器的存儲(chǔ)單元,。這些收集到的數(shù)據(jù)被路徑計(jì)算模塊用來計(jì)算不同鏈路上的負(fù)載,因?yàn)榛跈?quán)重的多路徑路由的核心思想是將大流的數(shù)據(jù)包分配到負(fù)載較輕的鏈路上,,因此需要確切知道路徑上所有可能的鏈路負(fù)載,。這個(gè)單元模塊周期性地通過輪詢的方式收集每個(gè)OpenFlow交換機(jī)的流數(shù)量、流表以及端口數(shù)據(jù),,并作為一個(gè)快照對(duì)象進(jìn)行存儲(chǔ),。每個(gè)快照對(duì)象都會(huì)通過一串?dāng)?shù)字標(biāo)識(shí),每個(gè)周期生成新的快照對(duì)象后數(shù)字標(biāo)識(shí)會(huì)自動(dòng)加1,,存儲(chǔ)區(qū)只會(huì)保存最新的2個(gè)快照對(duì)象,,其他的功能模塊都有獲得快照對(duì)象數(shù)據(jù)的權(quán)限。
3.4 路徑計(jì)算模塊
初始狀態(tài)采用Floyd[10]算法計(jì)算基于跳數(shù)的Top-K最短路徑,,然后需要對(duì)每條路徑的狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估,。本文主要對(duì)路徑的兩個(gè)方面指標(biāo)進(jìn)行評(píng)估,一個(gè)是路徑所包含鏈路的長(zhǎng)度,,這個(gè)體現(xiàn)在跳數(shù)(Hop Count),;另外一個(gè)指標(biāo)是路徑上的負(fù)載,這個(gè)體現(xiàn)在這條路徑所包含的交換機(jī)和鏈路上的流量,。由于每條路徑上包含多個(gè)交換機(jī)以及多條鏈路,,不能簡(jiǎn)單地以總流量的平均數(shù)來表示這條路徑的負(fù)載,而應(yīng)該根據(jù)特定的交換機(jī)和鏈路來代表該路徑的負(fù)載情況,。交換機(jī)的負(fù)載通過它所統(tǒng)計(jì)的PC(Packet Count)和BC(Byte Count)來體現(xiàn),,鏈路的負(fù)載通過端口的轉(zhuǎn)發(fā)率(Forwarding Rate)來表示。這些數(shù)據(jù)可以通過控制器周期性地向OpenFlow交換機(jī)發(fā)送狀態(tài)請(qǐng)求消息得到,。每條路徑的負(fù)載狀況可以表示為S=(H,,P,B,,F(xiàn)),,其中H表示跳數(shù);P=Max(P1,,P2,,…,,PH),Pi表示該路徑的第i臺(tái)交換機(jī)所轉(zhuǎn)發(fā)的封包數(shù)量,,共包含H臺(tái)交換機(jī),;B=Max(B1,B2,,…,,BH),Bi表示該路徑的第i臺(tái)交換機(jī)所轉(zhuǎn)發(fā)的字節(jié)數(shù)量,。F=Max(F1,F(xiàn)2,,…,,F(xiàn)H),F(xiàn)i表示該鏈路經(jīng)過的第i臺(tái)交換機(jī)出端口的轉(zhuǎn)發(fā)率,。由于參數(shù)之間的差異比較大,,需要先進(jìn)行如下變換[11]:
每一條路徑可以用矩陣R=(rh rp rb rf)表示,權(quán)重向量W=(0.35,0.20,,0.20,,0.25),各個(gè)參數(shù)值根據(jù)經(jīng)驗(yàn)自己定義,,這里路徑的長(zhǎng)度取0.35顯示了其重要性,。每個(gè)節(jié)點(diǎn)對(duì)之間的所有路徑可以通過一個(gè)矩陣表示為:
Qi表示路徑i最后的權(quán)值,根據(jù)權(quán)值可以確定數(shù)據(jù)流經(jīng)i節(jié)點(diǎn)傳輸?shù)絡(luò)節(jié)點(diǎn)的最佳路徑,。路徑計(jì)算模塊偽代碼如下:
Algorithm : Route Construction
(1)Connect the topology with the RYU controller
(2)Detect the topology and do the following activities:
(3)Calculate top K shortest paths between each pair of nodes using Top-K Shortest Path algorithm(TKSP is the extension of Open Shortest Path First).
(4)Evaluate the Top-K path with the proposed method.
(5)Sort the paths between each pair of nodes according to the evaluation and store the results to the controller.
(6)Reconstruct the path using step1-5 in case of a node/link failure.
3.5 流表導(dǎo)入模塊
中心控制器通過路徑計(jì)算模塊產(chǎn)生的結(jié)果生成轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則,,然后封裝到Packet_out消息中導(dǎo)入到支持OpenFlow的交換機(jī),交換機(jī)流表添加該轉(zhuǎn)發(fā)規(guī)則并根據(jù)更新的流表項(xiàng)來指導(dǎo)流量轉(zhuǎn)發(fā),。由于網(wǎng)絡(luò)流量和拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)都是不可預(yù)測(cè)的,,交換機(jī)流表會(huì)伴隨負(fù)載均衡機(jī)制實(shí)時(shí)、動(dòng)態(tài)地更新,,而且過期的流表項(xiàng)會(huì)根據(jù)交換機(jī)配置而刪除,。
4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析
本文采用Mininet2.2.0[12]作為一個(gè)開發(fā)環(huán)境模擬數(shù)據(jù)中心網(wǎng)絡(luò)場(chǎng)景,搭建如圖3所示的網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu),,在Ubuntu Kylin 14.04.3上運(yùn)行RYU控制器,,結(jié)合iperf工具來產(chǎn)生TCP(Transmission Control Protocol)數(shù)據(jù)流和UDP(User Datagram Protocol)數(shù)據(jù)流,并且能夠測(cè)量端到端的吞吐量,,從而得出整個(gè)網(wǎng)絡(luò)的吞吐量,。host1~4同時(shí)向host5~8發(fā)送數(shù)據(jù)流量,在RYU[12]控制器中結(jié)合拓?fù)浒l(fā)現(xiàn)模塊,、流量監(jiān)測(cè)模塊,、路徑計(jì)算模塊和流表導(dǎo)入模塊來對(duì)負(fù)載均衡算法進(jìn)行驗(yàn)證,。仿真實(shí)驗(yàn)通過h1~h16傳輸時(shí)延、總吞吐量和總體鏈路利用率這3個(gè)指標(biāo)來驗(yàn)證本文所提出的負(fù)載均衡算法的有效性,??傮w鏈路利用率通過下式得到:
其中,MAXLOAD代表每條物理鏈路最大帶寬,,仿真實(shí)驗(yàn)的信息見表1,。
選擇h1和h16為網(wǎng)絡(luò)時(shí)延測(cè)量的觀測(cè)對(duì)象,實(shí)驗(yàn)結(jié)果如圖4所示,在實(shí)驗(yàn)進(jìn)行的前47 s數(shù)據(jù)包從h1~h16延時(shí)很低,,而且本文所提出的LB(Load balance)算法和基于最短路徑算法的時(shí)延曲線表現(xiàn)出了極高的相似度,。這是因?yàn)閯傞_始時(shí)鏈路負(fù)載較輕,兩種算法都是采用h1-S1-S9-h16來傳輸流量,,而LB算法由于需要監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)流量并且周期性地向控制器發(fā)送網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)信息,,這樣會(huì)產(chǎn)生部分開銷而導(dǎo)致延時(shí)略高于基于最短路徑算法;但是47 s之后LB算法下的時(shí)延明顯低于采用OSPF算法的時(shí)延,,這是因?yàn)樘嗟牧髁考性谧疃搪窂絟1-S1-S9-h16,,而其他可用路徑處于空閑狀態(tài),負(fù)載不均衡度大于判決門限,,就會(huì)觸發(fā)負(fù)載均衡機(jī)制,,原路徑上的流量會(huì)轉(zhuǎn)移到其他可用路徑,鏈路利用率也得到了明顯提升,,如圖5所示,。網(wǎng)絡(luò)整體吞吐量的性能比較如圖6所示,當(dāng)負(fù)載低于550 Mb/s時(shí),,兩者的性能曲線非常相似,,由于LB算法需要傳輸額外的鏈路狀態(tài)信息導(dǎo)致吞吐量會(huì)略高于550 Mb/s;當(dāng)負(fù)載超過550 Mb/s,,基于最短路徑算法網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)擁塞,,其他可用鏈路得不到有效利用,吞吐量的增長(zhǎng)明顯放緩,。而LB算法下的網(wǎng)絡(luò)吞吐量在550~700 Mb/s區(qū)間能一直保持快速增長(zhǎng),。因此本文提出的LB算法相比傳統(tǒng)的OSPF算法能夠在負(fù)載不均衡情況下改善網(wǎng)絡(luò)性能。
5 結(jié)束語(yǔ)
本文設(shè)計(jì)了負(fù)載均衡功能實(shí)現(xiàn)的總體框架,,主要包括拓?fù)浒l(fā)現(xiàn)模塊,、流量監(jiān)測(cè)模塊、路徑計(jì)算模塊,、流表導(dǎo)入模塊,。設(shè)計(jì)了負(fù)載均衡功能的實(shí)現(xiàn)流程圖,對(duì)相關(guān)的數(shù)學(xué)模型進(jìn)行了詳細(xì)的分析設(shè)計(jì),,確定了以大流為目標(biāo)流的調(diào)度策略,,并通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該負(fù)載均衡算法相比傳統(tǒng)的OSPF算法能夠?qū)崿F(xiàn)更低的網(wǎng)絡(luò)延時(shí)和更高的總體鏈路利用率和吞吐量,。
該算法的不足之處是沒有考慮到大流出現(xiàn)重復(fù)調(diào)度的情況,如果某個(gè)大流被多次選為目標(biāo)流調(diào)度,,可能會(huì)使情況更糟糕,,而且流的轉(zhuǎn)移開銷也會(huì)影響負(fù)載均衡的實(shí)現(xiàn)效率。降低大流在調(diào)度過程中的開銷具有重要的意義,,上述兩點(diǎn)將是下一步需要重點(diǎn)關(guān)注的內(nèi)容,。
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