如何打造应对超大流量的高性能负载均衡？

通过并行化实现对LVS性能的改善，性能没有办法得到线性提升更多的是因为每条路径都需要访问全局资源，就会不可避免引入锁的开箱，另外，同一条链接上的报文可能分散在不同的核上，大家去访问全局资源时也会导致cache的丢失。

所以我们通过RSS技术把同一个五源组报文扔到同一个CPU上处理，保证入方向的所有相同连接上的报文都能交给相同CPU处理，每个核在转发出去时都用当前CPU上的Local地址，通过设置一些fdir规则，报文回来时后端RS访问的目的地址就是对应CPU上的local地址，可以交到指定的CPU上去处理，这样一条连接上左右方向报文都可以交给同一个CPU处理，将流在不同的CPU隔离开。

另外，我们把所有配置资源包括动态缓存资源在每个CPU上作了拷贝， 将资源局部化，这使整个流从进入LVS到转发出去访问的资源都是固定在一个核上的本地资源，使性能达到较大化，实现线性提升。

经过我们改进之后，LVS的具体表现如下：

出于对容灾和性能提升的考虑，我们做了集群化部署，每个region有不同机房，每个机房有多个调度单元，每个单元有多台LVS设备;

每台LVS经过优化后，都能达到更高性能，大容量，单台LVS可以达到4000W PPS，600W CPS、单个group可以到达1亿并发;

支持region、IDC、集群和应用级的高可用;

实现了防攻击功能，并在原版LVS上提供了更丰富的功能，可以基于各个维度做管理控制，较精确的统计，流量的分析等。

Tengine

（编辑：晋中站长网）

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