eBay 流量管理之负载均衡及应用交付

1. HLB 基本介绍

在网络安装中，硬件负载均衡器（HLB）一般安装在服务器前面，作为客户端和服务器之间的透明代理，在请求转发到服务器前进行流量管理。

一般而言，在基于 TCP 代理的负载均衡技术实现中，客户端与服务器的请求通信过程如下：

1）客户端向负载均衡器提供的虚拟 IP 地址 VIP 发送请求（CIP → VIP）；

2）负载均衡器从提前配置的多个子网 IP 地址中选择一个，替代客户端请求的源 IP，并依据负载均衡算法，选择一个服务器 IP 作为目的 IP，发送请求 (SNIP → SIP)；

3）服务器处理后将响应结果发回负载均衡器（SIP → SNIP）；

4）负载均衡器将最终结果返回给客户端（VIP → CIP）。

如下图所示：

图 1.1

这样一来，HLB 与客户端、服务器之间实际上是两个相互独立的 TCP 连接，服务器并不知道真正的客户端 IP，但 CIP 可作为附加字段插入 HTTP Header 以告知服务器。

当然，除了 TCP 代理，负载均衡常用的实现机制还包括：DSR 模式、Tunnel 模式等。

2 流量管理

在 eBay 有极其庞大数目的机器（Machine）提供各样的服务，而一组提供类似功能的机器可以简单理解为属于一个 Pool，那么 FE Team 如何借助负载均衡器将流量分发到不同的 Machine 和 Pool 呢？这里以常用的负载均衡器之一 NetScaler 为例介绍该过程。

2.1 NetScaler 负载均衡器

NetScaler 是 Citrix 公司提供的应用交付的硬件负载均衡器，其基本配置元素包括：虚拟服务器（Virtual Server）、服务（Service）、监控程序（Monitor）等。

• 虚拟服务器由名称、VIP、端口、协议等表示，其端口和协议决定代表的具体服务器；

• 一般而言，虚拟服务器和服务协同工作，服务作为 LB 上的逻辑抽象，绑定到虚拟服务器上，可以是服务器的 IP:Port，也可以是下一层 LB 的虚拟服务器；

• LB 对服务对象进行定时（比如每 5 秒）的健康探测，若探测失败，则将服务标记为 DOWN，否则为 UP。LB 分发请求时，DOWN 的服务将被排除在外，流量只分发给 UP 的服务。

2.2 负载均衡

那么，NetScaler 如何将流量分发到不同机器上实现负载均衡流量管理呢？

举个例子，如下图所示，客户端 Client1 和 Client2 均能通过 NetScaler 上的虚拟服务器 VS_HTTP 和 VS_SSL 连接服务，服务 S1、 S2、S3 和 S4 绑定到虚拟服务器，分别表示安装在不同服务器上的应用程序。其中，VS_HTTP 和 VS_SSL 具有相同的 IP 地址，但端口和协议均不同；服务 S1 和 S2 是服务器 Server1 和 Server2 上的 HTTP 应用程序，绑定到 VS_HTTP，服务 S3 和 S4 是 Server2 和 Server3 上的 SSL 应用程序，绑定到 VS_SSL。

图 2.1

当 NetScaler 通过 10.10.10.10:80 收到 HTTP 请求时，根据 VS_HTTP 上虚拟服务器和服务的绑定情况、相应的负载均衡算法选择向 Server1 或 Server2 发送请求；同样，当通过 10.10.10.10:443 收到 HTTPS 请求时，根据 VS_SSL 上的配置绑定将请求发送给 Server2 或 Server3。由此实现了流量的分配与转发。

2.3 负载均衡算法

NetScaler 作为业内领先的硬件负载均衡器，具有极其强大的、多元化的负载均衡算法，用于决定将客户端请求转发到哪一服务器。最新版本的 NetScaler 支持十余种负载均衡算法，能够适应众多应用场景。常用的算法如：

• 最少连接算法（Least Connection），优先选择连接数最少的后端节点，是默认的负载均衡算法，在大多数情况下提供了最佳性能；

• 轮询算法（Round Robin），将用户请求依次轮流分配给内部服务器；

• 最少响应时间算法（Least Response Time）， 优先选择具有最少活跃连接和最低平均响应时间的服务器，可扩展为基于监控程序的最小响应时间算法（LRTM）；

• 最小带宽算法（Least Bandwidth），优先选择当前流量吞吐最小的服务器；

还有令牌算法（Token）、基于 URL 的 Hash 算法、域名 Hash 算法等，不作详述。

如果考虑不同服务器的处理能力不同，还可以给每个服务器分配不同权值，通过设置比率调整调度机率。

2.4 应用交付之七层规则

NetScaler 是以软件为中心的应用程序交付解决方案，可以通过特定的负载均衡算法将应用中的流量分发到不同机器上，那如果应用要求分发到指定 Pool，又该怎么做呢？

这就涉及到七层规则啦。NetScaler 常用的七层规则包括：

• Content Switching Policy，将请求路由到指定的下游 Pool；

• Responder Policy，针对特定的 HTTP 请求实现重定向（HTTP Redirect）、丢弃（TCP DROP）、重置（TCP RESET）等；

• Rewrite Policy，改写请求后转发给后端服务，“改写”包括：改写 URL、添加/修改/删除 Header。

一个 VIP 可以根据应用要求同时支持多种规则。

若用户要求将流量分发到指定 Pool，则添加 Content Switching Policy，将符合要求的请求路由到相应 Pool，并绑定到 VIP 对应的虚拟服务器上。

3. 高可用性

了解了如何将流量分发到不同的 Machine 和 Pool 后，eBay FE Team 又是如何部署硬件负载均衡器确保其高可用性呢？

一般而言，FE Team 为每个负载均衡器同时部署两台设备。

图 3.1

其中，主设备（Primary Node）主动连接并管理服务器，辅助设备（Secondary Node）与主设备配置始终保持同步，若主设备发生故障，则辅助设备成为主设备。主设备和辅助设备相互定时发送检测信号和运行状况检查请求，从而监控彼此，以提供高可用性。

当然为了不同场景的需要，我们还提供了 BGP 等方式，这里不作详述。

4. 多数据中心多层部署

鉴于 eBay 拥有多个数据中心，数万 Pool 及上百万服务单元（VM/BM/Pod 等），需要同时部署多层负载均衡器以确保流量的正确转发，每个 Pool 在不同数据中心的各层负载均衡器上都有配置。

如下图所示，假设有 3 个数据中心，最上层 GSLB/GTM 作为 DNS Resolver 实现 DNS 解析，返回给用户不同数据中心最合适的 IP 列表；GSLB/GTM 下面绑定两层硬件负载均衡器，一层主要用于配置七层规则和 SSL，另一层主要用于负载均衡的流量转发。每一层中均有不同类型的硬件负载均衡器，包括常用的 NetScaler 和 F5。

图 4.1

一般而言，将来自相同数据中心的客户端访问的大部分流量（如：99%）分发到本数据中心，少部分流量（如：1%）转到其他数据中心，实现跨数据中心访问。若一个数据中心出现问题，流量会自动转发到其他数据中心。

5.自动化管理方案

5. 自动化管理方案流量管理是一个复杂的过程，FE Team 结合多年实战经验，基于 Python Django 框架，利用 eBay 内部的 LBMS 等接口，开发出 LB 的控制面（Control Plane）工具：EasyLB，实现了流量管理的自动化。其功能包括：七层规则的快速准确部署，配置的标准化管理，VIP 的无缝迁移，多方位的性能监控等，为 ATB（Availability to Business）提供了坚实保障。自动化方案不仅降低了人为失误，同时也提升了应用的交付效率。

6. 小试牛刀

介绍到这里，小伙伴们可能会想：“这些系统都不便宜，咱也不知道，咱也不敢问呀”。其实作为普通用户，我们完全有办法零成本使用负载均衡器。

以 NetScaler 为例，Citrix 公司提供了一个容器化的应用交付控制器 NetScaler CPX，方便用户体验。我们应用 NetScaler CPX 做了 2 个小实验，深入理解负载均衡流量管理和七层规则，有兴趣的小伙伴可以试试。

选择两台 CentOS 主机 S1 和 S2，假设 IP 分别为 10.148.177.194 和 10.148.177.197，在 S1 上安装 Docker 并设置 NetScaler CPX 实例，搭建负载均衡拓扑。

6.1 安装 Docker

首先安装 Docker。

图 6.1

6.2 启动 NetScaler CPX 和主机端口

获取 NetScaler CPX 镜像并在后台以特权模式运行容器，指定 NetScaler 最终用户许可协议 EULA，暴露 SSH 22 和 HTTP 80 端口，并将 30000 端口映射出来用于实验，设置 ulimit 参数 core=-1 不限制 core 文件大小，输入密码后进入容器伪终端。

图 6.2

使用如下脚本，分别启动 S1 和 S2 的 80 端口，设置 GET 请求返回主机名 Server 及 IP。

图 6.3

6.3 搭建负载均衡拓扑

实验 1：负载均衡流量管理

假设 S1 和 S2 属于相同 Pool，均安装有应用程序 A，分别表示为服务 svc-A-S1 和 svc-A-S2，并绑定到虚拟服务器 VIP-A。CPX 对外暴露 30000 端口用于访问应用程序 A，负载均衡拓扑、CLI 命令及 CPX 中的配置分别如下图所示。

图 6.4

图 6.5

图 6.6

则在 S1 执行 for i in {1…100}; do curl -v 127.0.0.1:30000 2>/dev/null | grep Server; done 访问服务 A，流量会交替分发到 S1 和 S2 上，如下图所示，即：将流量转发到不同的机器，实现了负载均衡的流量管理。

图 6.7

实验 2：七层规则

假设 S1 和 S2 属于不同 Pool，S1 安装应用程序 A1，S2 安装应用程序 A2，分别表示为绑定到 LBV-A1 的服务 svc-A1 和绑定到 LBV-A2 的服务 svc-A2，CPX 对外暴露 30000 端口，默认情况下访问 S1 上的应用程序 A1。添加 Content Switching Policy，当请求 token 为/check 时，将请求路由到 S2 上的 A2，负载均衡拓扑、CLI 命令及 CPX 中的配置分别如下图所示。

图 6.8

图 6.9

图 6.10

则在 S1 上分别访问 127.0.0.1:30000 和 127.0.0.1:30000/check，结果如下，实际上分别访问了服务器 S1 和 S2，验证了可通过添加七层规则将流量分发到不同 Pool 的服务器。

图 6.11

另外，NetScaler CPX 还可以用于管理微服务和负载均衡东西向流量。这里附上 NetScaler 官网和 API，有兴趣的同学可以扫码了解详情，进一步实验喔 。

点击上图扫码查看 NetScaler

点击上图扫码查看 API

总结

eBay FE Team 应用多数据中心多层部署的硬件负载均衡器，基于负载均衡算法将流量转发到不同 Machine，基于七层规则将流量转发到不同 Pool，应用自动化工具实现了高可用的流量分发与管理，确保了用户业务应用能够快速、安全、可靠地交付。

为了方便小伙伴们实验，本文还在基于容器的 NetScaler CPX 上实现了无成本体验 NetScaler，大家是不是很想试试呢？

作者介绍：

Yuting Cao，eBay 软件开发工程师，2019 年上海交通大学硕士毕业，目前致力于负载均衡流量管理以及自动化平台的实现

本文转载自公众号 eBay 技术荟（ID：eBayTechRecruiting）。

原文链接：

https://mp.weixin.qq.com/s/f1qC79dGwp4FCFDfspo9SQ