LoxiLB项目中TCP负载均衡DSR高可用模式的技术解析
2025-07-10 18:23:37作者:袁立春Spencer
背景介绍
LoxiLB是一个高性能的负载均衡器项目,它支持多种负载均衡模式。其中TCP负载均衡的直接服务器返回(DSR)模式是一种常见的高性能负载均衡方案。在DSR模式下,后端服务器直接响应客户端请求,绕过负载均衡器,从而减轻负载均衡器的压力并提高整体性能。
问题现象
在LoxiLB v0.9.0版本中,用户报告了tcplbl3dsrha(三节点DSR高可用)场景下的运行问题。具体表现为:
- 主机无法正常启动,VIP(Virtual IP)无法响应请求
- 验证脚本尝试访问端点(EP)时出现路由问题
- 存在ICMP重定向导致的网络环路
- 负载均衡器接收到SYN包后出现路由环路
技术分析
路由配置问题
在初始实现中,路由器R1缺少到端点EP1-3(56.56.56.1等)的路由,只有负载均衡器(LLB)拥有这些路由。这导致验证脚本无法正确访问后端服务器。解决方案是在路由器上添加适当的路由配置。
ICMP重定向问题
系统默认启用了ICMP重定向功能,这会导致网络环路。当客户端(用户容器)尝试ping VIP时,会收到ICMP重定向消息,随后产生路由环路。临时解决方案是禁用容器内的ICMP重定向功能。
BGP ECMP配置缺失
路由器R1默认没有启用等价多路径路由(ECMP),导致只能选择单一路径。通过添加"maximum-paths 4"配置,可以启用多路径路由,提高网络可靠性和性能。
未定义流量的处理
LoxiLB默认只处理已定义的VIP+服务端口组合流量,其他流量会被忽略。这导致ping VIP等未定义流量被错误路由。解决方案有两种:
- 在负载均衡器上手动添加VIP地址:
ip addr add 20.20.20.1/32 dev lo - 为VIP创建ICMP类型的负载均衡规则
解决方案与改进
开发团队已经修复了主要问题:
- 更新了CI/CD场景配置,跳过了对端点EP1-3的直接连接检查
- 修复了EP3的设置问题
- 改进了代码实现,确保DSR高可用模式正常工作
对于未来版本,团队考虑以下改进:
- 默认禁用ICMP重定向功能
- 实现未定义流量的黑洞处理模式,提高安全性
- 优化BGP配置模板,自动启用ECMP
最佳实践建议
对于使用LoxiLB DSR高可用模式的用户,建议:
- 确保所有网络设备配置了正确的路由
- 在容器环境中禁用ICMP重定向
- 为BGP对等体配置ECMP支持
- 为所有需要通过负载均衡器访问的服务明确定义规则
- 在负载均衡器节点上配置VIP地址
总结
LoxiLB的TCP负载均衡DSR高可用模式提供了高性能的负载均衡解决方案。通过解决路由配置、ICMP重定向和ECMP支持等问题,该模式已能稳定工作。未来版本将继续优化默认配置和未定义流量的处理,提供更安全、更可靠的负载均衡服务。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
最新内容推荐
电脑PC网易云音乐免安装皮肤插件使用指南:个性化音乐播放体验 开源电子设计自动化利器:KiCad EDA全方位使用指南 Jetson TX2开发板官方资源完全指南:从入门到精通 昆仑通态MCGS与台达VFD-M变频器通讯程序详解:工业自动化控制完美解决方案 基恩士LJ-X8000A开发版SDK样本程序全面指南 - 工业激光轮廓仪开发利器 PhysioNet医学研究数据库:临床数据分析与生物信号处理的权威资源指南 QT连接阿里云MySQL数据库完整指南:从环境配置到问题解决 Python案例资源下载 - 从入门到精通的完整项目代码合集 2022美赛A题优秀论文深度解析:自行车功率分配建模的成功方法 TJSONObject完整解析教程:Delphi开发者必备的JSON处理指南
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
9
Ascend Extension for PyTorch
Python
223
245
Nop Platform 2.0是基于可逆计算理论实现的采用面向语言编程范式的新一代低代码开发平台,包含基于全新原理从零开始研发的GraphQL引擎、ORM引擎、工作流引擎、报表引擎、规则引擎、批处理引引擎等完整设计。nop-entropy是它的后端部分,采用java语言实现,可选择集成Spring框架或者Quarkus框架。中小企业可以免费商用
Java
9
1
暂无简介
Dart
672
157
本项目是CANN提供的数学类基础计算算子库,实现网络在NPU上加速计算。
C++
662
312
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
262
322
🔥LeetCode solutions in any programming language | 多种编程语言实现 LeetCode、《剑指 Offer(第 2 版)》、《程序员面试金典(第 6 版)》题解
Java
64
19
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
134
867
仓颉编程语言测试用例。
Cangjie
37
860
openGauss kernel ~ openGauss is an open source relational database management system
C++
160
218