GoogleCloudPlatform/cloud-foundation-fabric 项目中实现双栈负载均衡的技术解析
2025-07-09 13:00:26作者:明树来
在云计算环境中,负载均衡是实现高可用性和可扩展性的关键组件。GoogleCloudPlatform/cloud-foundation-fabric项目中的net-lb-app-ext模块近期实现了对双栈(IPv4+IPv6)负载均衡的支持,这一改进为现代网络架构提供了更全面的支持。
背景与需求
随着IPv6的普及,越来越多的应用需要同时支持IPv4和IPv6协议。传统的单栈负载均衡只能处理单一IP版本,这在现代混合网络环境中显得不够灵活。项目中的net-lb-app-ext模块最初仅支持IPv4,限制了在需要双栈支持场景下的使用。
技术实现
新的实现借鉴了项目中原有的net-lb-ext模块的设计思路,通过引入多转发规则配置来支持双栈。核心改进包括:
- 允许在模块配置中定义多个转发规则
- 每个转发规则可以独立配置IP版本
- 保持与现有API的兼容性
典型的配置示例如下:
module "nlb" {
source = "./fabric/modules/net-lb-ext"
project_id = var.project_id
region = var.region
name = "nlb-test"
backends = [{
group = module.nlb.groups.my-group.self_link
}]
forwarding_rules_config = {
ipv4 = {
version = "IPV4"
}
ipv6 = {
version = "IPV6"
}
}
group_configs = {
my-group = {
zone = "${var.region}-b"
instances = [
module.compute-vm-group-b.id,
]
}
}
}
架构优势
这种实现方式带来了几个显著优势:
- 灵活性:可以灵活配置IPv4、IPv6或双栈负载均衡
- 可扩展性:架构设计为未来支持更多IP版本预留了空间
- 一致性:保持了与项目中其他负载均衡模块相似的配置风格
应用场景
双栈负载均衡特别适用于以下场景:
- 逐步向IPv6迁移的应用
- 需要同时服务IPv4和IPv6客户端的全球化应用
- 符合行业合规性要求必须支持IPv6的系统
技术考量
在实现双栈负载均衡时,需要考虑几个关键因素:
- 后端实例组需要同时配置IPv4和IPv6地址
- 健康检查需要适配双栈环境
- 防火墙规则需要同时允许IPv4和IPv6流量
总结
GoogleCloudPlatform/cloud-foundation-fabric项目中net-lb-app-ext模块对双栈负载均衡的支持,反映了现代云原生架构对多协议支持的需求。这一改进不仅提升了模块的功能性,也为用户构建面向未来的网络架构提供了更好的工具支持。随着IPv6的进一步普及,这种双栈支持将成为负载均衡组件的标配功能。
登录后查看全文
热门项目推荐
相关项目推荐
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
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
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能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
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00
项目优选
收起
deepin linux kernel
C
24
7
Ascend Extension for PyTorch
Python
173
193
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++
647
263
TorchAir 支持用户基于PyTorch框架和torch_npu插件在昇腾NPU上使用图模式进行推理。
Python
268
93
暂无简介
Dart
622
140
本仓将收集和展示高质量的仓颉示例代码,欢迎大家投稿,让全世界看到您的妙趣设计,也让更多人通过您的编码理解和喜爱仓颉语言。
Cangjie
377
3.32 K
React Native鸿蒙化仓库
JavaScript
242
315
🎉 (RuoYi)官方仓库 基于SpringBoot,Spring Security,JWT,Vue3 & Vite、Element Plus 的前后端分离权限管理系统
Vue
1.1 K
621
仓颉编译器源码及 cjdb 调试工具。
C++
126
856
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