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![● バックエンドの数が変わっても均一にしたい
Maglev Hashing (Consistent Hashingの応用)
● https://blog.acolyer.org/2016/03/21/maglev-a-fast-and-reliable-software-network-load-balancer/
offset = hash1(hostname) mod M
skip = hash2(hostname) mod (M-1) + 1
(M = 100より大きい素数)
// offset = 3, skip = 4のとき
B0 = [
3, // (3 + 0 * 4) mod 7
0, // (3 + 1 * 4) mod 7
4, // (3 + 2 * 4) mod 7
1, // (3 + 3 * 4) mod 7
5, // (3 + 4 * 4) mod 7
2, // (3 + 5 * 4) mod 7
6, // (3 + 6 * 4) mod 7
]](https://image.slidesharecdn.com/maglev-0bafastandreliablesoftware0bnetworkloadbalancer-170112085055/75/Maglev-A-Fast-and-Reliable-Software-Network-Load-Balancer-46-2048.jpg)
Uploaded bykuro kuro
Maglev: A Fast and Reliable Software Network Load Balancer
GoogleのMaglevというロードバランサの論文の紹介です。
Maglev: A Fast and Reliable Software Network Load Balancer
- 1. CyberAgent, Inc. AllRights Reserved Maglev: A Fast and Reliable Software Network Load Balancer アドテクスタジオ Dynalyst 黒崎 優太
- 2. 黒崎 優太 ● アドテクスタジオDynalyst エンジニア ● 2年目 ○ Scala, LXD ● 今日はGoogleの論文の紹介をします 査読に参加しました 自宅に設置しました
- 3. 概要 ● Maglevとは ● ロードバランサ3方式 ○ ふつうのやつ(?) ○ DNS-RR ○ DSR ● Maglevのアーキテクチャ ○ ECMP ○ 分散 Connection Tracking ○ DSR
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- 5. Maglevとは ● Googleの分散型L4ロードバランサ ○ GCPのロードバランサの元になっている ●今日はタイトルになっているMaglevに関す る論文を解説します。
- 6. GCPのロードバランサ ● Compute EngineLoad Balancing hits 1 million requests per second! ○ https://cloudplatform.googleblog.com/2013_11_01_archive.html ● 1IPアドレス/ウォームアップなしでいきなり 100万RPSをさばける ○ グローバルな ■ 負荷分散 ■ 障害耐性 ○ ソフトウェアLB
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- 9. ● 普通すぎて(?)なんと言えばよいのやら… ○ 一番わかりやすい例 ○NAPTする ふつうのやつ
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- 11. ● DNSのAレコードを複数登録しておく ○ RR= ラウンドロビン DNS RR example.com (198.51.100.1) example.com (198.51.100.2) example.com (198.51.100.3) example.com (198.51.100.4) Aレコードが複数あった場合に 毎回違うものが帰ってくるのを利用 (AWSのELBは前述のLBとDNS RRの 組み合わせ)
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- 13. ● Direct ServerReturnの略 L2 DSR 198.51.100.10 198.51.100.11 (lo: 198.51.100.10) 198.51.100.12 (lo: 198.51.100.10) 198.51.100.13 (lo: 198.51.100.10) 198.51.100.14 (lo: 198.51.100.10) s01 s02 s03 s04 198.51.100.10 に アクセス L2 SW
- 14. ● Direct ServerReturnの略 L2 DSR 198.51.100.10 198.51.100.11 (lo: 198.51.100.10) 198.51.100.12 (lo: 198.51.100.10) 198.51.100.13 (lo: 198.51.100.10) 198.51.100.14 (lo: 198.51.100.10) s01 s02 s03 s04 pc01 宛先MACアドレスを s02のものに書き換える (送信元/宛先IPは書き換えない) 198.51.100.10 に アクセス
- 15. ● Direct ServerReturnの略 L2 DSR 198.51.100.10 198.51.100.11 (lo: 198.51.100.10) 198.51.100.12 (lo: 198.51.100.10) 198.51.100.13 (lo: 198.51.100.10) 198.51.100.14 (lo: 198.51.100.10) s01 s02 s03 s04 198.51.100.10 に アクセス 宛先MACアドレスを s02のものに書き換える (宛先IPは書き換えない) 戻りパケットは LBを経由しない！ (DirectにReturnする！)
- 16. ● 戻りトラフィックがどんなに大きくてもLBはリ クエストだけ転送すれば良いので ○ 転送負荷が非常に低くなる！ ○遅延も抑えられる！ ○ 送信元IPが書き換わらない！ L2 DSR のいいところ
- 17. L3 DSR ● 前述のDSRをL3で行う ●L2 DSRだと各ネットワークセグメントごとにLB を設置しなければならない ● →別セグメントにLBを設置！ ○ このままだとパケットがセグメントを またげないのでL3に対応する必要が…
- 18. L3 DSR このままだとセグメントを 超えられない app-A app-B app-C L2 SW L2SW L2 SW L2 SW L3 SW セグメントをまたぐ必要性
- 19. L3 DSR パケットをカプセリングする (トンネリング) app-A app-B app-C L2 SW L2SW L2 SW L2 SW L3 SW セグメントをまたぐ IP TCP Data IP TCP DataIP 先頭にIPヘッダを付加する(IPIPトンネルの例) IP TCP Data LBでIPヘッダを1つ足す サーバでIPヘッダを1つ取る
- 20. L3 DSR パケットをカプセリングする (トンネリング) app-A app-B app-C L2 SW L2SW L2 SW L2 SW L3 SW セグメントをまたぐ 戻りのパケットはカプセリング不要
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- 22. パケットは吸い込むもの ● インターネット上では トラフィックは吸い込まれる ○ 経路を広告すると、パケットが 送られてくる(吸い込まれるイメージ) ○複数拠点で同じ経路を広告すれば、 近い方(コストが小さい方)に吸い込まれる
- 23. パケットは吸い込むもの ● 同じアドレスレンジを広報しても、 近い方に吸い込まれる(IP AnyCast) 日本リージョンアメリカリージョン 198.51.100.1/24 は こっちですよ♪ 198.51.100.1/24 は こっちですよ♪
- 24. パケットは吸い込むもの ● リージョン丸ごと障害が起きても大丈夫 198.51.100.1/24 は こっちですよ♪ 198.51.100.1/24は こっちですよ♪ 一番近いところへ 日本リージョン アメリカリージョン
- 25. ECMP ● Equal CostMulti Path ○ コスト(前のスライドで言う距離)が同じだった時 の挙動 ○ 等コストの場合はルータがロードバランシングす る ○ (今回の場合)インターネット接続部分 だけでなく、自組織内でも行っている
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- 36. Connection Trackingのしくみ ● 5-tuple ○ ● 5-tupleの組み合わせで転送先を固定する ● これでコネクションが維持される ● ここまでは普通 ○ (前述の3種類のLBもやってる) ● どうやってこれをスケールアウトさせるか ○ => 分散 Connection Trackingを実装したい！
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- 39. ● こうなってほしい ○ 全台が同じ情報を持った状態 ○とはいえLB間でコネクションの情報を リアルタイムに同期するのは難しい スケールアウトさせるには コネクション確立済 ECMPECMP 必ず1対1で通信が 成立する状態！
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- 41. Consistent Hashing ● 円を用意します ●ハッシュ関数を使って適当に サーバを置きます
- 42. Consistent Hashing ● ハッシュ関数を使って適当にサーバと クライアントを 振り分けます ○5-tupleを使う hash((srcIP, srcPort, dstIP, dstPort, proto))
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- 44. ● 複数LBでも一意な転送ができる！ Consistent Hashing hash() hash( ) Maglev nodes
- 45. ● スケールアウトしても担当が変わる サーバが最小限 Consistent Hashing ↑増えた hash() hash( ) Maglev nodes
- 46. ● バックエンドの数が変わっても均一にしたい Maglev Hashing(Consistent Hashingの応用) ● https://blog.acolyer.org/2016/03/21/maglev-a-fast-and-reliable-software-network-load-balancer/ offset = hash1(hostname) mod M skip = hash2(hostname) mod (M-1) + 1 (M = 100より大きい素数) // offset = 3, skip = 4のとき B0 = [ 3, // (3 + 0 * 4) mod 7 0, // (3 + 1 * 4) mod 7 4, // (3 + 2 * 4) mod 7 1, // (3 + 3 * 4) mod 7 5, // (3 + 4 * 4) mod 7 2, // (3 + 5 * 4) mod 7 6, // (3 + 6 * 4) mod 7 ]
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- 48. DSR ● 前述のL3 DSR ○GREでカプセリング ■ IPIPのようにヘッダを付加する方式 IP TCP Data IP TCP DataIP IP TCP Data LBでIP + GREヘッダを1つ足す サーバでIP + GREヘッダを1つ取る GRE
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- 50. Maglev論文のまとめ ● ECMP +分散connection tracking + DSR ○ => Fast and Reliable Software Network Load Balancer ● http://static.googleusercontent.com/media/research.google.com/ja//pubs/archive/44824.pdf
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- 52. 疑問 ● GCPはHTTP ロードバランサ(L7)も 用意されてるがどんな仕組みなのか ●1ノードあたりの性能高すぎない？ ○ ショートパケットでも10Gbps出るらしい ■ ユーザ空間でパケットを処理 (Intel DPDK的な)してるらしい
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