CN109039941B - 数据中心网络中基于路径分类的自适应包散射方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种数据中心网络中基于路径分类的自适应包散射方法，交换机根据出端口缓存队列长度将出端口所对应的出口路径分类，采用随机包散射技术将同一条流的数据包在同一类出口路径中传输。相对于随机包散射技术在全部出口路径中传输同一条流中数据包的方法，本发明可以降低数据中心网络中的乱序包数量和流的完成时间，从而提升应用的性能，优化用户体验。

Description

数据中心网络中基于路径分类的自适应包散射方法
技术领域
本发明涉及一种数据中心网络中基于路径分类的自适应包散射方法。
背景技术
近年来，随着大数据(Big Data)、云计算(Cloud Computing)的不断发展，数据中心(Data Center)逐渐发展成为现代基础计算设施的基石。目前大量的互联网企业，比如Microsoft、Google、Amazon和阿里巴巴等，都将在线应用系统部署到其数据中心中，利用数据中心特有的大规模的计算能力和大数据存储能力来为用户提供各种网络服务。而数据中心网络(DCN，Data Center Network)作为连接数据中心大规模服务器进行分布式计算的纽带，其重要意义不言而喻。
数据中心的流量从传统的以“南北流量”为主的模式逐渐发展成现代的以“东西流量”为主的模式。流量模式的变化对网络性能提出了新的要求，而传统的数据中心网络已经不能满足新的需求。近年来，新型的数据中心拓扑越来越向着“富连接”的方向发展，这些新型拓扑的出现很大程度上提升了数据中心网络性能，但是也带来了一些新的问题，比如多路径间负载不均衡、数据包乱序等。
等价多路径路由策略(Equal-Cost Multipath Routing，ECMP)是目前多路径拓扑下应用最为广泛的路由策略，不需要获取网络信息和拓扑信息。ECMP的具体做法是：依据包头的五元组信息，利用哈希函数将同一条流的数据包在同一条路径上传输。使用ECMP存在以下问题：首先，由于使用哈希函数方式进行随机选路，流量在路径之间的分布不均匀，多条长流哈希到同一条路径上容易造成“热点”问题。其次，ECMP是一种“静态”路由策略。被分配了路径的数据流在其生命周期内无法更改其传输路径，缺乏灵活性。
随机包散射(Random Packet Spraying，RPS)打破了数据流的限制，采取以数据包为单位进行传输的策略。随机包散射能够充分的利用所有的等价路径，但是随机包散射存在严重的数据包乱序问题。数据包乱序可能导致发送端降窗，增加流的完成时间，降低网络的性能。
LetFlow提出使用flowlet粒度的负载均衡的方案，如果一条流的两个连续数据包到达交换机的时间间隔大于设定的阈值(例如500μs)时，则认为这两个数据包不属于同一个flowlet。使用较大阈值时，可以保证很少的数据包乱序，但是不能及时地感知路径拥塞和重路由。使用较小阈值时，会出现和随机包散射策略类似的数据包乱序问题。
因此，力求减少数据包乱序，并能有效地降低数据流的完成时间，是一个亟待解决的问题。
发明内容
为了解决目前数据中心网络中包散射负载均衡策略导致严重的包乱序的技术问题，本发明提供一种使同一条流的数据包在同一类路径中传输，避免严重的乱序和降窗的数据中心网络中基于路径分类的自适应包散射方法。
本发明的技术方案包括以下步骤：
一种数据中心网络中基于路径分类的自适应包散射方法，包括以下步骤：
步骤一：初始化出端口数量n、路径分类集合C1至Cn、当前路径分类集合Ccur、路径探测周期δ、队列差异阈值d、路径类别号j、第i个出端口所对应的缓存队列长度ki、第i个出端口所对应的路径pi、出端口缓存队列长度集合K。
步骤二：判断进行探测路径时所用时间是否超过路径探测周期δ，如是则认为当前路径分类已失效，清空所有路径分类集合C1至Cn，路径类别号j设置为1，转步骤三；否则认为当前路径分类未失效，转步骤四；
步骤三：获取交换机各个出端口当前的缓存队列长度ki，并更新集合K中对应的出端口缓存队列长度，转步骤五；
步骤四：监听交换机在一个路径探测周期δ内是否有分组到达，如是则转步骤六；否则，转步骤二；
步骤五：依据集合K中的出端口缓存队列长度对出端口所对应的路径进行遍历分类，转步骤七；
步骤六：判断分组是否属于新数据流，如是，则在交换机出端口缓存的平均队列长度最小的路径集合Cmin中随机选择一条路径，并设置该数据流的当前路径分类集合Ccur为Cmin，转步骤八；否则，在该数据流当前路径分类集合Ccur中随机选择一条路径，转步骤八；
步骤七：判断集合K是否为空，若是，则转步骤二；否则，转步骤五；
步骤八：按照所选择的路径转发分组，转步骤二。
所述的基于路径分类的自适应包散射方法，所述步骤一中：所述出端口数n设置为当前交换机的出端口数量；路径分类集合C1至Cn设置为空；当前路径分类集合Ccur设置为全部路径；所述路径探测周期δ设置为3倍往返延时；所述队列差异阈值d设置为3；所述路径类别号j设置为1；所述n个出端口对应的缓存队列长度ki都设置为0并组成出端口缓存队列长度集合K；所述n个出端口对应的路径pi都设置为路径的编号。
所述的基于路径分类的自适应包散射方法，所述步骤五中：在进行遍历分类时，每一次遍历分类执行以下操作：首先选出当前最小的队列长度kmin加入路径分类集合Cj，然后找出所有满足|ki-kmin|<＝d条件的ki所对应的出端口i，将各满足|ki-kmin|<＝d条件的出端口i所对应的路径pi加入路径分类集合Cj，从集合K中删除kmin和所有满足|ki-kmin|<＝d条件的ki，最后j加1。。
所述的基于路径分类的自适应包散射方法，所述步骤六中：判断分组是否属于新数据流，是交换机接收分组后，判断该分组所属数据流的信息，如果之前未收到该数据流的分组，则判断该数据流属于新数据流。
所述的基于路径分类的自适应包散射方法，所述步骤六中：在交换机出端口缓存的平均队列长度最小的路径集合Cmin中随机选择一条路径，是在所有路径分类集合中选择平均队列长度最小的路径分类集合Cmin，然后在Cmin中采取随机包散射的方法选择传输路径，即取出Cmin中的全部m条路径，然后随机生成一个1到m的整数x，选择第x条路径作为当前分组的传输路径，并将该分组所属流传输路径的集合Ccur设置为Cmin。
所述的基于路径分类的自适应包散射方法，所述步骤六中：在该数据流当前路径分类集合Ccur中随机选择一条路径，是查找该分组所属流的当前路径分类集合Ccur，将当前分组在路径分类集合Ccur中采取随机包散射的方法选择传输路径，即取出Ccur中的全部m条路径，然后随机生成一个1到m的整数x，选择第x条路径作为当前分组的传输路径。
本发明的技术效果在于，交换机会定时的对路径重新分类，然后将新流的数据包在具有最短队列长度的一类路径中使用包散射策略传输，此时，避免了同一条流的数据包由于选择差异较大的路径导致的数据包乱序甚至降窗的问题，从而降低了流的完成时间，提升的用户的体验。
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
附图说明
图1为为本发明的流程图。
图2为测试场景拓扑图。
图3为在路径差异变化场景下的传输性能测试图，其中，3(a)为流完成时间随路径RTT差异变化的示意图，3(b)为流完成时间随带宽差异变化的示意图。Cparps即本发明技术方案，即基于分类路径的自适应包散射策略(Classified-paths based adaptive randompacket spraying，Cparps)。
图4为对称拓扑下性能测试图，其中，4(a)为对称拓扑下流平均完成时间示意图，4(b)为数据包乱序示意图。Cparps即本发明技术方案。
图5为非对称拓扑下性能测试图，其中，5(a)为非对称拓扑下流平均完成时间示意图，5(b)为数据包乱序示意图。Cparps即本发明技术方案。
图6为典型应用场景下的性能测试图，其中6(a)为所有流的平均完成时间，6(b)为短流的平均完成时间，6(c)为短流的99分位数流完成时间，6(d)为长流平均完成时间。Cparps即本发明技术方案。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
参见图1，本发明的流程如下：
首先初始化出端口数n设置为当前交换机的出口端数量；路径分类集合C1至Cn设置为空；当前路径分类集合Ccur设置为全部路径；路径探测周期δ设置为3倍往返延时；队列差异阈值d设置为3；路径类别号j设置为1；n个出端口对应的缓存队列长度ki都设置为0，组成出端口缓存队列长度集合K；n个出端口对应的路径pi都设置为路径的编号。判断路径探测定时器的探测周期δ是否超时，即进行探测路径时所用时间是否超过路径探测周期δ，如是则认为当前路径分类已失效，清空所有路径分类集合C1至Cn，路径类别号j设置为1；否则认为上一轮路径分类未失效，可以继续使用分类路径转发分组，此时监听交换机是否接收到新的分组。
根据交换机出端口缓存队列长度对路径进行分类时，遍历分类交换机所有出端口所对应的队列长度组成的集合K。每一次遍历分类执行以下操作：首先选出当前最小的队列长度kmin加入路径分类集合Cj，然后找出所有满足|ki-kmin|<＝d条件的ki所对应的出端口i，将各满足|ki-kmin|<＝d条件的出端口i所对应的路径pi加入路径分类集合Cj，从集合K中删除kmin和所有满足|ki-kmin|<＝d条件的ki，最后j加1。
监听交换机，判断在一个路径探测周期δ内是否有分组到达。当有分组到达，交换机接收分组后，需要判断该分组所属数据流的信息，如果之前未收到该数据流的分组，则判断该数据流属于新数据流，并在所有路径分类集合中选择平均队列长度最小的路径分类集合Cmin，在Cmin中采取随机包散射的方法选择传输路径，即取出Cmin中的全部m条路径，然后随机生成一个1到m的整数x，选择第x条路径作为当前分组的传输路径，并将该分组所属流传输路径的集合Ccur设置为Cmin。如果之前收到该流的分组，则认为该分组属于已开始发送的数据流，查找该分组所属流的当前路径分类集合Ccur，将当前分组在路径分类集合Ccur中采取随机包散射的方法选择传输路径，即取出Ccur中的m条路径，然后随机生成一个1到m的整数x，选择第x条路径作为当前分组的传输路径。按照所选择的路径转发分组，然后根据路径探测周期δ继续监听。如果在一个路径探测周期δ内没有分组到达，则回到判断路径探测定时器的探测周期δ是否超时的步骤循环执行。
本发明利用NS2.35网络仿真平台来实现，并进行了性能测试。
图2为测试场景拓扑图。
图3为在路径差异变化场景下的传输性能测试图。实验拓扑如图2所示，传播延时RTT设置为100μs，链路带宽设置为1Gbps。为了避免数据流大小的影响，发送方发送50条大小均为100个数据包的数据流。我们将其中一条路径作为实验路径，改变该路径上的所有RTT或者带宽，其他五条路径作为参照路径保持不变。
图3(a)为RTT对流平均完成时间影响的示意图。从图中可以看出，Cparps整体的流完成时间较短，并且随着RTT之比的逐渐增加，Cpaprs相比较RPS的优化效果越好。因为当RTT差异越大时，使用RPS导致的数据包乱序情况越严重，而Cparps将路径分类有效的减少了数据包乱序。图3(b)为带宽差对流平均完成时间影响的示意图。从图中可以看出，随着路径带宽的逐渐增加，RPS和Cparps的平均流完成时间都呈下降的趋势。但是Cpaprs的变化较小，并且整体的流完成时间也较小，这是因为带宽差对路径队列的影响较大，而Cpaprs通过控制选路，很好的缓解了数据包乱序的现象。
图4为对称拓扑下性能测试图。实验设置与图3中的实验设置一致，共发送100条数据流，其中20条为2000个数据包的长流，其他80条为20到60数量不等的短流。
图4(a)为对称拓扑下几种协议的流完成时间对比图，从图中可以看出ECMP的效果最差，因为网络中存在较多的长流，ECMP容易将长流负载到同一条路径。为了更加直观的反映数据包乱序的影响，我们随机选择一条短流，绘制了RPS和Cparps的数据包序号如图4(b)所示，其中圆点为基准线，表示正常情况下数据包的接收顺序。距离基准线越远的点表示数据包序号乱序越严重。从RPS的数据包接收顺序线与基准线的对照可以看出，Cparps虽然存在数据包的乱序，但是乱序包的数量远远小于RPS的乱序包数量，并且数据包的总数也与基准线的相似，小于RPS的数据包总数。这说明虽然经历了数据包乱序，但是由于Cparps对路径进行了分类，很好的避免了因“伪丢失”现象产生的额外重传包。
图5为非对称拓扑下性能测试图。随机选取一条路径，将其下行带宽改为100Mbps，其他设置同图3的实验设置相同。
图5(a)为非对称拓扑下几种协议的流平均完成时间图，从图中看出，即使是在非对称拓扑下，Cparps仍然能保持最优的性能。在非对称拓扑下，如果ECMP的随机哈希将数据流发送到“问题路径”上，该数据流将面临较长的排队延时或者是一个RTO的等待时间。RPS策略则是利用了全路径进行数据包散射，该方法无法避开“问题路径”。当一条数据流的某些数据包被散射到“问题路径”之后，该数据流会发生“伪丢失”现象或者发生真正的数据包丢失。LetFlow策略不会出现数据包乱序现象，但是由于LetFlow路由的随机性，无法避免“问题路径”导致的性能下降。在非对称拓扑下，“问题路径”的队列会被迅速充满，这一现象可以被Cparps的路径分类模块发现。从图5(b)中可以看出，在非对称拓扑RPS的数据包乱序情况更加严重，并且数据包的个数远大于数据流原本的的数据包个数。这说明了在非对称的拓扑下，RPS将大量数据包散射到“问题路径”，不仅加重了数据包的乱序，而且造成了大量的数据包丢失。而Cparps的乱序次数和数据包个数都较少，说明Cparps可以有效缓解数据包的乱序。
图6为典型应用场景下的性能测试图，实验设置与图3一致。针对数据中心网络中典型的应用数据挖掘和网页搜索场景，在NS2.35上进行模拟实验。
图6(a)为ECMP、LetFlow、RPS与Caprps四种协议在两种不同场景下流平均完成时间的对比图，Caprps在两种场景下均具有较低的流完成时间。图6(b)和6(c)反映了四种协议对短流的优化效果。ECMP对于短流的优化效果较差，这是因为ECMP采用的随机哈希很容易将不同数据流负载到同一条路径上，造成路径的“热点”。RPS由于数据包乱序影响短流完成时间，Cparps从减少数据包乱序和“伪丢失”的角度出发，很好的降低了短流的完成时间。图6(d)为长流的优化效果，使用Cparps策略的长流完成时间相比ECMP和RPS有了一定的提升。LetFlow以flowlet为传输粒度进行数据传输，该粒度负载更为灵活，减少了长流的完成时间。

Claims (5)

1.一种数据中心网络中基于路径分类的自适应包散射方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤一：初始化出端口数量n、路径分类集合C1至Cn、当前路径分类集合Ccur、路径探测周期δ、队列差异阈值d、路径类别号j、第i个出端口所对应的缓存队列长度ki、第i个出端口所对应的路径pi、出端口缓存队列长度集合K；
步骤二：判断进行探测路径时所用时间是否超过路径探测周期δ，如是则认为当前路径分类已失效，清空所有路径分类集合C1至Cn，路径类别号j设置为1，转步骤三；否则认为当前路径分类未失效，转步骤四；
步骤三：获取交换机各个出端口当前的缓存队列长度ki，并更新集合K中对应的出端口缓存队列长度，转步骤五；
步骤四：监听交换机在一个路径探测周期δ内是否有分组到达，如是则转步骤六；否则，转步骤二；
步骤五：依据集合K中的出端口缓存队列长度对出端口所对应的路径进行遍历分类，转步骤七；
步骤六：判断分组是否属于新数据流，如是，则在交换机出端口缓存的平均队列长度最小的路径集合Cmin中随机选择一条路径，并设置该数据流的当前路径分类集合Ccur为Cmin，转步骤八；否则，在该数据流当前路径分类集合Ccur中随机选择一条路径，转步骤八；
步骤七：判断集合K是否为空，若是，则转步骤二；否则，转步骤五；
步骤八：按照所选择的路径转发分组，转步骤二；
所述步骤五中：在进行遍历分类时，每一次遍历分类执行以下操作：首先选出当前最小的队列长度kmin加入路径分类集合Cj，然后找出所有满足|ki-kmin|<＝d条件的ki所对应的出端口i，将各满足|ki-kmin|<＝d条件的出端口i所对应的路径pi加入路径分类集合Cj，从集合K中删除kmin和所有满足|ki-kmin|<＝d条件的ki，最后j加1。
2.根据权利要求1所述的基于路径分类的自适应包散射方法，其特征在于，所述步骤一中：所述出端口数n设置为当前交换机的出端口数量；路径分类集合C1至Cn设置为空；当前路径分类集合Ccur设置为全部路径；所述路径探测周期δ设置为3倍往返延时；所述队列差异阈值d设置为3；所述路径类别号j设置为1；所述n个出端口对应的缓存队列长度ki都设置为0并组成出端口缓存队列长度集合K；所述n个出端口对应的路径pi都设置为路径的编号。
3.根据权利要求1所述的基于路径分类的自适应包散射方法，其特征在于，所述步骤六中：判断分组是否属于新数据流，是交换机接收分组后，判断该分组所属数据流的信息，如果之前未收到该数据流的分组，则判断该数据流属于新数据流。
4.根据权利要求1所述的基于路径分类的自适应包散射方法，其特征在于，所述步骤六中：在交换机出端口缓存的平均队列长度最小的路径集合Cmin中随机选择一条路径，是在所有路径分类集合中选择平均队列长度最小的路径分类集合Cmin，然后在Cmin中采取随机包散射的方法选择传输路径，即取出Cmin中的全部m条路径，然后随机生成一个1到m的整数x，选择第x条路径作为当前分组的传输路径，并将该分组所属流传输路径的集合Ccur设置为Cmin。
5.根据权利要求1所述的基于路径分类的自适应包散射方法，其特征在于，所述步骤六中：在该数据流当前路径分类集合Ccur中随机选择一条路径，是查找该分组所属流的当前路径分类集合Ccur，将当前分组在路径分类集合Ccur中采取随机包散射的方法选择传输路径，即取出Ccur中全部的m条路径，然后随机生成一个1到m的整数x，选择第x条路径作为当前分组的传输路径。
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