CN110912832A - 流量负载均衡的处理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents
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Abstract
本申请提供了一种流量负载均衡的处理方法、装置、电子设备及存储介质，其方法包括：从数据报文中获取负载均衡参数，所述负载均衡参数包括源IP参数和目的IP参数；将所述源IP参数与所述目的IP参数进行数值大小比对并输出比对结果，其中，所述比对结果包括数值1和数值0；根据所述比对结果选择对应预配置的hash引擎执行hash算法计算，以获取与所述数据报文对应的hash值；根据所述hash值选择对应的物理端口处理所述数据报文。根据源IP参数与目的IP参数的比对结果选择不同的hash引擎进行hash算法计算，hash散列较好，从而达到较好的负载均衡效果，且采用不同的hash引擎执行相同的hash算法，保证了同一会话的完整性。
Description
技术领域
本申请属于数据通信技术领域，尤其涉及一种流量负载均衡的处理方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
负载均衡(Load Balancing)又称负载分担(Load Balance)，一般用于提高网络的整体处理能力，能够在不改变现有网络结构情况下，扩展网络的带宽、增加网络的吞吐量、加强数据处理能力、提高网络的可用性。
目前现有的流量负载均衡过程为保证会话完整性，采用的方法是通过对流量的源ip地址和目的ip地址进行Symmetric hash计算，使得流量的上下行能够得到相同的hash值，从而在输出的时候可以选择相同的输出端口。然而，在进行流量负载均衡的处理的时候，源IP参数和目的IP参数中可能会出现任意一个或两个参数出现递增或者递减的情况，在这种情况下采用可编程芯片默认的Symmetric hash计算出来的结果散列较差，容易影响负载均衡的效果。
发明内容
有鉴于此，本申请实施例提供了一种流量负载均衡的处理方法、装置、电子设备及存储介质，以解决现有技术中在进行流量负载均衡的处理的时候，源IP参数和目的IP参数中出现任意一个或两个参数出现递增或者递减的情况下采用可编程芯片默认的Symmetrichash计算出来的结果散列较差，容易影响负载均衡的效果的技术缺陷。
本申请实施例的第一方面提供了一种流量负载均衡的处理方法，所述流量负载均衡的处理方法包括：
从数据报文中获取负载均衡参数，所述负载均衡参数包括源IP参数和目的IP参数；
将所述源IP参数与所述目的IP参数进行数值大小比对并输出比对结果，其中，所述比对结果包括数值1和数值0；
根据所述比对结果选择对应预配置的hash引擎执行hash算法计算，以获取与所述数据报文对应的hash值；
根据所述hash值选择对应的物理端口处理所述数据报文。
结合第一方面，在第一方面的第一种可能实现方式中，所述将所述源IP参数与所述目的IP参数进行数值大小比对并输出比对结果的步骤，包括：
判断所述源IP参数是否大于所述目的IP参数；
当源IP参数大于目的IP参数时输出数值为1的比对结果，否则，输出数值为0的比对结果。
结合第一方面，在第一方面的第二种可能实现方式中，所述对应预配置的hash引擎包括以sip+dip作为关键字的第一hash引擎和以dip+sip作为关键字的第二hash引擎，所述第一hash引擎和所述第二hash引擎用于执行同一种hash算法且计算顺序相反。
结合第一方面的第二种可能实现方式，在第一方面的第三种可能实现方式中，所述根据所述比对结果选择对应预配置的hash引擎执行hash算法计算，以获取与所述数据报文对应的hash值的步骤之前，包括：
将所述数值为1的比对结果与所述第一hash引擎关联配置，使所述数值为1的比对结果与所述第一hash引擎具有对应关系；以及将所述数值为0的比对结果与所述第一hash引擎关联配置，使所述数值为0的比对结果与所述第二hash引擎具有对应关系。
结合第一方面的第三种可能实现方式，在第一方面的第四种可能实现方式中，根据所述比对结果选择对应预配置的hash引擎执行hash算法计算，以获取与所述数据报文对应的hash值的步骤，包括：
当所述比对结果为数值1时，调用与所述数值1比对结果关联配置的第一hash引擎执行hash算法计算，以获取与所述数据报文对应的hash值；
当所述比对结果为数值0时，调用与所述数值0比对结果关联配置的第二hash引擎执行hash算法计算，以获取与所述数据报文对应的hash值。
本申请实施例的第二方面提供了一种流量负载均衡的处理装置，所述流量负载均衡的处理装置包括：
获取模块，用于从数据报文中获取负载均衡参数，所述负载均衡参数包括源IP参数和目的IP参数；
比对模块，用于将所述源IP参数与所述目的IP参数进行数值大小比对并输出比对结果，其中，所述比对结果包括数值1和数值0；
计算模块，用于根据所述比对结果选择对应预配置的hash引擎执行hash算法计算，以获取与所述数据报文对应的hash值；
执行模块，用于根据所述hash值选择对应的物理端口处理所述数据报文。
结合第二方面，在第二方面的第一种可能实现方式中，所述流量负载均衡的处理装置包括：
判断模块，用于判断所述源IP参数是否大于所述目的IP参数；
输出模块，用于当源IP参数大于目的IP参数时输出数值为1的比对结果，否则，输出数值为0的比对结果。
结合第二方面，在第二方面的第二种可能实现方式中，所述流量负载均衡的处理装置包括：
配置模块，用于将所述数值为1的比对结果与所述第一hash引擎关联配置，使所述数值为1的比对结果与所述第一hash引擎具有对应关系；以及将所述数值为0的比对结果与所述第一hash引擎关联配置，使所述数值为0的比对结果与所述第二hash引擎具有对应关系。
本申请实施例的第三方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如第一方面任意一项所述流量负载均衡的处理方法的步骤。
本申请实施例的第四方面提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如第一方面任一项所述流量负载均衡的处理方法的步骤。
本申请实施例与现有技术相比存在的有益效果是：
本申请通过从数据报文中获取负载均衡参数，所述负载均衡参数包括源IP参数和目的IP参数；将所述源IP参数与所述目的IP参数进行数值大小比对并输出比对结果，其中，所述比对结果包括数值1和数值0；根据所述比对结果选择对应预配置的hash引擎执行hash算法计算，以获取与所述数据报文对应的hash值；根据所述hash值选择对应的物理端口处理所述数据报文。该方法实现了根据源IP参数与目的IP参数的比对结果来选择不同的hash引擎进行hash算法计算，hash散列好，负载均衡效果好，避免了可能因出现源IP参数和目的IP参数递增递减情况导致散列不好而影响负载均衡效果的问题，且采用不同的hash引擎执行相同的hash算法，还可以保证了同一会话的完整性。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请实施例提供的一种流量负载均衡的处理方法的基本方法流程示意图；
图2为本申请实施例提供的流量负载均衡的处理方法中获取比对结果时的一种方法流程示意图；
图3为本申请实施例提供的流量负载均衡的处理方法中hash值与物理端口的对应关系表的示意图；
图4为本申请实施例提供的一种流量负载均衡的处理装置的结构示意图；
图5为本申请实施例提供的一种实现流量负载均衡的处理方法的电子设备的示意图。
具体实施方式
以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。
为了说明本申请所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。
在进行流量负载均衡的处理的时候，源IP参数和目的IP参数可能包括但不限于一下三种变化情况：第一种，所述源IP参数和所述目的IP参数均随机变化；第二种，所述源IP参数和所述目的IP参数，其中一个参数固定，另一个参数递增或递减；第三种，所述源IP参数递增或递减，且所述目的IP参数递增或递减。基于上述三种变化情况，在第1种变化情况下通过可编程芯片默认的支持Symmetric hash进行计算时得到的结果散列较好，负载均衡处理的效果好。但是在第2种和第3种变化情况下，通过可编程芯片默认的支持Symmetrichash进行计算时得到的结果散列较差，容易影响负载均衡的效果。因此，本申请提供的流量负载均衡的处理方法应用在可编程交换芯片使用领域，实现在进行流量负载均衡的时候，使用两个hash引擎代替默认的Symmetric hash引擎，对于会话上行和下行的流量，分别采用不同的hash引擎来执行相同的hash计算方法，得到相同的hash值，保证了同一个会话的完整性，同时，避免了可能出现源IP参数和目的IP参数递增递减场景下散列不好而导致的负载不均衡问题。
本申请的一些实施例中，请参阅图1，图1为本申请实施例提供的一种流量负载均衡的处理方法的基本方法流程示意图，详述如下：
在步骤S101中，从数据报文中获取负载均衡参数，所述负载均衡参数包括源IP参数和目的IP参数。
在本实施例中，所述负载均衡参数可以从表征所述数据报文特征信息的bit序列中提取得到。所述数据报文的特征信息中包含有源MAC地址、目的MAC地址、源IP、目的IP、源端口、目的端口等信息。所述负载均衡参数包括表征源IP的源IP参数、表征目的IP的目的IP参数。其中，所述源IP参数在所述bit序列中用32bit表示，所述目的IP参数在所述bit序列中同样用32bit表示。
在步骤S102中，将所述源IP参数与所述目的IP参数进行数值大小比对并输出比对结果，其中，所述比对结果包括数值1和数值0。
针对于一个数据报文，其对应的源IP参数和目的IP参数成对存在。在本实施例中，经步骤S101从所述数据报文中获得源IP参数和目的IP参数后，将所述源IP参数与所述目的IP参数进行数值大小比对，具体比对两个32位bit数值之间的大小关系，从而输出表征所述源IP参数与目的IP参数之间大小关系的比对结果，其中，所述比对结果包括数值1和数值0。
在本申请的一些实施例中，请参阅图2，图2为本申请实施例提供的流量负载均衡的处理方法中获取比对结果时的一种方法流程示意图。详细如下：
在步骤S201中，判断所述源IP参数是否大于所述目的IP参数；
在步骤S202中，当源IP参数大于目的IP参数时输出数值1的比对结果，否则，输出数值为0的比对结果。
在本实施例中，可以按照预设的规则来设定所述源IP参数与所述目的IP参数进行数值大小比对之后可能会输出的比对结果，例如，设定数值1或者数值0两种比对结果，其中，所述数值1与所述源IP参数大于所述目的IP参数的数值大小关系相对应，所述数值0与所述源IP参数小于或等于所述目的IP参数的数值大小关系相对应。由此，将所述源IP参数与所述目的IP参数进行数值大小比对之后，判断所述源IP参数是否大于所述目的IP参数，当所述源IP参数大于所述目的IP参数时，输出数值为1的比对结果，否则，输出数值为0的比对结果。
在步骤S103中，根据所述比对结果选择对应预配置的hash引擎执行hash算法计算，以获取与所述数据报文对应的hash值。
在本实施例中，预配置hash引擎，所述hash引擎与将所述源IP参数与所述目的IP参数进行数值大小比对后可能输出的比对结果对应，其中，一种比对结果对应一个hash引擎。由此，在流量负载均衡的处理的时候，可以依据数据报文中源IP参数与目的IP参数的数值大小的比对结果选择出对应的hash引擎来执行hash算法计算，从而获取与所述数据报文对应的hash值。所述预配置的hash引擎执行的hash算法为CRC32，当然也可以为其他CRC算法。
本申请的一些实施例中，依据上述按照预设规则设定的数值为1和数值为0两种比对结果预配置对应的hash引擎时，所述hash引擎可以配置为：以sip+dip作为关键字的第一hash引擎和以dip+sip作为关键字的第二hash引擎，其中sip表征源IP，而dip表征目的IP。所述第一hash引擎和所述第二hash引擎均采用结合源IP参数和目的IP参数的方式执行hash算法，但是执行hash算法时的计算顺序相反，实现hash算法的多向式算法计算。在进行流量负载均衡控制的时候，对于流量的上行和下行，根据不同的比对结果选择不同的hash引擎来执行同一种hash算法，hash散列好，负载均衡效果好，避免了可能因出现源IP参数和目的IP参数递增递减情况导致散列不好而影响负载均衡效果的问题。而且，采用不同的hash引擎执行相同的hash算法对流量的上行和下行进行算法计算后得到相同的hash值，从而实现数据报文在相同的输出端口进行输出，从而保证同一个会话的完整性。
举例说明，对于处理一从A节点与B节点之间进行通信时传输的数据报文，若数据报文从A传输至B，可以获得IPA地址参数为源IP参数，而IPB地址参数为目的IP参数；若数据报文从B传输至A，则可以获得IPA地址参数为目的IP参数，而IPB地址参数为源IP参数。假设对IPA和IPB两个地址参数两个地址参数之间的数值大小关系为IPA＞IPB，那么，数据报文从A传输至B时，源IP参数大于目的IP参数，即输出的比对结果为数值1，使用第一hash引擎执行hash算法计算，即sip(IPA)+dip(IPB)；数据报文从B传输至A时，源IP参数小于目的IP参数，即输出的比对结果为数值0，使用第二hash引擎执行hash算法计算，即dip(IPA)+sip(IPB)。如此，对于流量的上下行，根据不同的比对结果选择不同的hash引擎来执行同一种hash算法，使得对流量的上行和下行进行算法计算后得到相同的hash值。可以理解的是，IPA＜IPB时，亦可采用上述方式进行hash算法计算获取得到相同的hash值。
本申请的一些实施例中，可以通过将所述数值为1的比对结果与所述第一hash引擎关联配置，使所述数值为1的比对结果与所述第一hash引擎具有对应关系；以及将所述数值为0的比对结果与所述第一hash引擎关联配置，使所述数值为0的比对结果与所述第二hash引擎具有对应关系。由此，执行hash算法计算来获取与所述数据报文对应的hash值过程中，具体当所述比对结果为数值1时，调用与所述数值1比对结果关联配置的第一hash引擎执行hash算法计算，以获取与所述数据报文对应的hash值；当所述比对结果为数值0时，调用与所述数值0比对结果关联配置的第二hash引擎执行hash算法计算，以获取与所述数据报文对应的hash值。
在步骤S104中，根据所述hash值选择对应的物理端口处理所述数据报文。
在本实施例中，预先配置一具有hash值和物理端口对应关系的对应关系表，通过根据计算得出的hash值遍历所述对应关系表，即可选择与所述hash值相对应的物理端口处理所述数据报文。请一并参阅图3，图3为本申请实施例提供的流量负载均衡的处理方法中hash值与物理端口的对应关系表的示意图。如图3所示，若设备预设有X、Y、Z三个物理端口，其中，X物理端口对应负载hash值为1、2、3的流量，Y物理端口对应负载hash值为4、5、6的流量，Z物理端口对应负载hash值为7、8、9的流量。此时，假设经步骤S103计算得到的hash值为5，那么根据所述hash值和物理端口对应关系的对应关系表即可选择Y物理端口处理所述数据报文。
上述实施例提供的流量负载均衡的处理方法通过从数据报文中获取负载均衡参数，所述负载均衡参数包括源IP参数和目的IP参数；将所述源IP参数与所述目的IP参数进行数值大小比对并输出比对结果，其中，所述比对结果包括数值1和数值0；根据所述比对结果选择对应预配置的hash引擎执行hash算法计算，以获取与所述数据报文对应的hash值；根据所述hash值选择对应的物理端口处理所述数据报文。该方法实现了根据源IP参数与目的IP参数的比对结果来选择不同的hash引擎进行hash算法计算，hash散列好，负载均衡效果好，避免了可能因出现源IP参数和目的IP参数递增递减情况导致散列不好而影响负载均衡效果的问题，且采用不同的hash引擎执行相同的hash算法，还可以保证了同一会话的完整性。
可以理解的是，上述实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。
在本申请的一些实施例中，请参阅图4，图4为本申请实施例提供的一种流量负载均衡的处理装置的结构示意图，详述如下：
所述流量负载均衡的处理装置包括：获取模块401、比对模块402、计算模块403以及执行模块404。其中，所述获取模块401用于从数据报文中获取负载均衡参数，所述负载均衡参数包括源IP参数和目的IP参数；所述比对模块402用于将所述源IP参数与所述目的IP参数进行数值大小比对并输出比对结果，其中，所述比对结果包括数值1和数值0；所述计算模块403用于根据所述比对结果选择对应预配置的hash引擎执行hash算法计算，以获取与所述数据报文对应的hash值；所述执行模块404用于根据所述hash值选择对应的物理端口处理所述数据报文。
所述流量负载均衡的处理装置，与上述的流量负载均衡的处理方法一一对应。
在本申请的一些实施例中，请参阅图5，图5为本申请实施例提供的一种实现流量负载均衡的处理方法的电子设备的示意图。如图5所示，该实施例的电子设备5包括：处理器50、存储器51以及存储在所述存储器51中并可在所述处理器50上运行的计算机程序52，例如流量负载均衡的处理程序。所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各个流量负载均衡的处理方法实施例中的步骤。或者，所述处理器50执行所述计算机程序52时实现上述各装置实施例中各模块/单元的功能。
示例性的，所述计算机程序52可以被分割成一个或多个模块/单元，所述一个或者多个模块/单元被存储在所述存储器51中，并由所述处理器50执行，以完成本申请。所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段，该指令段用于描述所述计算机程序52在所述电子设备5中的执行过程。例如，所述计算机程序52可以被分割成：
获取模块，用于从数据报文中获取负载均衡参数，所述负载均衡参数包括源IP参数和目的IP参数；
比对模块，用于将所述源IP参数与所述目的IP参数进行数值大小比对并输出比对结果，其中，所述比对结果包括数值1和数值0；
计算模块，用于根据所述比对结果选择对应预配置的hash引擎执行hash算法计算，以获取与所述数据报文对应的hash值；
执行模块，用于根据所述hash值选择对应的物理端口处理所述数据报文。
所述电子设备可包括，但不仅限于，处理器50、存储器51。本领域技术人员可以理解，图5仅仅是电子设备5的示例，并不构成对电子设备5的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件，例如所述电子设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。
所称处理器50可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。
所述存储器51可以是所述电子设备5的内部存储单元，例如电子设备5的硬盘或内存。所述存储器51也可以是所述电子设备5的外部存储设备，例如所述电子设备5上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，所述存储器51还可以既包括所述电子设备5的内部存储单元也包括外部存储设备。所述存储器51用于存储所述计算机程序以及所述电子设备所需的其他程序和数据。所述存储器51还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将所述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。
所述集成的模块/单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。。其中，所述计算机程序包括计算机程序代码，所述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。所述计算机可读介质可以包括：能够携带所述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，所述计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括是电载波信号和电信信号。
以上所述实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。
Claims (10)
1.一种流量负载均衡的处理方法，其特征在于，所述流量负载均衡的处理方法包括：
从数据报文中获取负载均衡参数，所述负载均衡参数包括源IP参数和目的IP参数；
将所述源IP参数与所述目的IP参数进行数值大小比对并输出比对结果，其中，所述比对结果包括数值1和数值0；
根据所述比对结果选择对应预配置的hash引擎执行hash算法计算，以获取与所述数据报文对应的hash值；
根据所述hash值选择对应的物理端口处理所述数据报文。
2.根据权利要求1所述的流量负载均衡的处理方法，其特征在于，所述将所述源IP参数与所述目的IP参数进行数值大小比对并输出比对结果的步骤，包括：
判断所述源IP参数是否大于所述目的IP参数；
当源IP参数大于目的IP参数时输出数值为1的比对结果，否则，输出数值为0的比对结果。
3.根据权利要求1所述的流量负载均衡的处理方法，其特征在于，所述对应预配置的hash引擎包括以sip+dip作为关键字的第一hash引擎和以dip+sip作为关键字的第二hash引擎，所述第一hash引擎和所述第二hash引擎用于执行同一种hash算法且计算顺序相反。
4.根据权利要求3所述的流量负载均衡的处理方法，其特征在于，所述根据所述比对结果选择对应预配置的hash引擎执行hash算法计算，以获取与所述数据报文对应的hash值的步骤之前，包括：
将所述数值为1的比对结果与所述第一hash引擎关联配置，使所述数值为1的比对结果与所述第一hash引擎具有对应关系；以及将所述数值为0的比对结果与所述第一hash引擎关联配置，使所述数值为0的比对结果与所述第二hash引擎具有对应关系。
5.根据权利要求4所述的流量负载均衡的处理方法，其特征在于，所述根据所述比对结果选择对应预配置的hash引擎执行hash算法计算，以获取与所述数据报文对应的hash值的步骤，包括：
当所述比对结果为数值1时，调用与所述数值1比对结果关联配置的第一hash引擎执行hash算法计算，以获取与所述数据报文对应的hash值；
当所述比对结果为数值0时，调用与所述数值0比对结果关联配置的第二hash引擎执行hash算法计算，以获取与所述数据报文对应的hash值。
6.一种流量负载均衡的处理装置，其特征在于，所述流量负载均衡的处理装置包括：
获取模块，用于从数据报文中获取负载均衡参数，所述负载均衡参数包括源IP参数和目的IP参数；
比对模块，用于将所述源IP参数与所述目的IP参数进行数值大小比对并输出比对结果，其中，所述比对结果包括数值1和数值0；
计算模块，用于根据所述比对结果选择对应预配置的hash引擎执行hash算法计算，以获取与所述数据报文对应的hash值；
执行模块，用于根据所述hash值选择对应的物理端口处理所述数据报文。
7.根据权利要求6所述的流量负载均衡的处理装置，其特征在于，所述流量负载均衡的处理装置包括：
判断模块，用于判断所述源IP参数是否大于所述目的IP参数；
输出模块，用于当源IP参数大于目的IP参数时输出数值为1的比对结果，否则，输出数值为0的比对结果。
8.根据权利要求7所述的流量负载均衡的处理装置，其特征在于，所述流量负载均衡的处理装置包括：
配置模块，用于将所述数值为1的比对结果与所述第一hash引擎关联配置，使所述数值为1的比对结果与所述第一hash引擎具有对应关系；以及将所述数值为0的比对结果与所述第一hash引擎关联配置，使所述数值为0的比对结果与所述第二hash引擎具有对应关系。
9.一种电子设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至5任一项所述流量负载均衡的处理方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5任一项所述流量负载均衡的处理方法的步骤。
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