CN114006863A - 一种多核负载均衡协同处理方法、装置及存储介质 - Google Patents

一种多核负载均衡协同处理方法、装置及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN114006863A
CN114006863A CN202111286769.0A CN202111286769A CN114006863A CN 114006863 A CN114006863 A CN 114006863A CN 202111286769 A CN202111286769 A CN 202111286769A CN 114006863 A CN114006863 A CN 114006863A
Authority
CN
China
Prior art keywords
cpu
hash
processing
data packet
core
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202111286769.0A
Other languages
English (en)
Inventor
杨泽宇
王丹
计士禹
刘锦利
马骁
李勃
高明慧
马力
张志军
徐萌
张广文
修增哲
刘壮
佟文强
赵梓辰
刘新龙
姜岩
张嵩
王会达
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Beijing Kedong Electric Power Control System Co Ltd
NARI Group Corp
Original Assignee
Beijing Kedong Electric Power Control System Co Ltd
NARI Group Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Beijing Kedong Electric Power Control System Co Ltd, NARI Group Corp filed Critical Beijing Kedong Electric Power Control System Co Ltd
Priority to CN202111286769.0A priority Critical patent/CN114006863A/zh
Publication of CN114006863A publication Critical patent/CN114006863A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L47/00—Traffic control in data switching networks
    • H04L47/10—Flow control; Congestion control
    • H04L47/12—Avoiding congestion; Recovering from congestion
    • H04L47/125—Avoiding congestion; Recovering from congestion by balancing the load, e.g. traffic engineering
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04L—TRANSMISSION OF DIGITAL INFORMATION, e.g. TELEGRAPHIC COMMUNICATION
    • H04L45/00—Routing or path finding of packets in data switching networks
    • H04L45/74—Address processing for routing
    • H04L45/745—Address table lookup; Address filtering
    • H04L45/7453—Address table lookup; Address filtering using hashing

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Data Exchanges In Wide-Area Networks (AREA)

Abstract

本发明公开了一种多核负载均衡协同处理方法、装置及存储介质，所述方法包括接收数据包，对数据包头的四元组加上序列号进行两次不同的HASH算法的处理，获得HASH计算结果；根据所述HASH计算结果对预先建立的第一HASH表、第二HASH表进行查询，获取查询结果，通过网卡多队列技术的支持并利用中断方式把不同的网卡队列分配到多核处理器的不同的CPU核上，因此第一HASH表、第二HASH表也就是等同于存储一个连接与CPU不同核之间的映射关系；本发明使用静态与动态相结合的多重HASH负载均衡算法将后续接收的数据报文分配到其他负载较轻的CPU上，能够使得各个CPU的使用率相对平均，使得处理器更好地发挥性能，一定程度上提高了多核处理器的处理效率。

Description

一种多核负载均衡协同处理方法、装置及存储介质
技术领域
本发明涉及一种多核负载均衡协同处理方法、装置及存储介质，属于多核处理器技术领域。
背景技术
RSS是通过网卡的硬件特性支持实现的多队列，将不同的连接流分配到多核处理器的不同核上，相同的流会在同一个核心上，能够减少数据报文的顺序性和处理器的并行冲突。具体来说RSS是一种能够将收到的同一个流的IP数据包存储到相同的网卡收包队列当中，它能够通过每个CPU核允许独占访问网卡队列的方式对接收的数据包进行可伸缩的处理，将数据包分发到对应的CPU核中。
如图1所示，网卡对接收到的报文进行解析，获取IP地址、协议和端口五元组信息，通过配置的HASH函数根据五元组信息计算出HASH值,也可以根据二、三或四元组进行计算；然后取HASH值的低几位作为RETA(redirection table)的索引，根据RETA中存储的值分发到相同的队列，然后进一步发送到与队列绑定的CPU上；因此RSS可以将同一连接的数据流分发给同一个CPU核处理,从而达到分流效果。
随着互联网技术的不断发展，网络中的流量规模日益增大，传输速度也在不断提高，流量的负载均衡问题成为了限制诸多网络服务的瓶颈。处理数据包时，CPU使用率较高。在图1中，虚线路径表示发送和接收处理的处理路径，因此处理并不总是在提供最佳性能的CPU上发生，仅可以通过连续中断在同一个CPU上处理连接。
通过研究多队列网卡技术、研究多CPU多核高效分发报文技术、优化哈希算法，使业务数据包更均匀的分布在多个网卡队列中，进而多核负载更均衡，充分利用CPU多核处理能力，降低CPU使用率。RSS这项加速技术只在网络数据接收时有效。具备RSS能力的网卡，有多个接收队列，网卡可以用不同的接收队列来接收不同的网络流，再将这些队列分配到不同的CPU核上进行处理，充分利用多核处理器的能力，将网络数据接收的负荷分散开，从而提高网络传输的效率。因此可以通过实现RSS技术来降低CPU使用率。
RSS技术进行报文分流时，当发送的数据包到达时,根据其五元组信息，也可以根据二、三或四元组进行计算，通过HASH函数计算出一个HASH值。然后,根据计算出的HASH值从设置的CPU核中选择一个CPU核处理数据。数据包的四元组相同,因此根据四元组计算出的HASH值也相同。所以，即便接收端是多核平台，仍然只会根据HASH值将数据包交给其中一个CPU核处理。因此,当同一个流中数据包激增，若依然采用RSS的HASH函数处理该流的数据包,就会使单个CPU处理能力成为性能瓶颈，进而浪费多核平台多核优势。
综上可得，当网络流量出现比较单一极端的情况下，仅仅利用此静态的哈希技术是无法满足对数据报文处理的需求的，也就是将出现单核负载过重的情形，从而降低CPU的处理效率。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足，提供一种多核负载均衡协同处理方法、装置及存储介质，通过结合动态调整的方法来更好地解决在多核处理器中流量分配不均衡的问题。
为达到上述目的，本发明是采用下述技术方案实现的：
第一方面，本发明提供了一种多核负载均衡协同处理方法，包括：
通过研究数据包结构，发现同一连接中TCP报文的序列号不同且递增，因此，选择序列号作为分流的输入参数之一；
接收数据包，对数据包头的四元组加上序列号进行两次不同的HASH算法的处理，获得HASH计算结果；
根据所述HASH计算结果对预先建立的第一HASH表、第二HASH表进行查询，获取查询结果，其中，所述第一HASH表、第二HASH表用于存储一个连接与CPU不同核之间的映射关系；
根据查询结果将数据包送到相应的CPU进行处理。
进一步的，根据查询结果将数据包送到相应的CPU进行处理，包括：
若在查询过程中查到映射关系，将数据包送到相应CPU核心进行处理；
若在查询过程中没有查到映射关系，在负载正常的情况下，对收到的新连接数据包进行HASH算法的处理，将映射关系存在第一HASH表中并将数据包送到相应CPU进行处理；若系统出现负载不均导致某些CPU核心过载的情况下，先进行CPU与收包队列匹配的动态调整，动态调整的规则采用了收包队列与CPU配对的思想，首先进行CPU使用率的计算，按照负载量由小到大进行排序，按负载量的排序，将原有的收包队列与CPU的匹配顺序进行一个倒置，这样原收包队列的CPU利用率最大的与负载量最小的CPU进行配对，然后按照此排序依次将每一个CPU与收包队列进行匹配，最后剔除掉CPU负载过重的核，将收到的新连接数据包再一次进行HASH算法的处理，将映射关系存在第二HASH表中，并将数据包送到相应CPU进行处理。
进一步的，所述HASH算法中使用的HASH函数采用序列号、源IP和目的IP、源端口和目的端口共同异或的方法，包括：
将序列号、源IP地址目标和目的IP地址分别分割成四个8位的字节段，将源端口和目的端口分别分割成二个8位的字节段；
对分割的字段进行平方运算并截取结果的前8位；
利用截取的十六个8位的字段通过异或操作进行哈希值的计算。
第二方面，本发明提供一种多核负载均衡协同处理装置，包括：
接收处理单元，用于接收数据包，对数据包头的四元组加上序列号进行两次不同的HASH算法的处理，获得HASH计算结果；
查询单元，用于根据所述HASH计算结果对预先建立的第一HASH表、第二HASH表进行查询，获取查询结果，其中，所述第一HASH表、第二HASH表用于存储一个连接与CPU不同核之间的映射关系；
判断处理单元，用于根据查询结果将数据包送到相应的CPU进行处理。
进一步的，所述判断处理单元，包括第一处理单元和第二处理单元，
所述第一处理单元用于在查询过程中查到映射关系，将数据包送到相应CPU核心进行处理；
所述第二处理单元用于在查询过程中没有查到映射关系时，将数据包送到相应CPU核心进行处理。
进一步的，所述第二处理单元包括负载正常处理单元和负载非正常处理单元，
所述负载正常处理单元用于在负载正常的情况下，对收到的新连接数据包进行HASH算法的处理，将映射关系存在第一HASH表中并将数据包送到相应CPU进行处理；
所述负载非正常处理单元用于在系统出现负载不均导致某些CPU核心过载的情况下，先进行CPU与收包队列匹配的动态调整，然后剔除CPU负载过重的核，将收到的新连接数据包再一次进行HASH算法的处理，将映射关系存在第二HASH表中，并将数据包送到相应CPU进行处理。
进一步的，所述接收处理单元和判断处理单元中均设有HASH算法处理单元，所述HASH算法处理单元用于根据HASH算法对数据包进行计算，所述HASH算法中使用的HASH函数采用序列号、源IP和目的IP、源端口和目的端口共同异或的方法，包括：
将序列号、源IP地址目标和目的IP地址分别分割成四个8位的字节段，将源端口和目的端口分别分割成二个8位的字节段；
对分割的字段进行平方运算并截取结果的前8位；
利用截取的十六个8位的字段通过异或操作进行哈希值的计算。
第三方面，本发明提供一种多核负载均衡协同处理装置，包括处理器及存储介质；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据上述任一项所述方法的步骤。
第四方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一项所述方法的步骤。
与现有技术相比，本发明所达到的有益效果：
本发明提供的多核负载均衡协同处理方法，使用静态与动态相结合的多重HASH负载均衡算法可以将后续接收的数据报文分配到其他负载较轻的CPU上，能够使得各个CPU的使用率相对平均，充分地利用了多核处理器的性能，使得处理器更好地发挥性能，一定程度上提高了多核处理器的处理效率。
附图说明
图1是本发明提供的现有技术示意图；
图2是本发明实施例提供的算法结构示意图；
图3是本发明实施例提供的多核负载均衡协同处理方法的流程示意图；
图4是本发明实施例提供的修改前的CPU平均使用率；
图5是本发明实施例提供的修改后的CPU平均使用率。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步描述。以下实施例仅用于更加清楚地说明本发明的技术方案，而不能以此来限制本发明的保护范围。
实施例1
本实施例介绍一种多核负载均衡协同处理方法、装置及存储介质，包括：
接收数据包，对数据包头的四元组加上序列号进行两次不同的HASH算法的处理，获得HASH计算结果；
根据所述HASH计算结果对预先建立的第一HASH表、第二HASH表进行查询，获取查询结果，其中，所述第一HASH表、第二HASH表用于存储一个连接与CPU不同核之间的映射关系；
根据查询结果将数据包送到相应的CPU进行处理。
本实施例提供的多核负载均衡协同处理方法、装置及存储介质，其应用过程具体涉及如下内容：
采用静态与动态相结合的多重HASH解决负载不均衡的问题，首先建立两张HASH表，用来存储一个连接与CPU不同核之间的映射关系，在网卡接收到报文后，对数据包头的四元组加上序列号进行两次不同的HASH计算，为了保证重传的报文连接需要送到同一个核进行处理的大原则，即使在CPU过载情况也要保证这一原则，根据计算进行哈希表查询，查到映射关系说明收到的数据包是已有连接中的数据包，将数据包送到相应CPU核心进行处理。若在查表过程没有查询到映射关系，在负载正常的情况下，收到的新连接数据包进行HASH算法的处理，将映射关系存在第一哈希表中并将数据包送到相应CPU进行处理，若系统出现负载不均导致某些CPU核心过载的情况下，先进行CPU与收包队列匹配的动态调整，然后剔除CPU负载过重的核，将收到的新连接数据包再一次进行HASH算法的处理，将映射关系存在第二哈希表中并将数据包送到相应CPU进行处理，通过这种方式能够将收到的新连接中的数据包分散到负载较轻的CPU核心中去，从而起到将负载分配均匀的目的。
HASH函数采用序列号、源IP和目的IP、源端口和目的端口共同异或的方法，由于异或操作的计算结果与参与异或的顺序无关，具体的实现为：
①将序列号、源IP地址目标和目的IP地址分别分割成四个8位的字节段，将源端口和目的端口分别分割成二个8位的字节段；
N1＝{N0～N7},N2＝{N8～N15}；
N3＝{N16～N23},N4＝{N24～N31}；
S1＝{S0～S7},S2＝{S8～S15}；
S3＝{S16～S23},S4＝{S24～S31}；
D1＝{D0～D7},D2＝{D8～D15}；
D3＝{D16～D23},D4＝{D24～D31}；
SP1＝{SP0～SP7},SP2＝{SP8～SP15}；
SD1＝{SD0～SD7},SD2＝{SD8～SD15}；
②对第一步中分割的字段进行平方运算并截取结果的前8位；
③利用截取的八个8位的字段通过异或操作进行哈希值的计算；
Figure BDA0003333163720000081
上述算法优点是首先通过折叠的方法对较长的数值进行了处理，使得序列号、源和目的地址、源和目的端口的每一位都能参与到哈希运算，其次是通过对分割后的数值进行平方运算以扩大差别，能够实现对不同的关键字得到的哈希函数值不易产生冲突，通过这些处理能够使产生的哈希值较为均匀。
采用多重HASH方法的好处是进一步分离不同流的数据包(因为单次HASH可能会出现HASH碰撞的可能)，相对多核匹配，优点在于能有更多的核参与到均衡流量。图2说明了算法的支持。
基本流程如下：
动态调整部分按照上面提到的通过分析CPU利用率的实时负载情况以及多核收包队列与CPU动态调整配对的方法进行实现，在确定了动态调整的方法后，整体算法的基本流程如图3所示:
(1)收到数据包后，分别通过HASH1()以及HASH2()(剔除负载过重的核)计算得到哈希结果，进行第一哈希表以及第二哈希表进行查找，如果存在映射关系就将数据包分配到对应的处理核心中。
(2)在上一步中如果没有在两张哈希表中查到对应关系，说明数据包属于一条新连接，然后通过对当前CPU的整体负载均衡度进行判断决定数据包的下步操作。
(3)每一个CPU负载没有超过系统设定的阈值，说明目前系统负载均衡情况较好，数据包根据HASH1()的结果在第一哈希表中建立映射关系，并将数据包分配到对应的处理核心中。
(4)如果CPU中有的负载超过了设定的阈值时，说明目前出现负载均衡不良，某些处理核心出现过载严重的情况，然后根据动态调整的规则进行队列与CPU核的重新绑定，则再剔除过载严重的处理核心，并动态更新HASH2()的所有计算结果与处理核心CPU的ID的映射关系，采用HASH2()进行计算，数据包根据HASH2()的结果在第二哈希表中建立映射关系，并将数据包分配到对应的处理核心中。
本发明的技术效果如下：
测试选择Pktgen对单位时间内关于处理接收数据报文的CPU核心的使用率进行统计，并对一个时间段的CPU核心使用率计算平均值，通过比较多核处理器各个CPU的使用率来对负载均衡展开有效的测试。如图4和5所示，通过柱状图的趋势来看，相比在没有采用本文提出的负载均衡算法，使用静态与动态相结合的多重HASH负载均衡算法可以将后续接收的数据报文分配到其他负载较轻的CPU上，能够使得各个CPU的使用率相对平均，充分地利用了多核处理器的性能，使得处理器更好地发挥性能，一定程度上提高了多核处理器的处理效率。
实施例2
本实施例提供一种多核负载均衡协同处理装置，包括：
接收处理单元，用于接收数据包，对数据包头的四元组加上序列号进行两次不同的HASH算法的处理，获得HASH计算结果；
查询单元，用于根据所述HASH计算结果对预先建立的第一HASH表、第二HASH表进行查询，获取查询结果，其中，所述第一HASH表、第二HASH表用于存储一个连接与CPU不同核之间的映射关系；
判断处理单元，用于根据查询结果将数据包送到相应的CPU进行处理。
进一步的，所述判断处理单元，包括第一处理单元和第二处理单元，
所述第一处理单元用于在查询过程中查到映射关系，将数据包送到相应CPU核心进行处理；
所述第二处理单元用于在查询过程中没有查到映射关系时，将数据包送到相应CPU核心进行处理。
进一步的，所述第二处理单元包括负载正常处理单元和负载非正常处理单元，
所述负载正常处理单元用于在负载正常的情况下，对收到的新连接数据包进行HASH算法的处理，将映射关系存在第一HASH表中并将数据包送到相应CPU进行处理；
所述负载非正常处理单元用于在系统出现负载不均导致某些CPU核心过载的情况下，先进行CPU与收包队列匹配的动态调整，然后剔除CPU负载过重的核，将收到的新连接数据包再一次进行HASH算法的处理，将映射关系存在第二HASH表中，并将数据包送到相应CPU进行处理。
进一步的，所述接收处理单元和判断处理单元中均设有HASH算法处理单元，所述HASH算法处理单元用于根据HASH算法对数据包进行计算，所述HASH算法中使用的HASH函数采用序列号、源IP和目的IP、源端口和目的端口共同异或的方法，包括：
将序列号、源IP地址目标和目的IP地址分别分割成四个8位的字节段，将源端口和目的端口分别分割成二个8位的字节段；
对分割的字段进行平方运算并截取结果的前8位；
利用截取的十六个8位的字段通过异或操作进行哈希值的计算。
实施例3
本实施例提供一种多核负载均衡协同处理装置，包括处理器及存储介质；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据下述任一项所述方法的步骤：
接收数据包，对数据包头的四元组加上序列号进行两次不同的HASH算法的处理，获得HASH计算结果；
根据所述HASH计算结果对预先建立的第一HASH表、第二HASH表进行查询，获取查询结果，其中，所述第一HASH表、第二HASH表用于存储一个连接与CPU不同核之间的映射关系；
根据查询结果将数据包送到相应的CPU进行处理。
实施例4
本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现下述任一项所述方法的步骤：
接收数据包，对数据包头的四元组加上序列号进行两次不同的HASH算法的处理，获得HASH计算结果；
根据所述HASH计算结果对预先建立的第一HASH表、第二HASH表进行查询，获取查询结果，其中，所述第一HASH表、第二HASH表用于存储一个连接与CPU不同核之间的映射关系；
根据查询结果将数据包送到相应的CPU进行处理。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种多核负载均衡协同处理方法，其特征在于，包括：
接收数据包，对数据包头的四元组加上序列号进行两次不同的HASH算法的处理，获得HASH计算结果；
根据所述HASH计算结果对预先建立的第一HASH表、第二HASH表进行查询，获取查询结果，其中，所述第一HASH表、第二HASH表用于存储一个连接与CPU不同核之间的映射关系；
根据查询结果将数据包送到相应的CPU进行处理。
2.根据权利要求1所述的多核负载均衡协同处理方法，其特征在于：根据查询结果将数据包送到相应的CPU进行处理，包括：
若在查询过程中查到映射关系，将数据包送到相应CPU核心进行处理；
若在查询过程中没有查到映射关系，在负载正常的情况下，对收到的新连接数据包进行HASH算法的处理，将映射关系存在第一HASH表中并将数据包送到相应CPU进行处理；若系统出现负载不均导致某些CPU核心过载的情况下，先进行CPU与收包队列匹配的动态调整，动态调整的规则采用了收包队列与CPU配对的思想，首先进行CPU使用率的计算，按照负载量由小到大进行排序，按负载量的排序，将原有的收包队列与CPU的匹配顺序进行一个倒置，这样原收包队列的CPU利用率最大的与负载量最小的CPU进行配对，然后按照此排序依次将每一个CPU与收包队列进行匹配，最后剔除掉CPU负载过重的核，将收到的新连接数据包再一次进行HASH算法的处理，将映射关系存在第二HASH表中，并将数据包送到相应CPU进行处理。
3.根据权利要求1所述的多核负载均衡协同处理方法，其特征在于：所述HASH算法中使用的HASH函数采用序列号、源IP和目的IP、源端口和目的端口共同异或的方法，包括：
将序列号、源IP地址目标和目的IP地址分别分割成四个8位的字节段，将源端口和目的端口分别分割成二个8位的字节段；
对分割的字段进行平方运算并截取结果的前8位；
利用截取的十六个8位的字段通过异或操作进行哈希值的计算。
4.一种多核负载均衡协同处理装置，其特征在于，包括：
接收处理单元，用于接收数据包，对数据包头的四元组加上序列号进行两次不同的HASH算法的处理，获得HASH计算结果；
查询单元，用于根据所述HASH计算结果对预先建立的第一HASH表、第二HASH表进行查询，获取查询结果，其中，所述第一HASH表、第二HASH表用于存储一个连接与CPU不同核之间的映射关系；
判断处理单元，用于根据查询结果将数据包送到相应的CPU进行处理。
5.根据权利要求4所述的多核负载均衡协同处理装置，其特征在于：所述判断处理单元，包括第一处理单元和第二处理单元，
所述第一处理单元用于在查询过程中查到映射关系，将数据包送到相应CPU核心进行处理；
所述第二处理单元用于在查询过程中没有查到映射关系时，将数据包送到相应CPU核心进行处理。
6.根据权利要求5所述的多核负载均衡协同处理装置，其特征在于：所述第二处理单元包括负载正常处理单元和负载非正常处理单元，
所述负载正常处理单元用于在负载正常的情况下，对收到的新连接数据包进行HASH算法的处理，将映射关系存在第一HASH表中并将数据包送到相应CPU进行处理；
所述负载非正常处理单元用于在系统出现负载不均导致某些CPU核心过载的情况下，先进行CPU与收包队列匹配的动态调整，然后剔除CPU负载过重的核，将收到的新连接数据包再一次进行HASH算法的处理，将映射关系存在第二HASH表中，并将数据包送到相应CPU进行处理。
7.根据权利要求6所述的多核负载均衡协同处理装置，其特征在于：所述接收处理单元和判断处理单元中均设有HASH算法处理单元，所述HASH算法处理单元用于根据HASH算法对数据包进行计算，所述HASH算法中使用的HASH函数采用序列号、源IP和目的IP、源端口和目的端口共同异或的方法，包括：
将序列号、源IP地址目标和目的IP地址分别分割成四个8位的字节段，将源端口和目的端口分别分割成二个8位的字节段；
对分割的字段进行平方运算并截取结果的前8位；
利用截取的十六个8位的字段通过异或操作进行哈希值的计算。
8.一种多核负载均衡协同处理装置，其特征在于：包括处理器及存储介质；
所述存储介质用于存储指令；
所述处理器用于根据所述指令进行操作以执行根据权利要求1～7任一项所述方法的步骤。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：该程序被处理器执行时实现权利要求1～7任一项所述方法的步骤。
CN202111286769.0A 2021-11-02 2021-11-02 一种多核负载均衡协同处理方法、装置及存储介质 Pending CN114006863A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111286769.0A CN114006863A (zh) 2021-11-02 2021-11-02 一种多核负载均衡协同处理方法、装置及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202111286769.0A CN114006863A (zh) 2021-11-02 2021-11-02 一种多核负载均衡协同处理方法、装置及存储介质

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN114006863A true CN114006863A (zh) 2022-02-01

Family

ID=79926333

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202111286769.0A Pending CN114006863A (zh) 2021-11-02 2021-11-02 一种多核负载均衡协同处理方法、装置及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN114006863A (zh)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114598746A (zh) * 2022-03-07 2022-06-07 中南大学 基于智能网卡的服务器间负载均衡性能优化方法
CN115484129A (zh) * 2022-07-29 2022-12-16 天翼云科技有限公司 多进程数据的处理方法、装置、网关及可读存储介质
CN115883469A (zh) * 2023-01-04 2023-03-31 苏州浪潮智能科技有限公司 一种数据流负载平衡方法、装置、网络拓扑及数据中心
CN116820787A (zh) * 2023-08-31 2023-09-29 湖北芯擎科技有限公司 负载均衡方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
WO2024011854A1 (zh) * 2022-07-14 2024-01-18 天翼云科技有限公司 一种报文传输方法及装置

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106027427A (zh) * 2016-05-27 2016-10-12 深圳市风云实业有限公司 基于fpga实现的hash平均分流方法及装置
CN106789282A (zh) * 2016-12-28 2017-05-31 青岛海天炜业过程控制技术股份有限公司 一种实现iec60870‑5‑104协议低延迟处理工业防火墙的方法
CN107196870A (zh) * 2017-07-20 2017-09-22 哈尔滨工业大学 一种基于dpdk的流量动态负载均衡方法
US20180034735A1 (en) * 2016-07-28 2018-02-01 At&T Intellectual Property I, L.P. Distribution of network traffic to software defined network based probes

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN106027427A (zh) * 2016-05-27 2016-10-12 深圳市风云实业有限公司 基于fpga实现的hash平均分流方法及装置
US20180034735A1 (en) * 2016-07-28 2018-02-01 At&T Intellectual Property I, L.P. Distribution of network traffic to software defined network based probes
CN106789282A (zh) * 2016-12-28 2017-05-31 青岛海天炜业过程控制技术股份有限公司 一种实现iec60870‑5‑104协议低延迟处理工业防火墙的方法
CN107196870A (zh) * 2017-07-20 2017-09-22 哈尔滨工业大学 一种基于dpdk的流量动态负载均衡方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
李凯: ""基于DPDK的流量动态负载均衡技术研究"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库•信息科技辑》, pages 23 - 47 *

Cited By (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114598746A (zh) * 2022-03-07 2022-06-07 中南大学 基于智能网卡的服务器间负载均衡性能优化方法
WO2024011854A1 (zh) * 2022-07-14 2024-01-18 天翼云科技有限公司 一种报文传输方法及装置
CN115484129A (zh) * 2022-07-29 2022-12-16 天翼云科技有限公司 多进程数据的处理方法、装置、网关及可读存储介质
CN115883469A (zh) * 2023-01-04 2023-03-31 苏州浪潮智能科技有限公司 一种数据流负载平衡方法、装置、网络拓扑及数据中心
CN115883469B (zh) * 2023-01-04 2023-06-02 苏州浪潮智能科技有限公司 一种数据流负载平衡方法、装置及数据中心
CN116820787A (zh) * 2023-08-31 2023-09-29 湖北芯擎科技有限公司 负载均衡方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN116820787B (zh) * 2023-08-31 2023-12-15 湖北芯擎科技有限公司 负载均衡方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN114006863A (zh) 一种多核负载均衡协同处理方法、装置及存储介质
CN107196870B (zh) 一种基于dpdk的流量动态负载均衡方法
US6768716B1 (en) Load balancing system, apparatus and method
US9137156B2 (en) Scalable and efficient flow-aware packet distribution
CN101019385B (zh) 在整个设备堆栈中的端口聚合
WO2021135416A1 (zh) 一种负载均衡方法和设备
US7257633B2 (en) Dynamic allocation of a pool of threads
US8260801B2 (en) Method and system for parallel flow-awared pattern matching
JP3809873B2 (ja) ネットワーク処理手段によるパケット・フローの順序付き動的分散のための方法およびシステム
US20150215236A1 (en) Method and apparatus for locality sensitive hash-based load balancing
KR20010088742A (ko) 분산처리 및 피어 대 피어 통신을 이용한 네트워크 상의정보전송 병렬화 방법
CN101616083A (zh) 一种报文转发方法和装置
McCauley et al. Thoughts on load distribution and the role of programmable switches
JP4398354B2 (ja) 中継システム
CN107645540A (zh) web应用系统的负载均衡方法
US20050169309A1 (en) System and method for vertical perimeter protection
CN117459462A (zh) 网络负载均衡方法和装置
CN105763617B (zh) 一种负载均衡方法和系统
JP2000083055A (ja) ルータ
Zhang et al. Loom: Switch-based cloud load balancer with compressed states
CN114443281A (zh) 一种网卡负载调整方法、装置、设备及可读存储介质
US7725622B2 (en) Data distribution system and method
WO2020031726A1 (ja) サーバ、サーバシステム及びサーバのネットワーク帯域増加方法
Guo et al. Libra: a stateful Layer-4 load balancer with fair load distribution
CN115858152B (zh) 一种基于单端口的dns负载均衡性能优化方案

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination