Maglev V8 的 Maglev 编译器现在默认启用于支持的架构上(https://v8.dev/blog/maglev)。Maglev 提高了短生命周期 CLI 程序的性能。
本文将对ketama、jump consistent hash、rendezvous hash和maglev hash四种算法进行对比分析。 Maglev hash Maglev hash是Google于2016年发表的一篇论文中提出来的一种新的一致性哈希算法。 Maglev hash的基本思路是建立一张一维的查找表,如图4所示,一个长度为M的列表,记录着每个位置所属的节点编号B0...BN,当需要判断某个key被分配到哪个节点的时候,只需对key计算hash, 图7 论文中说明了,按这种方法生成的查找表,每个节点分到的槽位基本是M/N个,最多只有1的差别,其中N是指所有节点的数量,由此可以看到,Maglev hash有很好的平衡性。 从图10可以看到,随着后端节点故障百分比的增加,槽位映射结果发生变化的百分比也在增加,但是在查找表大小比较大的情况下,Maglev hash对后端节点的增删有更好的容忍性。
3、谷歌Maglev:由谷歌研发的Maglev负载均衡,无须预热即可处理每秒100W次的请求,在谷歌测试的Maglev实例运行的8核CPU下,网络吞吐量上限达到了每秒12M PPS,如果Maglev使用的是
k8s-app.guestbook: redis #13131 Cilium 的 eBPF kube-proxy 部分为其在 NodePort/LoadBalancer/externalIP 等部分的后端选择逻辑中,增加了基于 Maglev 此特性可以通过设置 global.nodePort.algorithm=maglev 来开启。 关于 Maglev 算法的内容,此处暂时略过,建议对此内容感兴趣的朋友看看; #12611 添加对 K8S v1.19 的支持; #12409 Cilium operator HA 模式; #13330 TheMoeLove 参考资料 [1] k8s生态: https://zhuanlan.zhihu.com/container [2] Maglev 算法: https://research.google
Maglev V8 的 Maglev 编译器现在默认启用于支持的架构上(https://v8.dev/blog/maglev)。Maglev 提高了短生命周期 CLI 程序的性能。
本小节主要参考Google的软件实现的负载均衡:Maglev。 ? 传统的硬件负载均衡 传统的硬件负载均衡特点 硬件负载均衡单点的性能决定了整个网络能承担的请求。 在 HA 上存在缺陷。 为了解决上面的问题,Google自行构建一种 SLB (Software Load Balance) 系统,称为Maglev,其主要特点: 方便的 Scale ,为了保证 HA 所需的冗余从之前的 1: Maglev网络模型 ? Maglev 报文转发流程 具体Maglev的细节可以阅读参考文献相关文章。 dive-into-google-data-center-networks/ 原文 http://conferences.sigcomm.org/sigcomm/2015/pdf/papers/p183.pdf maglev /pubs/archive/44824.pdf https://manjusaka.itscoder.com/posts/2020/05/23/a-simple-introduction-about-maglev
head] # Ruby Enterprise Edition ree-1.8.6 ree[-1.8.7][-2012.02] # GoRuby goruby # Topaz topaz # MagLev maglev[-head] maglev-1.0.0 # Mac OS X Snow Leopard Or Newer macruby-0.10 macruby-0.11 macruby[-0.12
默认在支持的架构上启用 Maglev[4],从而提高 CLI 程序的性能。 /tc39.es/proposal-set-methods/ [3] Iterator Helpers: https://tc39.es/proposal-iterator-helpers/ [4] Maglev : https://v8.dev/blog/maglev [5] 这里找到: https://github.com/nodejs/node/pull/52505
/autobuild.sh 关键编译参数(参考args.gn): is_official_build = true enable_thin_lto = true v8_enable_maglev thin_lto_enable_optimizations = true # 启用ThinLTO优化选项 # V8引擎优化 v8_symbol_level = 0 # 减少V8符号信息 v8_enable_maglev = true # 启用Maglev JIT编译器 v8_enable_turbofan = true # 启用TurboFan优化编译器 v8 Thorium优化方案: # 启用V8性能优化 v8_enable_maglev = true v8_enable_turbofan = true v8_enable_wasm_simd256_ 配置PGO优化(chrome_pgo_phase=2) · 启用ThinLTO和ICF(use_thin_lto=true, use_icf=true) · 优化V8引擎参数(v8_enable_maglev
mruby-1[.3.0] mruby[-head] # Ruby Enterprise Edition ree-1.8.6 ree[-1.8.7][-2012.02] # Topaz topaz # MagLev maglev[-head] maglev-1.0.0 # Mac OS X Snow Leopard Or Newer macruby-0.10 macruby-0.11 macruby[-0.12
3 深入剖析(一):基于 BPF/XDP/Maglev 实现 K8s Service 负载均衡 首先看基于 XDP/BPF 和 Maglev 算法实现的 K8s Service 负载均衡。 3.3 Destination IP 处理 —— Maglev 负载均衡 上面小节讨论的是对源 IP 地址的处理,接下来看对目的 IP 地址的处理,即,如何选择后 端 pod。 为了解决这个问题,我们在 1.9 中引入了一致性哈希:在 Cilium 中实现了 Google Maglev 一致性哈希算法,用于 BPF/XDP Service 负载均衡。 如下图所示: 在实现上, 相比随机方式,这种算法需要使用更多的内存;为了提高内存使用效率, 使用了动态大小的 map-in-map 数据结构: 外层:service map 内层:per-service maglev map 根据 tuple 信息做两级查找: 第一次查全局的 service map 然后再查找 per-service 的 Maglev map,这个表是由用户态的 cilium-agent 来操作和更新的
--enable-ipv4=true \ --enable-ipv6=false \ --datapath-mode=lb-only \ --bpf-lb-algorithm=maglev
mruby-1[.2.0] mruby[-head] # Ruby Enterprise Edition ree-1.8.6 ree[-1.8.7][-2012.02] # Topaz topaz # MagLev maglev[-head] maglev-1.0.0 # Mac OS X Snow Leopard Or Newer macruby-0.10 macruby-0.11 macruby[-0.12
前者提供用于ASML极紫外光(EUV)光刻机磁悬浮(maglev)系统的线性马达与伺服驱动器,后者负责制造相关机械结构。其中,磁悬浮系统可用于高精度移动晶圆载台,相较传统气浮系统具备更低震动特性。
Maglev Hash算法:Google在2016年发布的论文《Maglev: A Fast and Reliable Software Network Load Balancer》中提出。
•Bandwidth Manager - Tuning Guide — Cilium 1.13.4 documentation[2]•Bandwidth Manager - Cilium 1.9: Maglev
该框架被用于引入对Maglev等先进负载均衡算法的支持,使网络功能得以享有其高可用性保障。此外,它还为那些经典流哈希无法满足需求的协议提供了高级哈希参数化功能。
Katran (L4LB) 负载均衡机制 回到流量基础设施图,这里主要关注 Origin DC 内部 L4-L7 的负载均衡, katran 是基于 XDP 实现的四层负载均衡器,它的内部机制: 实现了一个 Maglev Maglev 论文中已经给出了评估这种容错性的指标,如下图, Resilience of Maglev hashing to backend changes Maglev: A fast and reliable flow,可能会被重新路由到另一台 LB 上;虽然我们维护了 cache,但它是 LB node local 的,因此会发生 cache miss; 如果后端节点升级、维护或发生故障,那么根据前面 maglev
覆盖此行为或者通过 traffic.sidecar.istio.io/excludeOutboundPorts 绕过要捕获的端口; 当使用 Redis proxy 时,现在默认的负载均衡器是 Envoy 的 MAGLEV
replication to mitigate node failure) 当然还有其他杰出的算法如Multi-Probe Consistent Hashing、Rendezvous Hashing、Maglev