Linux高级流量控制tc运用

2022-07-16 17:15:32

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来源：转载

供稿：网友

　　在做MHA测试的时候，有一个重要的环节就是测试MHA Manager节点和Master节点的网络情况，如果产生了抖动，那么MHA本身提供了一个参数secondary_check来保证，但是如果你的部署环境中是一主一从的话，这个参数就不会起作用了，因为latest slave和oldest slave是同一个库，简单来说，连不上就是连不上了，至于切还是不切，这个还不好说。我们测试的场景下，有时候切，有时候不切。所以我们原本测试的MHA0.57版本就降级为了0.56，仔细测试发现，其实也存在这样的问题，综合再三，我们就把secondary_check给取消了，直接在MHA的代码里调整了超时次数的配置（默认是4次）。

　　接下来的问题来了，如果做更深入的测试，我们势必需要完整的模拟网络的抖动情况,这个时候传统的service network stop ; sleep xxx; service network start的方式就会受限了。潜在的一个原因就是重启服务以后，VIP就没有了。

　　但是基本能够模拟出MHA的场景，保证在指定的时间范围内出现抖动而不会误切。

　　所以经过全方位的测试，我们心里有底了，那些方面该怎么调整，那些细节需要继续深究，都有了一些心得和体会。

　　但是网络的测试其实感觉还是不够彻底，毕竟真实的网络抖动不会网卡不可用，而是网络超时，丢包等等。

　　所以如果能够尽可能模拟出网络问题，配合MHA来联调测试，就能够基本模拟出真实的问题场景了。所以tc这个方案就进入了我的视线。

　　Linux的网络流控，控发不控收 , 所以只能对产生瓶颈网卡处的发包速率进行控制 , 流量控制过程分二种（以下内容参考自https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/1412_xiehy_tc/index.html）

　　队列控制即 QOS, 瓶颈处的发送队列的规则控制，常见的有 SFQ PRIO
　　流量控制即带宽控制 , 队列的排队整形，一般为 TBF HTB Linux 流量控制算法分二种：
　　无类算法用于树叶级无分支的队列，例如：SFQ
　　分类算法用于多分支的队列，例如：PRIO TBF HTB
　　而涉及到的流控算法SFQ和TBF都是需要简单了解的。

　　SFQ(Stochastic Fairness Queueing 随机公平队列 ) 是公平队列算法家族中的一个简单实现 . 它的精确性不如其它的方法 , 但实现了高度的公平 , 需要的计算量亦很少 .

　　其中SFQ 只会发生在数据发生拥堵 , 产生等待队列的网卡上，出口网卡若无等待队列 ,SFQ 也不起作用 ...

　　令牌桶过滤器 (TBF) 是一个简单的队列规定 : 只允许以不超过事先设定的速率到来的数据包通过 , 但可能允许短暂突发流量朝过设定值 .

　　ping的结果如下：

　　64 bytes from 192.168.253.129: icmp_seq=278 ttl=64 time=98.3 ms

　　64 bytes from 192.168.253.129: icmp_seq=279 ttl=64 time=99.1 ms

　　64 bytes from 192.168.253.129: icmp_seq=280 ttl=64 time=93.4 ms

　　64 bytes from 192.168.253.129: icmp_seq=281 ttl=64 time=95.5 ms

　　还有几类网络情况需要考虑，比如丢包。在流量劫持的场景中，丢包率是一个需要重点关注的场景。

　　我们可以玩得大一些，丢包率10%，那是比较严重的问题了。

　　[root@oel642 ~]# tc qdisc add dev eth2 root netem loss 10%

　　ping的结果如下，可以看到小结的部分，丢包率是基本在10%的基本范围内，目前是8%。

（编辑：错新网）

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