Linux
分类: LINUX
2015-07-02 10:14:48
为了解决大流量、大存储的访问特性,Cache Cluster架构方案通常引入四层负载机制(LVS或硬件设备)解决大流量的问题,引入七层负载机制(Haproxy等)解决大存储的问题。而这样的Cache Cluster架构方案一次request需要经过七层负载机制和Cache Server两次的解析。以选择Haproxy为例,其request解析的CPU开销占到用户态的10%以上(不包括其它七层的匹配处理)。因此,避免request的重复解析,能够减少CPU的开销。
另外,业界只有TrafficServer能够提供融合七层负载和Cache Server的单独解决方案,而其它的方案只能用两个软件来分别来实现七层负载和Cache Server。而TrafficServer正式实现完整方案的关键技术。
client的request经过一致性哈希计算出对应的服务Server为本地(即如图中的Cache Server 1)。此时req如果在Cache Server1中Hit,则直接回复resp。数据流程为:
1:req->8:resp
client的request经过一致性哈希计算出对应的服务Server为本地(即如图中的Cache Server 1)。此时req如果在Cache Server1中Miss,则回Orig Server。数据流程为:1:req->5:req->6:resp->8:resp
client的request经过一致性哈希计算出对应的服务Server为远端(即如图中的Cache Server 2)。此时req如果在Cache Server 2中Hit,则回复数据至Cache Server 1,再由Cache Server 1把数据回复给client。数据流程为:1:req->2:req->3:resp->8:resp
client的request经过一致性哈希计算出对应的服务Server为远端(即如图中的Cache Server 2)。此时req如果在Cache Server 2中Miss,则回复Miss信息至Cache Server 1,再由Cache Server 1回源,再把回源的resp一边回复至client,一边回复至Cache Server 2,由Cache Server 2存入本地。数据流程为:1:req->2:req->3:Miss->5:req->6:resp->8:resp(7:resp)
TrafficServer之间交互的request和response都为序列化后的解析结果数据,因此可以减少重复解析。