TC工具:(参考)
应用场景:网络故障模拟(网卡)
实现平台:Linux
解决问题:
本质上是做一个流量的控制(延伸到具体应用有丢包、延迟、抖动等)
原理:
从流量控制的角度看(使用TC工具),流量控制主要分为三块,包括队列、类和TC,这里我们会先建一个队列,队列的方式有CBQ、HTB等,然后在队列下建立类,这边流量过来,比如说WWW和Email这两种流量需要被分派到两个类中,我们通过filter对应相应的流量规则来匹配这两种类
linux基本的流程操作是:
1、建立队列:
tc qdisc add dev eth1 root handle 1:htb default 11
通过qudis创建跟队列root,采用队列方式是htb
2、创建类
tc class add dev eth1 parent 1: classid 1:13 htb rate 20mbit ceil 20mbit
通过class创建类,跟队列是parent1,子队列是class 1:13,这里是对带宽进行了限制这里是rate 20mbit,最高带宽ceil 20mbit
3、设置过滤器
tc filter add dev eth0 parent 1:0 protocol ip prio 1 u32 match ip dport 80 0xffff flowid 1:11
这里是一个匹配操作,u32过滤器要检查的协议字段是 protocol ip,匹配的的ip端口是80 ,匹配的结果是0xffff ,最终会把流量放入类1:11 中
4、检查流量配置情况
tc filter show dev DEV或者tc -s -d qdisc ls这个表示方式很多
与其他工具或模块的结合
比如说和netem模块结合,可模拟场景包括:模拟端口或IP超时、网络丢包(netem loss)、包损坏(netem corrupt)、包乱序( reorder )、包重复(netem duplicate)、网络抖动(抖动是在延迟基础上做的,是一个迭代过程,可以先用tc设置延迟,一定时间之后将tc规则删除,在设置延迟再删除以此往复)
注意的点:
tc执行必须root账号 ;只针对出口流量有效
iptables工具:(参考)
应用场景:网络管控(作用层是第三层和第四层)
实现平台:Linux
解决问题:网络的过滤或网络地址转换
原理:
这里iptables内部可以理解为一个网,这里table是一个整体的框架,里层是chain,chain里是具体的rule ,这里的一个table可以包含多个chain,chain可以包含多个rule。table主要分为三部分,主要是nat、mangle和filter,其中nat主要是改变网络地址,mangle主要是做对包的一些设置,相关的chain是 PREROUTING,POSTROUTING, OUTPUT,INPUT 和 FORWARD,对于filter 做的是对包进行 DROP、LOG、ACCEPT 和 REJECT 等操作。举一个例子来说:进入主机的包(data)主要有三种为输入本机的包,本机作为源输出的包,和本机作为中转的包,当data进入时iptables这边会先做一个relu的判断,是丢弃(relu中Target参数DROP)包还是接受(ACCEPT),如果是接受,接收后判断是否是本机的包,如果是本机包,送入上层进行处理,如果不是则通过Forwarding Block处理,同时也接受来自本机的包,这里如果和TC结合可以理解为iptables做了一个Mark的工作,将经过预处理的包再让TC做一个流量控制。当然relu是可以自己依情况设置规则的,这里只是做了一个包处理过程模拟,当然它还包括网址切换等操作
linux基本的流程操作是(这里基本是和TC联合一起用的)
这边是一个简单的上网、端口设置和限流的例子
iptables -t nat -A POSTROUTING -s 172.16.44.0/24 -o eth0 -j MASQUERADE
通过nat添加端口转发
iptables -t nat -I PREROUTING -p tcp -d a.b.c.d --dport 80 -j DNAT --to 172.16.44.210:80iptables -t nat -I POSTROUTING -p tcp -d 172.16.44.210 --dport 80 -j SNAT --to 172.16.44.1
这里是指定外网地址,将80端口转发到172.16.44.210:80,它这里设置的内网地址是 172.16.44.210
下面既可以用TC对网路进行一个限速
分布式系统:
我们客户端这边用的是Tomcat(web server)和应用(java app),通过HHTP协议与服务端进行通信,服务器这边的部署是根据分布式框架,希望用更多的计算机实现更大的数据处理,这里的计算机即系统分布节点,这里是多节点提供相同服务,那么问题就是如果几个应用过来应该选择哪个节点,这里采用的是负载均衡选出一个节点,对于日常应用可能每个应用间还有联系,也就是各节点间要通信,通信符合TCP/IP协议,节点的下边就是数据处理层
这是内部一个集群的处理过程,在公司的情况下,一个部门的服务可能与其他部门是相关的,每个部门都有独立的机器部署,相互间的通信是通过rpc实现的远程处理(rpc实现通信的过程主要是对一端对数据进行封装,另一端解封,调用的过程)
这是一个大概的框架,如果下一步会详细看下