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对 HPC 缓存客户端流量进行负载均衡

项目
06/01/2023

本文介绍一些基本方法，用于均衡客户端到 Azure HPC 缓存上所有安装点的流量。

每个 HPC 缓存至少有 3 个不同的 IP 地址，吞吐量值较大的缓存最多可以有 12 个。请务必使用所有 IP 地址以充分发挥 Azure HPC 缓存的优势。

有多种选项可用于对客户端装载进行负载平衡：

手动为每个客户端选择不同的装载 IP
在客户端装载脚本中包含 IP 地址轮换
配置 DNS 系统以在所有可用地址之间自动路由客户端请求（循环 DNS）

哪种负载均衡系统最适合则取决于工作流的复杂性、缓存中的 IP 地址数量以及大量其他因素。如果需要帮助决定哪种方法最适合，请咨询 Azure 顾问。

手动分配 IP 地址

缓存的装载 IP 地址显示在 Azure 门户的缓存“概述”和“装载说明”页上，并且使用 Azure CLI 或 PowerShell 创建缓存时打印的成功消息中也会显示。

可以使用“装载说明”页为每个客户端生成自定义装载命令。创建多个命令时选择所有“缓存装载地址”值。

有关详细信息，请阅读装载 Azure HPC 缓存。

使用脚本式负载均衡

有多种方法能够以编程方式在可用 IP 地址之间轮换客户端装载。下面展示了两个示例。

装载命令脚本 cksum 示例

此示例装载命令使用散列函数 cksum 和客户端主机名在 HPC 缓存上的所有可用 IP 地址之间自动分配客户端连接。如果所有客户端计算机都有唯一的主机名，则可以在每个客户端上运行此命令以确保使用所有可用的装载点。

mount -o hard,proto=tcp,mountproto=tcp,retry=30 $(X=(10.0.0.{1..3});echo ${X[$(($(hostname|cksum|cut -f 1 -d ' ')%3))]}):/${NAMESPACE} /mnt

要在工作流中使用此示例，请自定义以下术语：

在 X= 表达式中，按排序顺序使用所有缓存的装载地址的空格分隔列表。

表达式 (X=(10.0.0.{7..9}) 将变量 X 设置为这组装载地址：{10.0.0.7, 10.0.0.8, 10.0.0.9}。使用缓存的基本 IP 地址和缓存的“概览”页中显示的确切地址。如果地址不连续，请按数字顺序列出所有地址。
在 %3 术语中，使用你的缓存拥有的实际装载 IP 地址数量（通常为 3、6、9 或 12）。

例如，如果你的缓存公开了 9 个客户端装载 IP 地址，请使用 %9。
对于表达式 ${NAMESPACE}，使用客户端将访问的存储目标命名空间路径。

可以使用已定义的变量（示例中的 NAMESPACE），或者改为传递文字值。

本节末尾的命令示例使用名称空间路径的文字值 /blob-target-1。
如果要在客户端计算机上使用自定义本地路径，请将值 /mnt 更改为所需的路径。

以下是填充的客户端装载命令的示例：

mount -o hard,proto=tcp,mountproto=tcp,retry=30 $(X=(10.7.0.{1..3});echo ${X[$(($(hostname|cksum|cut -f 1 -d ' ')%3))]}):/blob-target-1 /hpc-cache/blob1

轮循机制函数示例

此代码示例使用客户端 IP 地址作为随机元素，将客户端分发到所有 HPC 缓存的可用 IP 地址。

function mount_round_robin() {

  # to ensure the clients are spread out somewhat evenly the default
  # mount point is based on this client's IP octet4 % number of HPC cache mount IPs.

  declare -a MOUNT_IPS="($(echo ${NFS_IP_CSV} | sed "s/,/ /g"))"
  HASH=$(hostname | cksum | cut -f 1 -d ' ')
  DEFAULT_MOUNT_INDEX=$((${HASH} % ${#MOUNT_IPS[@]}))
  ROUND_ROBIN_IP=${MOUNT_IPS[${DEFAULT_MOUNT_INDEX}]}

  DEFAULT_MOUNT_POINT="${BASE_DIR}/default"

  # no need to write again if it is already there
  if ! grep --quiet "${DEFAULT_MOUNT_POINT}" /etc/fstab; then
      echo "${ROUND_ROBIN_IP}:${NFS_PATH} ${DEFAULT_MOUNT_POINT} nfs hard,proto=tcp,mountproto=tcp,retry=30 0 0" >> /etc/fstab
      mkdir -p "${DEFAULT_MOUNT_POINT}"
      chown nfsnobody:nfsnobody "${DEFAULT_MOUNT_POINT}"
  fi
  if ! grep -qs "${DEFAULT_MOUNT_POINT} " /proc/mounts; then
      retrycmd_if_failure 12 20 mount "${DEFAULT_MOUNT_POINT}" || exit 1
  fi
}

使用 DNS 负载均衡

本部分介绍了配置 DNS 系统以将客户端连接分发到 Azure HPC 缓存上的所有装载点的基础知识。此方法不考虑每个客户端生成的流量，但的确确保客户端均匀分布在所有缓存的接口上，而不是仅使用一两个接口。

本文档不包含有关在 Azure 环境中针对你的客户端设置和管理 DNS 服务器的说明。

使用 NFS 协议和 IP 地址装载客户端不需要 DNS。如果想使用域名而不是 IP 地址来访问硬件 NAS 系统，或者你的工作流包括某些高级协议设置，则需要 DNS。

用于向客户端分发地址的 DNS 系统不需要由 HPC 缓存访问。在某些情况下，你可能希望为缓存本身使用自定义 DNS 系统，但配置该系统比设置此类客户端循环系统复杂得多。如果正在考虑将 HPC 缓存的 DNS 服务器更改为自定义系统，则必须咨询 Azure 支持。

为缓存装载点配置循环分配

循环 DNS (RRDNS) 系统将自动在多个地址之间路由客户端请求。

要设置此系统，需要自定义 DNS 服务器的配置文件，使其在收到对 HPC Cache 主域地址的装载请求时，在所有 HPC 缓存系统的装载点之间分配流量。客户端使用其域名作为服务器参数来装载 HPC 缓存，并自动路由到下一个挂载 IP。

配置 RRDNS 有两个主要步骤：

修改 DNS 服务器的 named.conf 文件，以设置查询到 HPC 服务器的循环顺序。此选项会导致服务器循环使用所有可用 IP 值。添加如下语句：
```
options {
    rrset-order {
        class IN A name "hpccache.contoso.com" order cyclic;
    };
};
```

为每个可用 IP 地址配置 A 记录和指针 (PTR) 记录，如下例所示。

nsupdate 命令提供了一个示例，演示如何为具有域名 hpccache.contoso.com 和三个装载地址（10.0.0.10、10.0.0.11 和 10.0.0.12）的 HPC 缓存正确配置 DNS：

update add hpccache.contoso.com. 86400 A 10.0.0.10
update add hpccache.contoso.com. 86400 A 10.0.0.11
update add hpccache.contoso.com. 86400 A 10.0.0.12
update add client-IP-10.contoso.com. 86400 A 10.0.0.10
update add client-IP-11.contoso.com. 86400 A 10.0.0.11
update add client-IP-12.contoso.com. 86400 A 10.0.0.12
update add 10.0.0.10.in-addr.arpa. 86400 PTR client-IP-10.contoso.com
update add 11.0.0.10.in-addr.arpa. 86400 PTR client-IP-11.contoso.com
update add 12.0.0.10.in-addr.arpa. 86400 PTR client-IP-12.contoso.com

这些命令为每个 HPC 缓存的安装地址创建一个 A 记录，并设置指针记录以适当支持反向 DNS 检查。

下图显示了此配置的基本结构。

Diagram showing client mount point DNS configuration.

配置完 RRDNS 系统后，告知你的客户端计算机使用该系统来解析其装载命令中的 HPC 缓存地址。

后续步骤

如需客户端负载均衡方面的帮助，请联系支持人员。
若要将数据移到缓存的存储目标，请参阅填充新的 Azure Blob 存储。

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