多域SDN网络中多控制器负载均衡算法研究

苏晓伟 魏军 周鲁

摘  要：针对当前多域SDN网络中多个控制器同时运行时会出现低负荷或过载运行状态，严重影响网络正常运行的问题，开展对多控制器负载均衡算法的设计研究。结合多控制器运行特点，判定多控制器三种基本运行状态；在多域SDN网络中，选择需要迁移的交换机和目标控制器；最后结合动态自适应计算的方式，实现多控制器的负载均衡运行。通过对比应用新算法前后的多控制器运行情况得出，在应用新算法后，多个控制器的负荷均能够控制在理想范围内，实现负载均衡，确保多域SDN网络的稳定运行。

关键词：多域；控制器；均衡；算法；负载；SDN网络

中图分类号：TP393    文献标识码：A  文章编号：2096-4706（2023）06-0025-03

Research on Multi-Controller Load Balance Algorithm in Multi-Domain SDN Network

SU Xiaowei1， WEI Jun1， ZHOU Lu2

（1.Karamay Vocational and Technical College， Karamay  834000， China; 2.Karamay Oil City Data Co.， Ltd.， Karamay  834000， China）

Abstract： Aiming at the problem that low load or overload operation state will occur when multiple controllers are operating at the same time in the current multi-domain SDN network， which seriously affects the normal operation of the network， the design and research of multi-controller load balance algorithm is carried out. Combined with the characteristics of multi-controller operation， this paper determines three basic operating states of multi-controller. In the multi-domain SDN network， it selects switches and target controllers that need to be migrated. Finally， combined with the dynamic adaptive calculation method， the load balance operation of multiple controllers is realized. By comparing the operation situation of multiple controllers before and after the application of the new algorithm， it is concluded that after the application of the new algorithm， the load of multiple controllers can be controlled within the ideal range to achieve load balance and ensure the stable operation of multi-domain SDN network.

Keywords： multi-domain; controller; balance; algorithm; load; SDN network

0  引  言

網络的快速发展，使得传统的物理服务器已无法满足日益增长的需求，以服务器虚拟化为代表的技术逐渐成为主流，而当今世界对网络的质量要求也越来越高。尽管网络设备的性能得到了极大的改善，但随着网络流量的不断增加，存在着许多问题亟待解决。SDN网络以软件定义网络为基础，支持多控制器动态切换，可以实现网络功能管理与优化，是下一代网络的发展方向[1]。但目前SDN网络在部署时面临着多控制器负载均衡算法多并发故障、资源利用率低、网络复杂度高等问题。在SDN网络部署领域，为了能够将网络的硬件资源集中在一个节点上，并实现网络资源的调度与配置，目前主流的SDN架构都采用了分布式架构[2]。分布式架构需要一个节点来完成硬件的功能调度和配置，并且在多个节点中实现全局控制器负载均衡算法（CCA）、局部控制器负载均衡算法（MPA）及全局控制器负载均衡算法（SDM）不同程度的并发故障抑制。而分布式架构中控制器负载均衡算法（CCA）和全局控制器负载均衡算法（SDM）集成在一个协议中并且都实现了网络资源的调度与配置，所以很难有效的解决多控制器负载均衡算法多并发故障抑制问题[3]。此外，随着SDN网络设备和技术的发展，使得传统网络已经不能满足当前用户的需求以及未来发展的需要，SDN网络未来将会成为各大运营商及IT企业部署SDN网络的主要方式之一。在这一背景下，本文下述将开展多域SDN网络中多控制器负载均衡算法的相关研究。

1  判定多控制器运行状态

在多域SDN网络中，多个控制器若想实现负载均衡，必须对控制器的状态做出判定，如果判定的标准较高，则控制器会始终处于较高的负荷而没有达到过载阈值；如果判定的基准较低，则控制器就会不断地执行迁移运算，从而降低控制器的使用效率，并增加整体的延时[4]。从这一点可以看出，控制器的状态判断非常重要。因此，根据多个控制器在运行过程中的特点，确定三种控制器的状态表达式：

（1）

式中，F表示多域SDN网络中控制器的运行状态，其中，当F取值为0时，此时控制器为低负载或空闲运行状态，当F取值为1时，此时控制器为过载运行状态，需要进行负载迁移，当F取值为2时，此时控制器处于正常工作状态；A表示需要进行处理的请求事件；R表示控制器接收到的请求事件；w （Ci）表示控制器的实际运行负荷；threshold表示针对控制器运行设置的负载阈值。根据上述公式可以确定，在控制器运行负荷小于负载阈值，并且接收请求与处理请求的比值小于1时，此时控制器处于F为0的状态；当控制器运行负荷大于负载阈值，并且接收请求与处理请求的比值大于1时，此时控制器处于F为1的状态；在其他情况下，控制器处理F为2的状态[5]。以此，根据上述论述，可实现对多域SDN网络中各个控制器运行状态的具体描述和判定。

2  选择多域SDN网络交换机迁移

在确定多控制器的运行状态后，还需要对多域SDN网络中各个交换机的迁移策略进行选择，确定需要迁移的交换机以及迁移路径[6]。选择低流量请求率的交换机具有更小的延迟，而高流量请求率的交换机则可以极大地提高传输的负荷。如果只选择低流量请求率的交换机来降低传输时延，则会导致系统的迁移次数过多，从而降低了交换机的运行效率；盲目地选择具有高流量请求率的交换机，会使目标控制器不能同时处理大量的数据，从而造成系统的延迟。在综合上述因素的基础上，确定在 RTT基础上进行交换机的迁移[7]。在多域SDN网络开始运行后，为每一台交换机都赋予一个初始的权值，该权值会根据 RTT的动态而发生变化。对于权值的设置，可将下述公式作为依据：

（2）

式中，w（Si）表示某一交换机的权值；RTTi表示某一交换机在没有迁移时往返所需的时间； 表示某一交换机在经过迁移后往返所需的时间；θ表示调节系数。根据上述公式，确定多域SDN网络中各个交换机的权值。根据权值从小到大的顺序，对交换机进行排序，在迁移时，优先从权值大的交换机开始迁移。

3  选择多域SDN网络目标控制器

在确定需要进行迁移的交换机后，再选择需要进行负载均衡控制的目标控制器。结合平均化的思想，在考虑负载控制在经过迁移后是否能够减轻负荷的基础上，同时考虑多域SDN网络中所有控制器的整体负载问题。为了更方便对目标控制器进行判断，对整体负载按照下述公式进行定义：

（3）

式中，G表示单一控制器的负荷对整体负荷品质变化影响的量化数值；qi表示某一控制器的负载状况量化结果；q0表示所有控制器的负载状况量化结果。为达到均衡，确保控制器整体负荷品质，必须使各控制器的运行状况近似。通过计算得出的G值可以实现对整体状态的描述，G取值越小，则说明控制器整体的负载均衡状态越好；反之G取值越大，则说明控制器整体的负载均衡状态越差。根据这一描述，选择会影响到整体负载均衡的控制器，并将其作为目标控制器。

4  负载均衡动态自适应计算

在多域SDN网络开始运行时，对各控制器的权值进行初始化处理，并确定各个控制器所连接交换机的权值。根据多域SDN网络实际运行特点，对负荷阈值进行设置，并确定运行周期[8]。每隔一个周期，完成对控制器负载情况的一次记录，若在一个周期时间内，控制器符合未超负荷阈值，则无须进行切换；若控制器负荷超过负荷阈值，则自动触发迁移动作。根据控制器的w（Si）取值对交换机进行选择，并将在相同周期内获取到的其他所有处于空闲状态中的控制器负载情况进行记录，通过下述公式计算控制器在负载最小情况时的节点：

（4）

式中，Qi表示控制器的最小负载。将产生控制器最小负载对应的节点作为迁移的目标阶段，开始进行迁移。将处于过载状态的控制器进行迁移后，重新检查控制器整体的负载状况，如果负载仍然过载，则需要按照上述步骤重新进行迁移；否则完成整个负载均衡过程，并对开关和控制器进行加权更新，为后续控制器出现过载情况提供基础条件。

5  算法应用分析

选择将Mininet作为此次实验的平台环境，将本文上述设计的负载均衡算法应用到该环境当中，用于对多个控制器进行负载均衡控制。图1为实验基本架构示意图。

在实验环境中包含5个控制器，其编号为A、B、C、D、E，包含8个交换机，编号为1～8。每个控制器都有不同数目的开关，以显示开关数目对实时性负荷的影响。每一个开关都有一个连接到主机上的主机，将UDP数据包传送到网络中的其他主机。与真实的网络一样，测试包是由一个交换机传送的，再由控制器传送给控制器。除了主控制器之外，每个开关都与其他的控制器相连。表1为上述实验环境中各设备的基本性能参数记录表。

除此之外，在该实验环境当中所选用的8个交换机均未OpenvSwitch－1.10.0，运行网络为100 Mbit/s。按照上述论述内容，完成对实验应用环境的设置。在完成相应的准备工作后，各个控制器开始运行，并将本文上述提出的负载均衡算法应用到该实验环境当中。为实现对本文算法应用效果的更直观描述，选择将五个控制器在运行过程中的负荷率作为指标，根据下述公式进行计算：

（5）

公式中，κ表示某一控制器在运行过程中的负荷率；W表示某一控制器日负荷平均数值；D表示某一控制器的日负荷最大值。控制器在运行过程中的负荷率若低于40%，则说明此时控制器处于低负荷运行状态；负荷率若高于80%，则说明此时控制器处于高负荷运行状态；负荷率若在40%～80%之间，则说明此时控制器处于负载均衡运行状态。根据这一论述依据，将上述五种控制器在应用本文算法前后的負荷情况记录，并得到如表2所示结果。

从表2中记录的五个控制器的运行情况可以看出，在应用本文上述提出的负载均衡算法前，只有控制器C的负荷率在负载均衡状态的区间范围内，而其他各个控制器均出现了低负荷和高负荷的运行状态。在应用本文上述提出的负载均衡算法后，五个控制器的负荷率均控制在了40%～80%区间范围内，各个控制器能够始终保持负载均衡状态运行。因此，通过上述得出的实验结果能够说明，本文设计的负载算法应用可以实现对多域SDN网络中多个控制器的均衡运行控制，保证SDN网络的稳定运行。

6  结  论

本文上述提出了一种全新的负载均衡算法，该算法将各个控制器分配到不同的负载中心或控制中心，对负载中心的承载能力进行监控与控制，实现对流量的自动调整或控制，从而在最大程度上保证SDN设备对流量的自动监控与调度能力。在具体应用中，不仅实现了更好的资源利用率和更低的负载时延，还提高了网络资源的利用率，节省了部署成本，并且可以在 SDN网络运行中实现SDN对各个控制器负载不均衡的情况下进行资源调度，为SDN网络的快速演进奠定了坚实的基础。同时，本文研究的多控制器负载均衡方法也可以为网络的优化设计提供参考建议。

参考文献：

[1] 徐爱鑫，孙士民，汪晓凡，等.基于改进遗传算法的SDN多控制器负载均衡机制研究 [J].计算机应用研究，2022，39（9）：2671-2676+2694.

[2] 李峻屹.基于热点访问的分布式数据库HBase负载均衡算法研究 [J].微型电脑应用，2022，38（5）：138-141.

[3] 周雅，谢卓辰，刘沛龙，等.基于区域分流的低轨卫星星座星间负载均衡路由算法[J].中国科学院大学学报，2021，38（5）：687-695.

[4] 孙冰妹.满足油田自动采集的MongoDB数据库负载均衡算法研究 [J].电脑编程技巧与维护，2021（11）：83-84.

[5] 程一凡，洪涛，丁晓进，等.低轨卫星物联网场景下基于吸引子选择算法的多星负载均衡算法 [J].系统工程与电子技术，2022，44（4）：1354-1363.

[6] 赵斐，陈昊，白建东，等.基于改进蚁群算法的遥感信息处理负载均衡任务调度算法研究 [J].计算机测量与控制，2021，29（11）：183-188.

[7] 朱素霞，龙翼飞，孙广路.基于大流调度的软件定义数据中心网络负载均衡算法 [J]. 计算机应用与软件，2021，38（1）：27-32+75.

[8] 许红亮，杨桂芹，蒋占军.基于软件定义网络的数据中心自适应多路径负载均衡算法 [J].计算机应用，2021，41（4）：1160-1164.

作者简介：苏晓伟（1987—），女，汉族，新疆克拉瑪依人，讲师，硕士研究生，主要研究方向：网络搭建与运维、云计算技术。

收稿日期：2022-10-19

基金项目：中国高校产学研创新基金（2021FNB01005）