我们知道端口聚合能够提高链路的带宽和增加冗余性,目前华为设备负载分担有三种模式,分别是手工负载分担链路聚合和
LACP模式链路聚合以及动态LACP聚合。


手工负载分担模式链路聚合
手工负载分担模式下,Eth-Trunk的建立、成员接口的加入完全由手工来配置。该模式下所有活动链路都参与数据的转发,平均分担流量,因此称为负载分担模式。如果某条活动链路故障,链路聚合组自动在剩余的活动链路中平均分担流量。手工汇聚由用户手工配置,不允许系统自动添加或删除汇聚组中的端口。汇聚组中必须至少包含一个端口。当汇聚组只有一个端口时,只能通过删除汇聚组的方式将该端口从汇聚组中删除。手工汇聚端口的LACP 协议为关闭状态,禁止用户使能手工汇聚端口的LACP 协议。

LACP模式链路聚合
LACP模式是一种利用LACP协议进行聚合参数协商、确定活动接口和非活动接口的链路聚合方式。该模式下,需手工创建Eth-Trunk,手工加入Eth-Trunk成员接口,由LACP协议协商确定活动接口和非活动接口。LACP模式也称为M∶N模式。这种方式同时可以实现链路负载分担和链路冗余备份的双重功能。在链路聚合组中M条链路处于活动状态,这些链路负责转发数据并进行负载分担,另外N条链路处于非活动状态作为备份链路,不转发数据。当M条链路中有链路出现故障时,系统会从N条备份链路中选择优先级最高的接替出现故障的链路,并开始转发数据。静态LACP汇聚由用户手工配置,不允许系统自动添加或删除汇聚组中的端口。汇聚组中必须至少包含一个端口。当汇聚组只有一个端口时,只能通过删除汇聚组的方式将该端口从汇聚组中删除。静态汇聚端口的LACP 协议为使能状态,当一个静态汇聚组被删除时,其成员端口将形成一个或多个动态LACP 汇聚,并保持LACP 使能。禁止用户关闭静态汇聚端口的LACP 协议。

动态LACP汇聚
动态LACP汇聚是一种系统自动创建或删除的汇聚,动态汇聚组内端口的添加和删除是协议自动完成的。只有速率和双工属性相同、连接到同一个设备、有相同基本配置的端口才能被动态汇聚在一起。即使只有一个端口也可以创建动态汇聚,此时为单端口汇聚。动态汇聚中,端口的LACP 协议处于使能状态。

现在用eNSP来做一个小实验,话不多说,直接上图:


如图,两个S3700做链路聚合,我们在两个交换机上做如下配置:

LSW1:

#
sysname SW1
#
interface Eth-Trunk1
 mode lacp-static                                 //设置LACP为静态模式。
 max active-linknumber 2                    //更改活动接口数阈值位1,默认为8。

#
interface Ethernet0/0/9
 eth-trunk 1
#
interface Ethernet0/0/10
 eth-trunk 1
#
interface Ethernet0/0/11
 eth-trunk 1
#


交换机2上做同样的配置

LSW2:

#
sysname SW2
#
interface Eth-Trunk1
 mode lacp-static
 max active-linknumber 2
#

interface Ethernet0/0/9
 eth-trunk 1
#
interface Ethernet0/0/10
 eth-trunk 1
#
interface Ethernet0/0/11
 eth-trunk 1
#

然后dis一下,可以看到交换机的活动接口为2,剩下的一个为非活动接口,如图:





我们在三台路由器接口上配置IP地址,AR3的G0/0/1 的ip为10.0.10.1/24,AR4的G0/0/1 的ip 为10.0.10.2,AR5的G0/0/2 的ip为

10.0.10.3,然后在LSW1的e0/0/9、e0/0/10、e0/0/11上抓包。

可以看到只有9口是有数据的,按道理来说应该是两个口有数据传输的,为什么呢???

	这里就有个怎么选链路的问题,这就是hash算法。hash可以根据源地址,源目的ip,源目的port。这样如果是同一条流,那么就会走同一个接口出去。但实际流量中,有n多的流,那么经过hash后,分均匀分配到这两条GE链路里,所以总的流量看这两个链路的流量是一样的。当然也可以换一种处理方法,对一个流,用轮询的方法,第1个包走这个接口,第2个包走那个接口,其他流也是这样处理,那么结果这两个接口的流量也是一样的。因为我们是用一台路由器ping另外一台路由器,所以是同一条流,它会走同一个接口,这也是为什么只有一条链路有流量了!



Logo

旨在为数千万中国开发者提供一个无缝且高效的云端环境,以支持学习、使用和贡献开源项目。

更多推荐