华为云亮相SREcon25负载均衡技术解析

在爱尔兰都柏林举行的SREcon25大会上，华为云首次受邀分享了其四层负载均衡服务HyperRouter的构建经验，揭示了华为云在SRE领域的创新实践。通过跨服务协同架构设计、用户态高性能架构、服务自愈、Cell化部署和以用户为中心的可观测性等关键策略，华为云实现了云服务全生命周期的稳定运行，并构建了确定性运维体系，将数字化带来的不确定性转化为确定性。本次分享不仅展示了华为云全局负载均衡服务在跨区域容灾和确定性运维中的关键作用，还深入探讨了HyperRouter如何通过“六课”驱动，实现高性能、高扩展性和高可靠性，为业界提供了宝贵的借鉴经验，共同推动运维体系向智能化、协同化演进。

近日，SREcon25在爱尔兰都柏林举行，华为云爱尔兰可靠性实验室首席软件工程师首次受邀在主会场做Plenary (Keynote) 报告，结合华为云SRE团队构建四层负载均衡服务HyperRouter的经验，基于确定性运维理念，分享如何通过跨服务协同架构设计、用户态高性能架构、服务自愈、Cell化部署和用户为中心的可观测等，实现云服务全生命周期稳定运行。此次分享展现了华为云在SRE领域的前沿实践，获得了现场专家的广泛认可。

SREcon是SRE工程师的世界级会议，由计算机科学领域的知名机构USENIX主办，2014年第一次在硅谷举办，目前，SRECon已成为全球SRE领域最具影响力的盛会之一，吸引了来自世界各地的工程师、技术管理者和行业专家参与。

图：华为云爱尔兰可靠性实验室首席软件工程师现场分享

确定性运维：端到端构建华为云服务稳定性基石

华为云确定性运维体系不仅仅专注于云服务的运维阶段，而是通过高质量的产品开发，严谨的运维流程和制度来降低故障的概率；通过技术手段对可能发生的故障，将间隔、影响范围及故障恢复时间做到可防、可控、可治，把数字化带来的“不确定性”变成“确定性”。

图：确定性运维体系

图：全局负载均衡

全局负载均衡服务是华为云服务的可靠性底座

华为云全局负载均衡，实现跨区域容灾与确定性运维的关键能力。华为云全局负载均衡服务是确定性运维的重要组成部分，通过全局负载均衡实现高效跨局点容灾、服务无损升级、爆炸半径可控等关键确定性运维能力。华为云全局负载均衡平台由多个全局全栈服务组成，包括基于DNS的全局调度、四层负载均衡、七层负载均衡、Service mesh以及全局负载均衡管控面。

图：华为云负载均衡平台架构

四层负载均衡服务HyperRouter目标：高性能、高扩展、高可靠，保障业务稳定运行

高性能。在典型数据包大小下，接近线速（line-rate）处理能力，每个CPU核心可支持高达1000万PPS的吞吐量，单包处理延迟低至纳秒级，系统开销极小。

高可扩展性。为应对华为云快速增长的业务流量（如数十亿级并发TCP连接），系统支持跨数据中心的横向扩展，灵活应对规模增长。

高可靠性。客户对负载均衡服务的可用性要求极高，系统需实现近乎零停机时间的运行，具备抵御硬件与网络部分故障的能力，保障持续稳定服务。

面向未来。具备良好的演进能力，可灵活支持新功能、新网卡特性、新协议及新应用场景等持续演进的需求。

图：四层负载均衡服务

“六课”驱动HyperRouter：华为云高可用负载均衡的确定性实践

本次大会报告将HyperRotuer在设计、开发与运维过程中践行确定性运维实践总结为“六课”，展现了构建高可靠、高性能大规模负载均衡服务的关键决策以及其背后的逻辑，这“六课”不仅仅使用于四层负载均衡。

第一课：跨服务协同设计，化繁为简。四层与七层（负载均衡通常协同部署。七层负载均衡在应用层具有状态信息，单节点故障可能导致大规模TCP连接中断，因此需要由无状态、可水平扩展的四层负载均衡来保障其可靠性与容错能力。HyperRouter在设计之初即明确了系统定位，通过跨层协同实现整体简化与可靠性提升。其采用Google Maglev一致性哈希算法，在节点无状态的前提下实现流量定向一致，显著降低节点故障对流量分布的影响。同时采用 Direct Server Return (DSR) 模式，仅处理入向流量，让响应由 L7 节点直接返回客户端，从而减少资源开销并提升系统吞吐。这种协同设计的原则，为其他跨层服务的架构简化与可靠性增强提供了有益借鉴。

第二课：用户态内核旁路，平衡性能与资源复用。在高性能网络场景下，传统Linux网络栈因上下文切换与内存拷贝造成延迟瓶颈。HyperRouter团队通过“绕过内核”来突破限制，探索了XDP和DPDK两种路径。XDP (eXpress Data Path) 是 Linux 原生的 kernel-bypass 方案，通过 eBPF 在网络入口处理报文，可实现低延迟与低CPU开销，但受限于编程模型与网卡实例化方式。相比之下，DPDK (Data Plane Development Kit) 在用户态直接操控NIC，实现接近线速的转发性能，但需要专用CPU 与NIC资源，并持续维持高CPU利用率。在评估灵活性、演进性与性能需求后，团队最终选择DPDK 作为数据面框架。实践证明，用户态内核旁路能够带来极致性能与功能可塑性，但也需在能效与资源利用之间取得理性平衡。

图：高性能用户空间数据平面

第三课：将自愈与隔离能力纳入系统基因，因地制宜，充分利用系统特征实现高效、可靠的自愈及隔离机制。HyperRouter将自愈与隔离设计为系统的核心能力，而非事后补丁。控制面实时采集DPDK遥测、BGP状态和健康检查结果，对异常节点自动执行重启、重配置或隔离操作。在隔离机制上，系统利用Anycast与ECMP结合BGP路径优先级动态调整，实现了细粒度的流量隔离与快速恢复。与传统的路由撤销不同，这一机制在避免误判导致服务中断的同时，保持了稳定的流量迁移与服务连续性。这种“内生自愈”理念标志着运维范式从被动修复向主动预防的转变。

图：自愈与隔离作为一级设计原则

第四课：点对点架构，实现系统依赖最小化。在控制面架构上，HyperRouter优先保障CAP理论中的可用性(A)与分区容忍性(P)。为减少外部依赖与潜在单点故障，团队从零构建了点对点（P2P）去中心化框架，各节点具备独立的状态发现与同步能力，即使发生网络分区，系统仍可维持关键功能。该框架由持久化存储层、KV语义层、通信层和应用层组成，使“孤岛”节点在分区状态下仍能本地决策，避免中心化组件带来的级联风险。

图：点对点框架

为验证系统正确性，爱尔兰云可靠性实验室形式化方法团队应用P语言与 TLA+进行形式化建模。验证过程中发现了一个常规测试难以捕获的liveness问题——节点在特定条件下可能陷入无限重试循环。该问题在正式上线前被精准定位并修复，确保了系统在理论与实现层面的双重稳定性。

图：形式化方法对P2P协议的验证

第五课：基于单元化架构（Cell-based architecture）和洗牌分片方法（Shuffle sharding）能有效减少爆炸半径。在多租户系统中，单点异常若无隔离机制，可能演化为系统性故障。HyperRouter采用Cell架构结合Shuffle Sharding实现爆炸半径控制。通过将租户分配到独立Cell及虚拟分片，并由控制面动态管理分片分配与迁移，系统可将故障局限于最小范围。Shuffle Sharding通过分片重叠降低租户间关联度。例如在10个Cell的配置中，静态划分的爆炸半径为1/5，而Shuffle Sharding机制可将其降低至 1/45级别。该方法显著增强了多租户环境的隔离性与整体可靠性。

图：HyperRouter集群Cell化部署及shuffle sharding示例

第六课：基于CUJ实现以客户中心的可观测性。可观测性是SRE体系的基石，但面对海量指标与日志，如何聚焦关键信号并建立与用户体验一致的SLO仍是挑战。HyperRouter采用“关键用户旅程”（Critical User Journeys, CUJ）方法，将可观测性重心从系统内部转向用户体验。以“新建负载均衡”为例，团队构建了涵盖API调用、控制面处理、BGP下发及数据面接入的全链路追踪模型，不仅量化操作时延，还能揭示DPDK层面的性能瓶颈。CUJ方法使可观测性更贴近客户感知，成为连接SLO设计与用户体验的关键桥梁。

图：CUJ路径示例

华为云此次亮相SREcon25，通过揭秘大规模负载均衡架构实践经验，系统地展示SRE创新成果，与业界同仁深入探讨SRE领域的前沿技术与实践，共绘运维体系向智能化、协同化演进的未来蓝图，携手全球企业推动AI时代的全球发展新图景。

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