IPVS（IP Virtual Server）和 iptables 是 Linux 内核中的两种不同的网络数据包处理技术。在 Kubernetes 中，kube-proxy 可以使用这两种技术来实现服务的负载均衡。相比之下，IPVS 的效率通常比 iptables 高，主要原因可以归结为以下几个方面：
1. 设计架构不同
- iptables:
- iptables 是基于链表结构的包过滤框架，它使用多条链和规则来逐条检查每个数据包。每当数据包进入内核网络栈时，iptables 必须按顺序遍历规则链，直到找到匹配的规则。规则链越长，匹配过程就越慢。
- 由于 Kubernetes 中的服务数量和规则数量可能很大，iptables` 在处理大量规则时的性能会显著下降。
- IPVS:
- IPVS 是基于哈希表和高效的调度算法来管理虚拟服务器和后端服务器之间的映射关系的。哈希表结构使得 IPVS` 能够在 O(1) 时间复杂度内完成规则查找，这意味着无论有多少服务或规则，查找过程都是常量时间的，非常快速。
- IPVS 的设计专门用于高效处理大规模网络服务的负载均衡，因此在高并发和大量服务的场景下，IPVS 更加高效。
2. 处理方式的差异
- iptables:
- iptables 的规则处理是线性的，每个数据包必须经过多个规则的匹配检查，直到找到一个匹配规则为止。这种线性匹配在规则数量较少时是有效的，但随着规则数量增加，匹配开销也会增加。
- 在 Kubernetes 中，当集群中服务和 Pod 数量增多时，iptables 规则表的增长会导致规则匹配时间显著增加，从而影响性能。
- IPVS:
- IPVS 使用了基于哈希的快速查找机制，不需要逐条遍历规则链。对于每个数据包，IPVS` 通过哈希表直接查找相应的转发规则，处理速度非常快。
- 此外，IPVS 还支持多种负载均衡算法，如轮询（Round Robin）、最小连接（Least Connections）、最短延迟（Shortest Delay）等，这些算法都能以极低的开销执行，有效提升整体性能。
3. 扩展性
- iptables:
- 随着 Kubernetes 集群的规模扩大，iptables 规则表会变得非常庞大。在大规模集群中，规则的添加、删除和更新都会带来显著的性能开销，可能导致网络性能下降。
- 当集群规模达到数百或数千个服务时，iptables 的管理复杂性和性能问题变得更加突出。
- IPVS:
- IPVS 在大规模集群中表现出色，因为它的设计目标之一就是高扩展性。它可以高效管理大量的服务和规则，支持快速的规则更新和维护。
- IPVS 在处理高频率的服务创建、更新和删除操作时，比 iptables 更加优雅和高效。
4. 资源占用
- iptables:
- 由于每个数据包都要经过一系列规则检查，iptables 在高负载情况下会消耗更多的 CPU 资源。此外，规则链的增长也会增加内存的占用。
- IPVS:
- IPVS 使用更高效的数据结构来管理规则，CPU 和内存的资源占用更低。即使在高负载和大规模服务环境中，IPVS 也能保持较低的系统资源开销。
5. 功能特性
- iptables:
- 虽然 iptables 功能非常强大，支持复杂的网络防火墙、NAT 和路由规则，但它并不是专门为负载均衡设计的。
- 在负载均衡场景下，iptables 缺乏一些高级特性，如会话保持（Session Persistence）和动态负载均衡算法。
- IPVS:
- IPVS 是专门为负载均衡设计的，因此它不仅支持多种负载均衡算法，还提供了会话保持等特性，这些特性对高性能和高可用性场景至关重要。
- IPVS 支持的调度算法更加丰富，可以根据流量特征选择最合适的算法进行负载均衡。
总结
IPVS 比 iptables 更高效的原因主要在于其设计和实现方式：IPVS 采用了基于哈希表的查找机制、专为负载均衡设计的架构以及更低的资源占用，使其在大规模、高并发的环境下表现更加优异。因此，在 Kubernetes 中，使用 IPVS 模式的 kube-proxy 能够更好地处理大量服务的负载均衡需求，提供更高的性能和扩展性。