CDN功能如下：
1、将全网IP分为若干个IP段组，分组的依据通常是运营商或者地域，目的是让相同网络环境中的用户聚集到相同的组内；
2、依据CDN服务器们的网络和容量，确定哪些CDN服务器适合服务哪些IP段组；
3、根据以上两步得到的结论，让用户去最适合他的服务器得到服务。
说白了，就是根据用户不同的来源IP把用户请求重定向到不同的CDN服务器上去。
那么，如何实现呢？
智能DNS是办法之一，稳定可靠且有效。
但至少在两个环境下它不能完全满足我们：
1、需要特别精细的调度时。由于大多数DNS Server不支持DNS扩展协议，所以拿不到用户的真实IP，只能根据Local DNS来调度。
2、访问特别频繁时。由于每次调度都将触发一次DNS，如果请求变得密集，DNS请求本身带来的开销也会相应变大；
3、需要根据服务器的带宽容量、连接数、负载情况、当机与否来调度时。由于DNS Server没有CDN节点服务器的信息，这种调度会变得困难。
这时候我们可以：
1、将用户先行引导到某一台或几台统一的服务器上去；
2、让它拿到用户的真实IP，计算出服务他的服务器；
3、通过HTTP302或其它方式把用户定位到最终服务器上。
部署在用户先访问到的那几台服务器上，负责定位IP然后重定向用户请求的那个软件，我们叫它“调度器”。
HAProxy实现：
HAProxy不支持形如0.0.0.1-0.8.255.255 cn的IP段表示方法，只支持1.1.4.0/22 “CN”的IP段表示方法。
1、我们需要先把IP段转化成它认识的方式；
a> 下载iprang.c或者iprang.c本地镜像；
b> 编译gcc -s -O3 -o iprange iprange.c；
c> 整理IP段列表geo.txt形如：
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# head geo.txt
"1.0.0.0","1.0.0.255","AU"
"1.0.1.0","1.0.3.255","CN"
"1.0.4.0","1.0.7.255","AU"
"1.0.8.0","1.0.15.255","CN"
"1.0.16.0","1.0.31.255","JP"
"1.0.32.0","1.0.63.255","CN"
"1.0.64.0","1.0.127.255","JP"
"1.0.128.0","1.0.255.255","TH"
"1.1.0.0","1.1.0.255","CN"
"1.1.1.0","1.1.1.255","AU"
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d> 输出HAProxy认识的IP段列表：
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# cut -d, -f1,2,5 geo.txt | ./iprange | head
1.0.0.0/24 "AU"
1.0.1.0/24 "CN"
1.0.2.0/23 "CN"
1.0.4.0/22 "AU"
1.0.8.0/21 "CN"
1.0.16.0/20 "JP"
1.0.32.0/19 "CN"
1.0.64.0/18 "JP"
1.0.128.0/17 "TH"
1.1.0.0/24 "CN"
1.1.1.0/24 "AU"
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e> 便于管理的目的，将整合后的IP段归类到同一个文件中：
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# cut -d, -f1,2,5 geo.txt | ./iprange | sed 's/"//g' | awk -F' ' '{ print $1 >> $2".subnets" }'
# ls *.subnets
A1.subnets AX.subnets BW.subnets CX.subnets FJ.subnets GR.subnets IR.subnets LA.subnets ML.subnets NF.subnets PR.subnets SI.subnets TK.subnets VE.subnets
# cat AU.subnets
1.0.0.0/24
1.0.4.0/22
1.1.1.0/24
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f> 把这些文件放到同一个文件夹下，我们以/etc/haproxy/conf/为例。
2、正确配置HAProxy以这些IP段为规则正确调度；
下面是一个haproxy.cfg的例子。配置好后重启Haproxy即可。
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global
log 127.0.0.1 local2 debug
chroot /var/lib/haproxy
pidfile /var/run/haproxy.pid
maxconn 8000
user haproxy
group haproxy
daemon
stats socket /var/lib/haproxy/stats
defaults
mode http
log global
option httplog
option dontlognull
option http-server-close
option forwardfor except 127.0.0.0/8
option redispatch
retries 3
timeout http-request 10s
timeout queue 1m
timeout connect 10s
timeout client 1m
timeout server 1m
timeout http-keep-alive 10s
timeout check 10s
maxconn 8000
frontend main *:5000
acl geo_A1 src -f /etc/haproxy/conf/A1.subnets
acl geo_AX src -f /etc/haproxy/conf/AX.subnets
acl geo_BW src -f /etc/haproxy/conf/BW.subnets
acl geo_CX src -f /etc/haproxy/conf/CX.subnets
acl geo_FJ src -f /etc/haproxy/conf/FJ.subnets
...
reqrep ^([^\ ]*)\ /(.*)\ HTTP \1\ /\2&ipfrom=A1\ HTTP if geo_A1
reqrep ^([^\ ]*)\ /(.*)\ HTTP \1\ /\2&ipfrom=AX\ HTTP if geo_AX
reqrep ^([^\ ]*)\ /(.*)\ HTTP \1\ /\2&ipfrom=BW\ HTTP if geo_BW
reqrep ^([^\ ]*)\ /(.*)\ HTTP \1\ /\2&ipfrom=CX\ HTTP if geo_CX
reqrep ^([^\ ]*)\ /(.*)\ HTTP \1\ /\2&ipfrom=FJ\ HTTP if geo_FJ
...
default_backend static
backend static
server static 127.0.0.1:6081 check
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Nginx实现：
Nginx可以在核心模块HttpGeoModule（http://wiki.nginx.org/HttpGeoModule）的配合下实现调度：
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http{
...
geo $useriprang {
ranges;
default a;
0.0.0.1-0.8.255.255 a;
0.9.0.0-0.255.255.255 a;
1.0.0.0-1.0.0.255 a;
1.0.1.0-1.0.1.255 b;
1.0.2.0-1.0.3.255 b;
1.0.4.0-1.0.7.255 a;
...
223.255.252.0-223.255.253.255 c;
223.255.254.0-223.255.254.255 a;
223.255.255.0-223.255.255.255 a;
}
upstream backend {
server 127.0.0.1:81;
}
server {
listen 80;
client_max_body_size 10240m;
location / {
proxy_redirect off;
proxy_pass http://backend$request_uri&useriprang=$useriprang;
proxy_next_upstream http_502 http_504 error timeout invalid_header;
proxy_cache cache_one;
proxy_cache_key $host:$server_port$uri$is_args$args;
expires 5s;
}
}
...
}
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Varnish实现：
Varnish则有两个插件可以实现调度：
https://github.com/cosimo/varnish-geoip （Last updated: 28/05/2013）
https://github.com/meetup/varnish-geoip-plugin （Last updated: 2010）
性能问题
如上所述，使用Haproxy、Nginx、Varnish都能快速实现这个功能。
其中Nginx和Varnish使用了二分法在IP表中定位用户IP，而Haproxy是逐条过滤。
所以在IP分得较细，IP段组较多（归类后超过1000组）时，Haproxy会出现明显的性能衰减，其余两者没有这个问题。
其它
本文使用的软件版本如下：
HAProxy1.4.22，Nginx1.2.9，Varnish3.0.4。
HAProxy和Varnish都是目前的最新版本。
本文有参考http://blog.exceliance.fr/2012/07/02/use-geoip-database-within-haproxy/
转自：http://blog.yikuyiku.com/?p=3851
