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十分钟搞懂负载均衡

作者:说好不能打脸(Java架构沉思录做了部分修改)
原文:https://blog.csdn.net/yinwenjie/article/details/46605451

1、不同的负载场景

我们知道负载均衡层的作用是“将来源于外部的处理压力通过某种规律/手段分摊到内部各个处理节点上”,那么不同的业务场景需要的负载均衡方式又是不一样的,架构师还要考虑架构方案的成本、可扩展性、运维难易度等问题。下面我们先介绍几种典型的不同业务场景,大家也可以先想一下如果是您,会怎么架设这些场景的负载均衡层。

1.1、负载场景一

这是一个国家级物流园区的货运订单和物流管理系统。在物流园区内的货运代理商、合作司机(货运车辆)、园区管理员和客服人员都要使用这套系统。每日RUV在1万人次,日PV在10万左右。甲方总经理使用这套系统的原有是抱着“试一下移动互联网对物流产品是否能起到提高效率的作用”。可以看出整个系统基本上没有访问压力,甲方对您设计的系统只有一个要求:能够保证系统以后的功能和性能扩展性。

1.2、负载场景二

效果不错!在第一版系统架设后的6个月,货场丢货的情况大大减少,并且由于货车在途情况的监控,按时到达率也显著提升,货车司机也反映由于整个货场货车信息都是共享的,货车的待货时间也明显缩短。在这期间物流园中越来越多的货运代理商、货车司机都开始使用这套系统了,整个系统的访问量成线性增长。

物流园的总经理对整个系统的作用感到满意,决定扩大系统的使用范围,并增加新的功能。经过讨论甲方最终决定把整套系统开放给货主:或者可以在系统上查看货运代理商的线路报价、线上通知代理商上门取货、监控目前自己货品的运输状态、了解第三方签收情况。初步估计系统的日RUV将达到10万,日PV将突破50万。

1.3、负载场景三

一年后,赞不绝口的大宗货品运输服务质量终于传到了政府领导的耳朵里。省里分管运输的领导亲自领队到物流园区参观考察,最终决定由省政府牵头,各地方政府参与,将这套管理办法在整个省级范围进行推广使用。全省10家大型物流园和50家二级物流园中的上万货运代理商、散落省内的零散代理商、10万个人/企业货主、40万优等资质车源共同接入系统。

新的功能上,增加了费用结算和运费保障功能,从货主预付款开始到第三方确认收货的整个环节都进行费用管理。为了保证线上收货环节的顺利,新版本中还增加了代理商之间的合作收货功能。新系统的日RUV将超过50万,日PV将突破250万。

1.4、负载场景四

服务效应、经济效应、口碑效应不断发酵,经过近两年多的发展,目前这套系统已经是省内知名的物流配送平台,专门服务大宗货运物流。联合政府向全国推广服务的时机终于到来。预计全国1000多个物流园区,50万左右物流代理商,500万货运车辆、数不清的个人和企业货主都将使用该系统。预估的RUV和PV是多少呢?无法预估,如果按照全国32省来进行一个简单的乘法,是可以得到一个大概的值(50万 * 32 = 1500万+;500万 * 32 = 1.5亿+,已经超过了JD.com的平峰流量),但是各省的物流业规模是不一样的,从业者数量也不一样,所以这样的预估并不科学。而且再这样的系统规模下我们应该更过的考虑系统的峰值冗余。

业务功能的情况:为了保证注册货车的有效性,您所在的公司被政府允许访问政府的车辆信息库,在车辆注册的过程中进行车辆信息有效性的验证(第三方系统接口调用,我们并不知道第三方系统是否能够接收一个较高水平的并发量,所以这个问题留给我我们的架构师,我们将在业务层讲解时进行详细的描述)。

1.5、沉思片刻

看到这里,我们已经将几个递进的业务场景进行了详细的说明(甚至在后文中我们讨论业务层、业务通信层、数据存储层时所涉及的业务场景也不会有什么大的变化了)。看客们看到这里,可以稍作休息,先想想如果是您,您会如何搭建负载层,甚至整个系统的顶层架构。

由于整个系统的性能除了和硬件有关外,业务层的拆分规则,代码质量,缓存技术的使用方式,数据库的优化水平都可能对其产生影响。所以: 我们在讨论负载层的几篇文章中,我们要假设系统架构中各层的设计都没有对系统性能产生瓶颈

如果您已经思考好了,那么可以继续看以下的内容。

2、负载方案构想

2.1、解决方案一:独立的Nginx/Haproxy方案

很显然,第一个业务场景下,系统并没有多大的压力就是一套简单业务系统,日访问量也完全没有“有访问压力”这样的说法。但是客户有一个要求值得我们关注:要保证系统以后的功能和性能扩展性。为了保证功能和性能扩展性,在系统建立之初就要有一个很好的业务拆分规划,例如我们首先会把用户信息权限子系统和订单系统进行拆分,独立的车辆信息和定位系统可能也需要拆分出来。

这也是我们在系统建立时就要引入负载均衡层的一个重要原因。也是负载均衡层的重要作用之一。如下图所示:

可以看出,这时负载均衡层只有一个作用,就是按照设定的访问规则,将访问不同系统的请求转发给对应的系统,并且在出现错误访问的情况下转发到错误提示页面。

2.2、解决方案二:Nginx/Haproxy + Keepalived方案

此后,系统的访问压力进一步加大,系统的稳定性越来越受到我们的关注。所以在单节点处理还能满足业务要求的情况下,我们为负载层(还有各层)引入热备方案,以保证一个节点在崩溃的情况下,另一个节点能够自动接替其工作,为工程师解决问题赢得时间。如下图所示:

2.3、解决方案三:LVS(DR)+ Keepalived+ Nginx方案

在第三版本架构方案中,为了保证负载层足够稳定的状态下,适应更大的访问吞吐量还要应付可能的访问洪峰,我们加入了LVS技术。LVS负责第一层负载,然后再将访问请求转发到后端的若干台Nginx上。LVS的DR工作模式,只是将请求转到后端,后端的Nginx服务器必须有一个外网IP,在收到请求并处理完成后,Nginx将直接发送结果到请求方,不会再经LVS回发(具体的LVS工作原理介绍将在后文中详细介绍)。

这里要注意的是:

  • 有了上层的LVS的支撑Nginx就不再需要使用Keepalived作为热备方案。因为首先Nginx不再是单个节点进行负载处理,而是一个集群多台Nginx节点;另外LVS对于后端的服务器自带基于端口的健康检查功能;
  • LVS是单节点处理的,虽然LVS是非常稳定的,但是为了保证LVS更稳定的工作,我们还是需要使用Keepalived为 LVS做一个热备节点,以防不时之需。

2.4、解决方案四:DNS轮询 + LVS(DR)+ Keepalived + Nginx方案

场景四中,为了满足平均上亿的日PV访问,在对业务进行外网暴露的基础上,我们在互联网的最前端做了一个DNS轮询。然后将(对用户信息系统)访问压力首先分摊到两个对称LVS组上,再由每个组向下继续分拆访问压力。

注意上图的负载层方案的不同:

  • 首先我们不在像前面的方案中,使用目录名分割业务系统了,而是直接将业务系统的访问使用不同的二级域名进行拆分。这样的变化有利于每个业务系统都拥有自己独立的负载均衡层。
  • 请注意上图中的细节,这个负载均衡层是专门为“用户信息子系统”提供负载均衡支撑的,而可能还存在的“订单子系统”、“车辆信息子系统”都会有他们独立的负载均衡层。
  • 在LVS下方的Nginx服务可以实现无限制的扩展,同样的就像场景三种所给出的解决方案一样,Nginx本身不在需要Keepalived保持热备,而是全部交由上层的LVS进行健康情况检查。而即使有一两台Nginx服务器出现故障,对整个负载集群来说问题也不大。

方案扩展到了这一步,LVS层就没有必要再进行扩展新的节点了。为什么呢?根据您的业务选择的合适的LVS工作模式,两个LVS节点的性能足以支撑地球上的所有核心WEB站点。如果您对LVS的性能有疑惑,请自行谷歌百度。这里我们提供了一份参考资料:《LVS性能,转发数据的理论极限》(http://www.zhihu.com/question/21237968)。

3、为什么没有独立的LVS方案

实际上通过本篇文章的架构演进分析,一些读者都可以看出端倪。如果用一句话说明其中的原因,那就是LVS为了保证其性能对配置性有所牺牲,单独使用的话往往无法满足业务层对负载层灵活分配请求的要求。

4、说明

4.1、术语说明

  • TPS: 衡量业务层处理性能的重要指标(每秒钟request/事务的处理数量)。业务服务处理一个完整的业务过程,并向上层返回处理结果的过程就是一个 request/事务。那么在一秒钟内整个业务系统能够完成多少个这样的过程,其衡量单位就是TPS。TPS不但和系统架构有很大的关系(特别是业务层和业务通信层的架构祥泰),和物理环境、代码质量的关系也非常密切。
  • PV: 网页浏览数是评价网站流量最常用的指标之一,简称为PV。Page Views中的Page一般是指普通的html网页,也包含php、jsp等动态产生的html内容。注意是完整的显示一个Page成为一个PV。但是一个PV,一般需要多次HTTP请求,以便获取多个静态资源,这是需要注意的。
  • UV: Unique Visitor 一个独立IP,在一个单位时间内(例如一日/一小时)对系统的一个PV请求,成为一个UV(重复的PV不在进行计数)。
  • RUV: Repeat User Visitor 一个独立用户,在一个单位时间内(例如一日/一小时)对系统的一个PV请求,并且重复的访问要进行计数。

本文分享自微信公众号 - Java架构沉思录(code-thinker)

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原始发表时间:2018-06-24

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