浅谈负载均衡
浅谈负载均衡
负载均衡，英文：Load Balance，其含义是请求分发到多个粒度单元上进行执行操作，例如各种服务器、应用服务、中台服务、数据服务等，从而达到共同完成某项任务的目的。为了拓宽网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络请求处理能力、提高网络的灵活性和高可用性，负载均衡是一种廉价、有效、透明的方法，它为服务的高并发做了一次缓冲，让单个服务的压力瞬间减少，实现了服务的高可用，避免服务因为压力而面临宕机的危险。
2、负载均衡
2.1 基于网络的负载均衡
大家都知道，OSI 模型有 7 层结构，每层都可以有几个子层。OSI 的 7 层从上到下分别是物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层：
在这七层结构中，高层次都是依赖于低层次的。层次越高，使用起来越方便。
根据负载均衡技术实现在 OSI 七层模型的不同层次，是可以给负载均衡分类的。
常见的实现方式中，主要可以在应用层、传输层、网络层和数据传输层做文章。所以，工作在应用层的负载均衡，我们通常称之为七层负载均衡、工作在传输层的我们称之为四层负载均衡。我们一个个来看看：
七层负载均衡
七层负载均衡工作在 OSI 模型的应用层，应用层协议较多，常用 http、dns、ftp 等。七层负载就可以基于这些协议来负载。这些应用层协议中会包含很多有意义的内容。比如同一个 Web 服务器的负载均衡，除了根据 IP 加 port 进行负载外，还可根据 URL 来决定是否要进行负载均衡。
四层负载均衡
四层负载均衡工作在 OSI 模型的传输层，由于在传输层，只有 TCP/UDP 协议，这两种协议中除了包含源 IP、目标 IP 以外，还包含源端口及目的端口。四层负载均衡服务器在接受到客户端请求后，以后通过修改数据包的地址信息（IP+端口号）将流量转发到应用服务器。
2.2 负载均衡工具
负载均衡的工具，常见的有 Nginx、k8s、Ribbon、Feign、HAProxy 等。
Nginx
Nginx 主要用来作七层负载均衡，反向代理 http、https 的协议链接，同时也提供了 IMAP/POP3/SMTP 的服务。
upstream proxy_demo_aaa {
server {{DEMO_SERVER_NODE1}} weight=5;
server {{DEMO_SERVER_NODE2}} weight=6;
}
location ~ ^/demo-aaa/api(.*)$ {
proxy_pass http://proxy_demo_aaa/api$1$is_args$args;
}
k8s
k8s 的负载均衡是基于 kube-proxy，其服务发现基于 kube-dns，最后由于每个 Service 对应的 pod 可以是多个，所以可以基于 kube-proxy 实现负载均衡，kube-proxy 进程其实就是一个智能的软件负载均衡器，他负责把 service 的请求转发到后端的某个 pod 实例。
Ribbon
Ribbon 是一个为客户端提供负载均衡功能的服务，它内部提供了一个叫做 ILoadBalance 的接口代表负载均衡器的操作，比如有添加服务器、选择服务器、获取所有的服务器列表、获取可用的服务器列表等等。
常见的，使用 RestTemplate 进行服务提供者、服务消费者之间的通信，只需为 RestTemplate 配置类添加@LoadBalanced 注解即可。
@Bean
@LoadBalanced
public RestTemplate restTemplate() {
return new RestTemplate();
}
Feign
Feign 是一个声明式负载均衡客户端使用 Feign 能让编写 WebService 的客户端更加简单，它的使用方法是定义一个接口，然后在上面添加注解，同时也支持 JAX-RS 标准的注解。Feign 也支持可拔插式的编码器和解码器。
@FeignClient(name = "provider-service", configuration = {Feign4HttpConfiguration.class, FeignLogConfiguration.class}, fallback = CustomerClientImpl.class)
public interface CustomerClient {
@PostMapping("/save")
String save();
@GetMapping("/api/user/getUserInfo")
Response<Object> getUserInfo();
}
HAProxy
HAProxy 是一个使用 C 语言编写的自由、开放源代码软件，其提供高可用性、负载均衡，以及基于 TCP 和 HTTP 的应用程序代理的功能。
2.3 负载均衡算法
常见的几种负载均衡的算法有：随机、轮询、最少链接、Hash、加权、重试等。
- 随机：即请求随机分配到各台服务器上，这是默认的策略机制。
- 轮询：将所有请求，依次分发到每台服务器上，适合服务器硬件相同的场景，服务请求数相同。
- 最少链接：将本次请求分配到请求数最少的服务上，这种可以根据服务器当前的请求处理情况，动态分配。
- Hash：根据 IP 地址进行 Hash 计算，得到 IP 地址，这种可以将来自同一 IP 地址的请求，同一会话期内，转发到同一服务器；实现会话粘滞。但目标服务器宕机后，会话也会随之丢失。
- 加权：在上面几种算法基础上，进行一定的加权比例分配。
- 重试：这种策略一般都会有，就是在调用失败后，进行二次重试机制。
当然，还有其他的动态的算法规则：最快模式、观察模式、动态性能分配等。
结束福利
开源基于 k8s 作微服务负载均衡、配置管理的架构设计代码：
https://github.com/damon008/spring-cloud-k8s
https://gitee.com/damon_one/spring-cloud-k8s
欢迎大家 star，多多指教。
关于作者
笔名：Damon，技术爱好者，长期从事 Java 开发、Spring Cloud 的微服务架构设计，以及结合 docker、k8s 做微服务容器化，自动化部署等一站式项目部署、落地。Go 语言学习，k8s 研究，边缘计算框架 KubeEdge 等。公众号 程序猿Damon 发起人。个人微信 MrNull008，欢迎來撩。
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