漫谈负载均衡

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前言

负载均衡是什么鬼？从字面意思来看，它应该有两层意思分别是负载和均衡。而对于系统负载均衡它同样具有两层意思，其中系统负载指的系统能够承载的最大访问流量，系统均衡指的是前端请求要均匀地分配给后端机器，同时，同一用户要尽可能分配给同一机器。系统通过负载均衡以后具有如下好处：

1、避免资源浪费。如果我们均衡算法选的不好，就会导致后端资源浪费。比如：如果选择一致Hash算法，可以很好利用cache的容量。而如果用随机，有可能会让cache效果大打折扣。

2、避免服务不可用。当我们不考虑系统的承载能力，有可能直接把某台机器压垮，比如当机器的CPU利用率达到80%，如果再有大量的请求，那么该机器直接宕机，甚至于导致雪崩情况（一台机器宕机，对应的请求会分给其他机器上，那么其他机器也会出现宕机，以至于全部机器都宕机）。

理论基础

系统要实现负载均衡，背后肯定需要一些算法支撑，下面就来看下对应的算法。

1、负载算法

既然要解决后端系统的承载能力，那我们就有很多方式，常用的有以下几种：

静态配置

这种方式对于中小系统来讲是最有效最稳定的。因为后端机器的性能配置、上面部署哪些服务，还能有多大的承载能力等等，我们是最清楚的。比如，我们经常看到nginx的配置：

动态调整

当碰到机器故障，以及由于性能问题无法处理请求时，如果此时还将新来的请求分配到该节点，那么可能导致该节点宕机。因此，根据节点的实际负载动态调整节点的权重是非常重要的。当然，要得到节点的真正负载，以及如何定义负载，无论负载是否及时收集，都是需要考虑的问题。

动态调整首先计算所有节点的请求响应时间，对于响应较快的节点，我们可以多分配请求给它，然后增加它的请求数，当它的响应变慢时再慢慢减少它的请求数，慢慢地我们找到这个节点最佳平衡点，即分配多少请求给它。通过相同方法我们找到所有节点的平衡点。

这种方法的好处在于可以动态平衡后面服务器的处理能力。不过，任何事物都有两面性。这种方案如果遇到极端情况，可能会造成雪崩。当某台机器出现短暂网络抖动的时候，它的响应就可能变慢，这个时候，前端服务就会将它的请求分配给其他机器。如果分配的很多，就有可能造成某些机器响应也变慢。然后又将这些机器的请求分配给另外机器。如此这般，就会造成雪崩。

2、均衡算法

均衡算法主要解决将请求如何发送给后端服务。经常会用到以下四种算法：随机（random）、轮询（round-robin）和 哈希算法。

随机算法

随机算法就是通过一个随机函数将所有请求分散到各个节点上， 该方法比较简单，且能做到将请求均匀地分散到各个节点上，因此经常使用随机算法。

轮询算法

轮询算法就是将所有节点以同样的概率向外提供服务，但是它没有考虑各个节点之间的性能差别，对于同样数目的请求，性能好的节点能够轻松完成，而性能差的节点完成的比较费力。因此，我们提出了加权轮询算法，为不同性能的节点赋予不同权重。

哈希算法

通常将用户 id 或 ip 作为key，计算出对应的hash值，然后再对节点数量取模，即hash(key) mode n，其中n为节点数，得到该用户请求落到哪个节点上。该方法可以做到让同一个请求落到同一个节点中，但是当节点数量发生动态变化时，该方法就不太适应了。此时，就应该使用一致性hash算法。一致性hash算法就是把每台server分成v个虚拟节点，再把所有虚拟节点（n*v）随机分配到一致性哈希的圆环上，这样所有的用户从自己圆环上的位置顺时针往下取到第一个vnode就是自己所属的节点。当此节点存在故障时，再顺时针取下一个作为替代节点。更加具体的描述可以参考

一致性Hash

这篇文章，这里就不展开了。

具体实现

目前负载均衡系统有Nginx、LVS、F5，其总会难过Nginx是软件的7层负载均衡，LVS是内核的4层负载均衡，F5是硬件的4层负载均衡。

软件和硬件的区别在于性能，硬件远远高于软件，Nginx的性能是万级的，一般的Linux服务器上安装一个Nginx能达到每秒5万并发请求；而F5的性能能达到百万级，从200万每秒到800万每秒都有，不过价格很贵。

4层和7层的区别在于协议和灵活性，Nginx是7层的，它支持HTTP等协议，而LVS和F5是4层协议，它们和协议无关，几乎所有应用都可以做。

木可大大

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