十分钟搞懂负载均衡

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。