本篇內(nèi)容介紹了“web分布式系統(tǒng)的負載均衡怎么實現(xiàn)”的有關(guān)知識，在實際案例的操作過程中，不少人都會遇到這樣的困境，接下來就讓小編帶領(lǐng)大家學習一下如何處理這些情況吧！希望大家仔細閱讀，能夠?qū)W有所成！

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一、「負載均衡」是什么

        正如題圖所示的這樣，由一個獨立的統(tǒng)一入口來收斂流量，再做二次分發(fā)的過程就是「負載均衡」，它的本質(zhì)和「分布式系統(tǒng)」一樣，是「分治」。

       如果大家習慣了開車的時候用一些導(dǎo)航軟件，我們會發(fā)現(xiàn)，導(dǎo)航軟件的推薦路線方案會有一個數(shù)量的上限，比如3條、5條。因此，其實本質(zhì)上它也起到了一個類似「負載均衡」的作用，因為如果只能取Top3的通暢路線，自然擁堵嚴重的路線就無法推薦給你了，使得車流的壓力被分攤到了相對空閑的路線上。

        在軟件系統(tǒng)中也是一樣的道理，為了避免流量分攤不均，造成局部節(jié)點負載過大（如CPU吃緊等），所以引入一個獨立的統(tǒng)一入口來做類似上面的“導(dǎo)航”的工作。但是，軟件系統(tǒng)中的「負載均衡」與導(dǎo)航的不同在于，導(dǎo)航是一個柔性策略，最終還是需要使用者做選擇，而前者則不同。

        怎么均衡的背后是策略在起作用，而策略的背后是由某些算法或者說邏輯來組成的。比如，導(dǎo)航中的算法屬于「路徑規(guī)劃」范疇，在這個范疇內(nèi)又細分為「靜態(tài)路徑規(guī)劃」和「動態(tài)路徑規(guī)劃」，并且，在不同的分支下還有各種具體計算的算法實現(xiàn)，如Dijikstra、A*等。同樣的，在軟件系統(tǒng)中的負載均衡，也有很多算法或者說邏輯在支撐著這些策略，巧的是也有靜態(tài)和動態(tài)之分。

二、常用「負載均衡」策略圖解

        下面來羅列一下日常工作中最常見的5種策略。

01  輪詢

 

　　這是最常用也最簡單策略，平均分配，人人都有、一人一次。大致的代碼如下。

int  globalIndex = 0;   //注意是全局變量，不是局部變量。
try
{
    return servers[globalIndex];
}
finally
{
    globalIndex++;
    if (globalIndex == 3)
        globalIndex = 0;
}

02  加權(quán)輪詢

        在輪詢的基礎(chǔ)上，增加了一個權(quán)重的概念。權(quán)重是一個泛化后的概念，可以用任意方式來體現(xiàn)，本質(zhì)上是一個能者多勞思想。比如，可以根據(jù)宿主的性能差異配置不同的權(quán)重。大致的代碼如下。

int matchedIndex = -1;
int total = 0;
for (int i = 0; i < servers.Length; i++)
{
      servers[i].cur_weight += servers[i].weight;//①每次循環(huán)的時候做自增（步長=權(quán)重值）
      total += servers[i].weight;//②將每個節(jié)點的權(quán)重值累加到匯總值中
      if (matchedIndex == -1 || servers[matchedIndex].cur_weight < servers[i].cur_weight) //③如果 當前節(jié)點的自增數(shù) > 當前待返回節(jié)點的自增數(shù)，則覆蓋。
      {
            matchedIndex = i;
      }
}
servers[matchedIndex].cur_weight -= total;//④被選取的節(jié)點減去②的匯總值，以降低下一次被選舉時的初始權(quán)重值。
return servers[matchedIndex];

        這段代碼的過程如下圖的表格。"()"中的數(shù)字就是自增數(shù)，代碼中的cur_weight。

        值得注意的是，加權(quán)輪詢本身還有不同的實現(xiàn)方式，雖說最終的比例都是2：1：2。但是在請求送達的先后順序上可以所有不同。比如「5-4，3，2-1」和上面的案例相比，最終比例是一樣的，但是效果不同。「5-4，3，2-1」更容易產(chǎn)生并發(fā)問題，導(dǎo)致服務(wù)端擁塞，且這個問題隨著權(quán)重數(shù)字越大越嚴重。例子：10：5：3的結(jié)果是「18-17-16-15-14-13-12-11-10-9，8-7-6-5-4，3-2-1」 

03  最少連接數(shù)

        這是一種根據(jù)實時的負載情況，進行動態(tài)負載均衡的方式。維護好活動中的連接數(shù)量，然后取最小的返回即可。大致的代碼如下。

var matchedServer = servers.orderBy(e => e.active_conns).first();
matchedServer.active_conns += 1;
return matchedServer;
//在連接關(guān)閉時還需對active_conns做減1的動作。

04  最快響應(yīng)

        這也是一種動態(tài)負載均衡策略，它的本質(zhì)是根據(jù)每個節(jié)點對過去一段時間內(nèi)的響應(yīng)情況來分配，響應(yīng)越快分配的越多。具體的運作方式也有很多，上圖的這種可以理解為，將最近一段時間的請求耗時的平均值記錄下來，結(jié)合前面的「加權(quán)輪詢」來處理，所以等價于2：1：3的加權(quán)輪詢。

        題外話：一般來說，同機房下的延遲基本沒什么差異，響應(yīng)時間的差異主要在服務(wù)的處理能力上。如果在跨地域（例：浙江->上海，還是浙江->北京）的一些請求處理中運用，大多數(shù)情況會使用定時「ping」的方式來獲取延遲情況，因為是OSI的L3轉(zhuǎn)發(fā)，數(shù)據(jù)更干凈，準確性更高。

05  Hash法

        hash法的負載均衡與之前的幾種不同在于，它的結(jié)果是由客戶端決定的。通過客戶端帶來的某個標識經(jīng)過一個標準化的散列函數(shù)進行打散分攤。

        上圖中的散列函數(shù)運用的是最簡單粗暴的「取余法」。

        題外話：散列函數(shù)除了取余之外，還有諸如「變基」、「折疊」、「平方取中法」等等，此處不做展開，有興趣的小伙伴可自行查閱資料。

        另外，被求余的參數(shù)其實可以是任意的，只要最終轉(zhuǎn)化成一個整數(shù)參與運算即可。最常用的應(yīng)該是用來源ip地址作為參數(shù)，這樣可以確保相同的客戶端請求盡可能落在同一臺服務(wù)器上。

三、常用「負載均衡」策略優(yōu)缺點和適用場景

        我們知道，沒有完美的事物，負載均衡策略也是一樣。上面列舉的這些最常用的策略也有各自的優(yōu)缺點和適用場景，我稍作了整理，如下。

        這些負載均衡算法之所以常用也是因為簡單，想要更優(yōu)的效果，必然就需要更高的復(fù)雜度。比如，可以將簡單的策略組合使用、或者通過更多維度的數(shù)據(jù)采樣來綜合評估、甚至是基于進行數(shù)據(jù)挖掘后的預(yù)測算法來做。

四、用「健康探測」來保障高可用

        不管是什么樣的策略，難免會遇到機器故障或者程序故障的情況。所以要確保負載均衡能更好的起到效果，還需要結(jié)合一些「健康探測」機制。定時的去探測服務(wù)端是不是還能連上，響應(yīng)是不是超出預(yù)期的慢。如果節(jié)點屬于“不可用”的狀態(tài)的話，需要將這個節(jié)點臨時從待選取列表中移除，以提高可用性。一般常用的「健康探測」方式有3種。

01  HTTP探測

        使用Get/Post的方式請求服務(wù)端的某個固定的URL，判斷返回的內(nèi)容是否符合預(yù)期。一般使用Http狀態(tài)碼、response中的內(nèi)容來判斷。

02  TCP探測

        基于Tcp的三次握手機制來探測指定的IP + 端口。最佳實踐可以借鑒阿里云的SLB機制，如下圖。

        值得注意的是，為了盡早釋放連接，在三次握手結(jié)束后立馬跟上RST來中斷TCP連接。

03  UDP探測

        可能有部分應(yīng)用使用的UDP協(xié)議。在此協(xié)議下可以通過報文來進行探測指定的IP + 端口。最佳實踐同樣可以借鑒阿里云的SLB機制，如下圖。

        結(jié)果的判定方式是：在服務(wù)端沒有返回任何信息的情況下，默認正常狀態(tài)。否則會返回一個ICMP的報錯信息。

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新聞標題：web分布式系統(tǒng)的負載均衡怎么實現(xiàn)-創(chuàng)新互聯(lián)
文章鏈接：http://www.chinadenli.net/article46/cogoeg.html

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