负载均衡算法

本文涉及的产品
MSE Nacos/ZooKeeper 企业版试用,1600元额度,限量50份
函数计算FC,每月15万CU 3个月
容器镜像服务 ACR,镜像仓库100个 不限时长
简介: 本文介绍了几种常见的负载均衡策略及其应用场景

随机

image.png

调用关系如上图(简化了公网->防火墙处理),适合场景:所有服务器性能基本一致,且无超阈值流量。

private K doSelect(List<K> nodes, String ip) {
    // 在列表中随机选取一个节点
    int index = random.nextInt(nodes.size());
    return nodes.get(index);
}

如果存在部分机器性能更优,此时可以在随机基础上增加权重,升级为:随机权重算法。

private K doSelect(List<K> nodes, String ip) {
    int length = nodes.size();
    AtomicInteger totalWeight = new AtomicInteger(0);
    for (K node : nodes) {
        Integer weight = node.getWeight();
        totalWeight.getAndAdd(weight);
    }

    if (totalWeight.get() > 0) {
        int offset = random.nextInt(totalWeight.get());
        for (N node : nodes) {
            // 让随机值 offset 减去当前node权重值
            offset -= node.getWeight();
            if (offset < 0) {
                // 当前node大于随机值offset,返回此Node
                return node;
            }
        }
    }
    // 随机返回
    return nodes.get(random.nextInt(length));
}

轮询

image.png

轮询不再是在多台服务器随机挑选,而是按照顺序一个个排队调用,调用完再插入队尾等待下一次调用

protected K doSelect(List<K> nodes, String ip) {
    int length = nodes.size();
    // 如果位置值已经等于长度重置为0(走一轮了)
    position.compareAndSet(length, 0);
    N node = nodes.get(position.get());
    // 数据原子增加,对应调用从1->2->3->4
    position.getAndIncrement();
    return node;
}

同加权随机,轮询也同样存在加权轮询的场景,此时流量调度将发生如下变化:

image.png

此处逻辑相对复杂,笔者在此说出主要思路,后续有时间补充伪代码,感兴趣的可以参照Dubbo的实现
如上有服务器servers=[A,B],对应权重weights=[3,1],总权重为4。我们可以理解为有4台服务器,3台A,1台B,一次调用过来的时候,需要按顺序访问。如有5次调用,调用顺序为AAABA。
选举思路如下:

次数

WeightedRoundRobin

选择结果

选择后的WeightedRoundRobin

1

3、1

A

2、1

2

2、1

A

1、1

3

1、1

A

0、1

4

0、1

B

0、0(等于0-0时复原成:3、1)

5

3、1

A

2、1

最小活跃数
指:将当前请求转发到连接数/请求数最少的机器上,其特点是根据服务器实时运行状态动态分配,保障服务负载不会过饱和。如下图当请求4过来时,Nginx判断目前服务器1连接数>服务器2,故4会请求到服务器2上:

WEB服务器1

1, 2

服务接入

NGINX负载均

衡服务器

WEB服务器2

此处逻辑相对复杂,笔者在此说出主要思路,后续有时间补充伪代码,感兴趣的可以参照Dubbo的实现

如上有服务器servers=[A,B],对应权重weights=[3,1],总权重为4。我们可以理解为有4台服务器,3台A,1台B,一次调用过来的时候,需要按顺序访问。如有5次调用,调用顺序为AAABA。

选举思路如下:

次数

WeightedRoundRobin

选择结果

选择后的WeightedRoundRobin

1

3、1

A

2、1

2

2、1

A

1、1

3

1、1

A

0、1

4

0、1

B

0、0(等于0-0时复原成:3、1)

5

3、1

A

2、1

最小活跃数


指:将当前请求转发到连接数/请求数最少的机器上,其特点是根据服务器实时运行状态动态分配,保障服务负载不会过饱和。如下图当请求4过来时,Nginx判断目前服务器1连接数>服务器2,故4会请求到服务器2上:

image.png

源地址哈希

根据请求源IP哈希计算得到一个数值,用该数值在候选服务器列表的进行取模运算,得到的结果便是选中的服务器,此操作可以保证固定IP的请求总是到某一台服务器上,伪代码如下:

private K doSelect(List<K> nodes, String ip) {
    int length = nodes.size();
    int index = hash(ip) % length;
    return nodes.get(index);
}

一致性哈希

相同的请求尽可能落到同一个服务器上。一致性哈希解决稳定性问题,可以将所有的存储节点排列在首尾相接的 Hash 环上,每个 key 在计算 Hash 后会 顺时针找到临接的存储节点存放。而当有节点加入或退出时,仅影响该节点在 Hash环上顺时针相邻的后续节点。

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