QPS 提升60%,揭秘阿里巴巴轻量级开源 Web 服务器 Tengine 负载均衡算法-阿里云开发者社区

开发者社区> 中间件小哥> 正文

QPS 提升60%,揭秘阿里巴巴轻量级开源 Web 服务器 Tengine 负载均衡算法

简介: 前言 在阿里七层流量入口接入层(Application Gateway)场景下, Nginx 官方的Smooth Weighted Round-Robin( SWRR )负载均衡算法已经无法再完美施展它的技能。
+关注继续查看

前言

在阿里七层流量入口接入层(Application Gateway)场景下, Nginx 官方的Smooth Weighted Round-Robin( SWRR )负载均衡算法已经无法再完美施展它的技能。 Tengine 通过实现新的负载均衡算法Virtual Node Smooth Weighted Round-Robin(VNSWRR )不仅优雅的解决了 SWRR 算法的缺陷,而且QPS处理能力相对于 Nginx 官方的 SWRR 算法提升了60%左右。

问题

接入层 Tengine 通过自研的动态 upstream 模块实现动态服务发现,即运行时动态感知后端应用机器扩缩容、权重调整和健康检查等信息。同时该功能可以做很多事情,比如用户可通过调整后端应用某台机器的权重从而达到线上真实引流压测目的。然而,这些操作在 Nginx 原生 SWRR 算法下却可能引起不可逆转的血案。

QPS_60_Web_ Tengine _1

• 在接入层(Application Gateway)场景下, Nginx 的负载均衡算法 SWRR 会导致权重被调高机器的QPS瞬间暴涨,如上图App2-host-A机器当权重调整为2时,某一时刻流量会集中转发到该机器;

• Nginx 的 SWRR 算法的处理时间复杂度是O(N),在大规模后端场景下 Nginx 的处理能力将线性下降;

综上所述,对接入层 Tengine 的负载均衡转发策略的改造及性能优化已迫在眉睫。

原生 SWRR 算法分析

在介绍案列之前,我们先简单介绍下 Nginx 的负载均衡算法 SWRR 转发策略及特点:

SWRR 算法全称是Smooth Weighted Round-Robin Balancing,顾名思义该算法相比于其它加权轮询(WRR)算法多一个smooth(平滑)的特性。

下面我们就一个简单的列子来描述下该算法:

假设有3台机器A、B、C权重分别为5、1、1,其中数组s代表机器列表、n代表机器数量,每个机器的cw初始化为0、ew初始化为机器权重、tw代表本轮选择中所有机器的ew之和、best表示本轮被选中的机器。简单的描述就是每次选择机器列表中cw值最大的机器,被选中机器的cw将会减去tw,从而降低下次被选中的机会,简单的伪代码描述如下:

best = NULL;
tw = 0;
for(i = random() % n; i != i || falg; i = (i + 1) % n) {
flag = 0;
s[i].cw += s[i].ew;
tw += s[i].ew;
if (best == NULL || s[i].cw > best->cw) {
    best = &s[i];
}
}

best->cw -= tw;
return best;

请求编号 选择前的权重值 被选中的server 选择后的权重值
0 {5,1,1} A {-2,1,1}
1 {3,2,2} A {-4,2,2}
2 {1,3,3} B {1,-4,3}
3 {6,-3,4} A {-1,-3,4}
4 {4,-2,5} C {4,-2,-2}
5 {9,-1,-1} A {2,-1,-1}
6 {7,0,0} A {0,0,0}

其 SWRR 算法选择的顺序为:{ A, A, B, A, C, A, A }

而普通WRR算法选择的顺序可能为:{ C, B, A, A, A, A, A }

SWRR 相比于普通的WRR算法特点:平滑、分散 。

调高权重引发的血案

从上面的描述来看, SWRR 算法似乎已经比较完美了,但是在某些场景下还是有一定的缺陷,下面我们就一个真实的案列来看看它都有哪些缺陷:

一天早上,流量调度的同学匆忙的跑到我的工位,当时看他神色是尤为的紧张,心想肯定是出啥问题了。果不其然:"为啥我把中心机房某台机器的权重从1调整为2的时候,接入层 Tengine 并不是按照这个权重比例转发流量恩?",当时被调高机器QPS变化趋势如下图所示:

注:其中深蓝色曲线表示权重被调高机器的QPS变化,浅绿色曲线表示该集群单机的平均QPS。

QPS_60_Web_ Tengine _6

当时看到这个流量趋势变化图的时候也是一脸茫然,不过好在有图有数据,那就可以先分析一下这个图的几个特征数字;由于部分数据敏感,详细数据分析就不在此处展开。直接描述其现象和原因:

被调高权重的机器当时被分发到的流量基本上是该应用机房总流量的1/2,一段时间后该机器的流量才恢复到预期的权重比例。其原因就是由于接入层 Tengine 对后端机器信息的变化是动态感知热生效的,而 Nginx 官方的 SWRR 算法策略第一次会选择当前机器列表中权重最大的机器转发流量。从而进一步导致已感知到后端机器权重变化的接入层 Tengine 都会将第一个请求转发到权重被调高的机器上。

大规模下性能骤降

如下是在upstream里面配置2000个后端,在反向代理场景下压测 Nginx 的函数热点图如下所示。其中ngx_http_upstream_get_peer函数CPU消耗占比高达39%,其原因是因为 SWRR 算法的选取机器的时间复杂度为O(N) (其中N代表后端机器数量),这就相当于每个请求都要执行接近2000次循环才能找到对应本次转发的后端机器。

• 压测环境

CPU型号: Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2682 v4 @ 2.50GHz
压测工具:./wrk -t25 -d5m -c500 'http://ip/t2000'

Tengine 核心配置:配置2个worker进程,压力源 --长连接-->  Tengine / Nginx  --短连接--> 后端

QPS_60_Web_ Tengine _3

下面我们做个试验,控制变量是 upstream 里面配置的 server 数量,观察不同场景下 Nginx 的 QPS 处理能力以及响应时间RT变化情况。从图中可以发现当后端 upstream 里面的 server 数量每增加500台则 Nginx 的 QPS 处理能力下降 10% 左右,响应RT增长 1ms 左右。
QPS_60_Web_ Tengine _4

从上面的分析基本上已经确认是 SWRR 算法存在如上两个缺陷,下面就开始解决;

改进的 VNSWRR 算法

虽然经典的WRR算法(如随机数方式实现)可以在时间复杂度上达到 O(1) ,而且也可以避免 SWRR 算法调高权重的选取缺陷。但是在某些场景下(如小流量)可能造成后端的流量不均等问题,尤其是在流量瞬间暴涨的场景下有太多不可确定性。于是就构思是否有一种算法即能拥有 SWRR 算法的平滑、分散特点,又能具备 O(1) 的时间复杂度。所以就有了Virtual Node Smooth Weighted Round-Robin( VNSWRR )算法。

此处拿个列子来说明此算法:3台机器A、B、C权重分别为1、2、3,N代表后端机器数 、TW代表后端机器权重总和。

算法关键点

o 虚拟节点初始化顺序严格按照 SWRR 算法选取,保证初始化列表里的机器能够分布足够散列;
o 虚拟节点运行时分批初始化,避免密集型计算集中。每批次虚拟节点使用完后再进行下一批次虚拟节点列表初始化,每次只初始化min(n, max)个虚拟节点;
QPS_60_Web_ Tengine _5

算法描述

o Tengine 程序启动或者运行时感知后端机器信息变化时,则构建TW个虚拟节点且第一次只初始化N个节点(注:TW代表后端机器权重之和,N代表后端机器数);
o 各个进程设置随机起点轮询位置,如上图的Step 1对应的列表其起点位置指向B;
o 当请求到达后从设置的随机起点B位置轮询虚拟节点列表,若轮询到已经初始化的虚拟节点数组的末尾(如上图的Step2红色箭头指向的位置),则初始化第二批虚拟节点(如上图Step2对应的红色节点),当所有虚拟节点初始化完后将不再做初始化工作(如上图的Step3对应的状态);

此方案不仅将算法时间复杂度从 O(N) 优化到 O(1) ,而且也避免了权重调高场景下带来的问题。如下图所示后端某台机器权重从1调整为2后,其QPS平滑的增长到预期比列。
QPS_60_Web_ Tengine _6

算法效果比较

在同等压测环境下(wrk压测工具、500并发、长连接场景、upstream配置2000个server), Nginx 官方的 SWRR 算法CPU消耗占比高达39%(ngx_http_upstream_get_peer函数)。而 VNSWRR 算法在同等条件下CPU消耗占比只有0.27%左右(ngx_http_upstream_get_ VNSWRR 函数),显而易见 SWRR CPU消耗要高出一个数量级。
QPS_60_Web_ Tengine _7

在上述压测环境下, Nginx 官方的 SWRR 和改进的 VNSWRR 算法下的QPS处理能力如下图所示:其中 VNSWRR 的QPS处理能力相对于 SWRR 算法提升60%左右。
QPS_60_Web_ Tengine _8

下面我们来做个试验,在 upstream 里配置 server 数量变化的场景下,对比 VNSWRR 和 SWRR 算法观察 Nginx 的 QPS 处理能力以及响应时间RT变化。

QPS_60_Web_ Tengine _9
QPS_60_Web_ Tengine _10

从图中可以发现在 SWRR 算法下当 upstream 里面的 server 数量每增加500台,则 Nginx 的 QPS 处理能力下降10%左右、响应RT增长1ms左右,而在 VNSWRR 算法下 Tengine 的 QPS 处理能力及RT基本上变化不大。

总结

正是这种大流量场景下才暴露出 Nginx 的一些问题,所谓业务与技术相辅相成,业务可促使新的技术诞生、新的技术赋能创造新的业务。 VNSWRR 算法即拥有 SWRR 算法的平滑、分散特点,也避免了其缺陷。同时在新算法下时间复杂度也从 O(N) 调整为 O(1) ,在大规模场景下 VNSWRR 的QPS处理能力相对于 Nginx 官方的 SWRR 算法提升60%左右。

本文作者:王发康(花名:毅松),GitHub ID @wangfakang ,Tengine 开源项目 maintainer,阿里巴巴技术专家,负责阿里巴巴 WEB 统一接入层的开发及维护。

版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。

相关文章
阿里巴巴开源 Spring Cloud Alibaba,加码微服务生态建设
本周,Spring Cloud联合创始人Spencer Gibb在Spring官网的博客页面宣布:阿里巴巴开源 Spring Cloud Alibaba,并发布了首个预览版本。随后,Spring Cloud 官方Twitter也发布了此消息。
3763 0
我的mqtt协议和emqttd开源项目个人理解(19) - emq软件版本升级之后,因插件版本不对而引发的问题
我的mqtt协议和emqttd开源项目个人理解(19) - emq软件版本升级之后,因插件版本不对而引发的问题
9 0
WebView开源库终极方案
目录介绍 01.前沿说明 1.1 案例展示效果 1.2 该库功能和优势 1.3 相关类介绍说明 1.4 WebView知识点 02.如何使用 2.1 如何引入 2.2 最简单使用 2.3 常用api 2.
2067 0
升级 | Java开源诊断工具 Arthas 发布v3.1.0
Arthas 自2018年9月份上线以来「传送门」,已收获近万个star,感谢开发者们的认可。此次Arthas 3.1.0版本的发布,不仅带来大家投票出来的新LOGO,还带来强大的新功能和更好的易用性,下面一一介绍。
8181 0
想将算法进一步开发吗?手把手教你搭建基于CNN模型的Flask Web应用
想将算法进一步开发应用产品吗?本文手把手教你搭建基于CNN模型的Flask Web应用,算是抛砖引玉了。感兴趣的读者可以将自己的算法开发成其他类型的应用产品,说不定下一个人工智能创业公司Boss就是你哦!
4794 0
Mars 算法实践——人脸识别
Mars 是一个基于矩阵的统一分布式计算框架,在之前的文章中已经介绍了 Mars 是什么, 以及 Mars 分布式执行 ,而且 Mars 已经在 GitHub 中开源。当你看完 Mars 的介绍可能会问它能做什么,这几乎取决于你想做什么,因为 Mars 作为底层运算库,实现了 numpy 70% 的常用接口。
4451 0
我的mqtt协议和emqttd开源项目个人理解(23) - websocket客户端连接过程分析(Wireshark抓包+源码分析)
我的mqtt协议和emqttd开源项目个人理解(23) - websocket客户端连接过程分析(Wireshark抓包+源码分析)
19 0
【云周刊】第175期:终于来了!重磅发布:阿里云负载均衡SLB率先支持IPv6!
终于来了!重磅发布:阿里云负载均衡SLB率先支持IPv6!程序员到架构师需要的编程基础,从零开始学Java,技术大神带你走进Java世界,【每周发布】Apsara Block Storage产品发布会 ...更多精彩内容,尽在云周刊!
9119 0
+关注
中间件小哥
阿里中间件(Aliware)官方账号
1033
文章
51
问答
来源圈子
更多
阿里云中间件主要有包含这么几个: 分布式关系型数据库DRDS_水平拆分 做数据库扩展性的 、消息队列MQ 是做消息的中间件、企业级分布式应用服务EDAS 做分布式服务的、还有一些其他的中间件,比如配置服务、缓存等等。
+ 订阅
文章排行榜
最热
最新
相关电子书
更多
文娱运维技术
立即下载
《SaaS模式云原生数据仓库应用场景实践》
立即下载
《看见新力量:二》电子书
立即下载