五分钟看懂 Nginx 负载均衡

2020-05-25 00:00:00 算法 节点 服务器 请求 负载均衡

前言

对于电商平台而言,随着业务的不断发展壮大,网站访问量和数据量也随之急剧增长,该情况的产生给服务器带来了一定的负担。从用户体验层面而言,由于服务器端数据处理带来的时延,往往导致页面的响应速度过慢、操作流畅性受阻等问题。这在某种程度上甚至会潜在影响平台的成交量。提供高效率,高质量的服务成为亟待解决的问题。负载均衡策略的出现和发展成为缓解上述问题的有效途径。本文将带你了解基于 Nginx 实现的负载均衡。

什么是负载均衡

负载均衡(Load Balance),它在网络现有结构之上可以提供一种廉价、有效、透明的方法来扩展网络设备和服务器的带宽,并可以在一定程度上增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性等。用官网的话说,它充当着网络流中“交通指挥官”的角色,“站在”服务器前处理所有服务器端和客户端之间的请求,从而大程度地提高响应速率和容量利用率,同时确保任何服务器都没有超负荷工作。如果单个服务器出现故障,负载均衡的方法会将流量重定向到其余的集群服务器,以保证服务的稳定性。当新的服务器添加到服务器组后,也可通过负载均衡的方法使其开始自动处理客户端发来的请求。详情可参考:What Is Load Balancing? (Nginx.com/resources/glo)

简言之,负载均衡实际上就是将大量请求进行分布式处理的策略。

什么是 Nginx 负载均衡

通过上文简单的概念介绍,你可能对负载均衡有了一个初步的了解,知道它是一种调度策略。那么问题来了,Nginx 又是什么呢?Nginx 如何实现负载均衡?这就要从正向代理和反向代理说起了。

  • 正向代理
    正向代理(Forward Proxy)大的特点是,客户端非常明确要访问的服务器地址,它代理客户端,替客户端发出请求。比如:科学上网,俗称翻墙(警告⚠️:翻墙操作违反相关法律规定,本文只是为了解释正向代理向读者举个例子,仅供学习参考,切勿盲目翻墙)。



假设客户端想要访问 Google,它明确知道待访问的服务器地址是 google.com/,但由于条件限制,它找来了一个能够访问到 Google 的”朋友”:代理服务器。客户端把请求发给代理服务器,由代理服务器代替它请求 Google,终再将响应返回给客户端。这便是一次正向代理的过程,该过程中服务器并不知道真正发出请求的是谁。

  • 反向代理
    那么,随着请求量的爆发式增长,服务器觉得自己一个人始终是应付不过来,需要兄弟服务器们帮忙,于是它喊来了自己的兄弟以及代理服务器朋友。此时,来自不同客户端的所有请求实际上都发到了代理服务器处,再由代理服务器按照一定的规则将请求分发给各个服务器。
    这就是反向代理(Reverse Proxy),反向代理隐藏了服务器的信息,它代理的是服务器端,代其接收请求。换句话说,反向代理的过程中,客户端并不知道具体是哪台服务器处理了自己的请求。如此一来,既提高了访问速度,又为安全性提供了保证。



在这之中,反向代理需要考虑的问题是,如何进行均衡分工,控制流量,避免出现局部节点负载过大的问题。通俗的讲,就是如何为每台服务器合理的分配请求,使其整体具有更高的工作效率和资源利用率。

  • Nginx 是什么?
    Nginx 作为一个基于 C 实现的高性能 Web 服务器,可以通过系列算法解决上述的负载均衡问题。并且由于它具有高并发、高可靠性、高扩展性、开源等特点,成为开发人员常用的反向代理工具。

负载均衡常用算法

1. 轮询 (round-robin)

轮询为负载均衡中较为基础也较为简单的算法,它不需要配置额外参数。假设配置文件中共有 台服务器,该算法遍历服务器节点列表,并按节点次序每轮选择一台服务器处理请求。当所有节点均被调用过一次后,该算法将从个节点开始重新一轮遍历。

特点:由于该算法中每个请求按时间顺序逐一分配到不同的服务器处理,因此适用于服务器性能相近的集群情况,其中每个服务器承载相同的负载。但对于服务器性能不同的集群而言,该算法容易引发资源分配不合理等问题。

2、加权轮询

为了避免普通轮询带来的弊端,加权轮询应运而生。在加权轮询中,每个服务器会有各自的 weight。一般情况下,weight 的值越大意味着该服务器的性能越好,可以承载更多的请求。该算法中,客户端的请求按权值比例分配,当一个请求到达时,优先为其分配权值大的服务器。

特点:加权轮询可以应用于服务器性能不等的集群中,使资源分配更加合理化。

Nginx 加权轮询源码可见:ngx_http_upstream_round_robin.c(github.com/nginx/nginx/),源码分析可参考:关于轮询策略原理的自我理解(blog.csdn.net/BlacksunA)。其核心思想是,遍历各服务器节点,并计算节点权值,计算规则为current_weight与其对应的effective_weight之和,每轮遍历中选出权值大的节点作为优服务器节点。其中effective_weight会在算法的执行过程中随资源情况和响应情况而改变。较为核心的部分如下:

for (peer = rrp->peers->peer, i = 0;
  peer; 	/* peer 为当前遍历的服务器结点*/
  peer = peer->next, i++)
{
  ...
    
  /* 每轮遍历会更新 peer 当前的权值*/
  peer->current_weight += peer->effective_weight;

  ...
    
  /* best 为当前服务器中的优节点,即本轮中选中的服务器节点*/
  if (best == NULL || peer->current_weight > best->current_weight) {
    best = peer;
    p = i;
  }
  
  ...
}

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