架构设计:负载均衡层设计方案之负载均衡技术总结篇

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架构设计:负载均衡层设计方案之负载均衡技术总结篇

java填坑路 2018-10-12 16:37:33 浏览567 评论0

摘要: 1、概述 通过前面文章的介绍,并不能覆盖负载均衡层的所有技术,但是可以作为一个引子,告诉各位读者一个学习和使用负载均衡技术的思路。虽然后面我们将转向“业务层”和“业务通信”层的介绍,但是对负载均衡层的介绍也不会停止。

1、概述

通过前面文章的介绍,并不能覆盖负载均衡层的所有技术,但是可以作为一个引子,告诉各位读者一个学习和使用负载均衡技术的思路。虽然后面我们将转向“业务层”和“业务通信”层的介绍,但是对负载均衡层的介绍也不会停止。在后续的时间我们将穿插进行负载均衡层的新文章的发布,包括Nginx技术的再介绍、HaProxy、LVS新的使用场景等等。

这篇文章我们对前面的知识点进行总结,并有意进行一些扩展,以便于各位读者找到新的学习思路。

2、负载均衡层的核心思想

2-1、一致性哈希与Key的选取

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我们详细介绍了一致性哈希算法。并且强调了一致性Hash算法是现代系统架构中的最关键算法之一,在分布式计算系统、分布式存储系统、数据分析等众多领域中广泛应用。针对我的博文,在负载均衡层、业务通信层、数据存储层都会有它的身影。

一致性算法的核心是:

使用对象的某一个属性(这个属性可以是服务器的IP地址、开放端口 还可以是用户名、某种加密串。凡是你可以想到的有散列意义的属性),算出一个整数,让其分布在0 至 2的32次方 范围内。

一台服务器的某个或者某一些属性当然也可以进行hash计算,并且根据计算分布在这个圆环上的某一个点,也就是图中圆环上的蓝色点。

一个处理请求到来时,根据这个请求的某一个或者某一些属性进行hash计算,并且根据计算记过分布在这个圆环上的某一个点上。也就是上图圆环上的黄色点。

我们约定落在某一个蓝点A左侧和蓝点B右侧的黄色点所代表的请求,都有蓝点A所代表的服务器进行处理,这样就完成解决了“谁来处理”的问题。在蓝色点稳定存在的前提下,来自于同一个Hash约定的请求所落在的位置都是一样的,这就保证了服务处理映射的稳定性。

当某一个蓝色点由于某种原因下线,其所影响到的黄色点也是有限的。即下一次客户端的请求将由其他的蓝色点所代表的服务器进行处理。

2-2、轮询与权

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不加权轮询,就是主控节点(任务来源点)在不考虑目标节点的任何因素的情况下(例如CPU性能、磁盘性能、网络性能),按照目标节点的列表顺序将任务依次分配下去。这是最简单的轮询,也是对主控节点实现复杂性要求最低的轮询。我之前的博文《架构设计:负载均衡层设计方案(2)——Nginx安装》、《架构设计:负载均衡层设计方案(4)——LVS原理》 都对这种最简轮询进行了介绍:例如LVS中的“rr”参数。

加权轮询中的“权”,您可以看成是“轮询”依据的意思。“权”可以是很多种可能,可以是目标机器的性能量化值、可以是一个固定的数字(按照固定数字加权)、可以是目标节点的网络速度。例如LVS中的“lc”参数,就是指按照目标机器,现在已有的“连接”数量进行加权:连接数量越少,越有更大的几率获得这个任务的处理权。

2-3、租约与健康检查

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租约协议主要为了保证一个事实:如果服务器对客户端的检查操作在“最迟时间”失败后,那么服务器端肯定会注销客户端的登录信息,同时客户端上服务器的连接信息也会消失(并且不在向下提供服务)。每一次检查成功,这个“最迟时间”都会向后推移。

租约协议和我们提到的哈希算法一下一样,也是系统架构设计中最基本的设计思想,并且大量运用在各类型的系统中,它的工作原理是每一位架构师都需要掌握的。例如:zookeeper使用这个协议保证Flow节点和Leader节点的链路是正常的;分布式存储系统用这个协议保证datanode和namenode的连接是正常的;

3、负载均衡层技术汇总

在前面的博文中,我重点介绍了Nginx、LVS、Keepalived技术。由于时间有限,这里我们对博文中提到的几种技术进行一个总结,然后再扩展介绍一下DNS技术、CDN技术和硬件负载技术。

3-1、Nginx技术

在负载均衡层这个大的章节中,我有三篇文章都在直接介绍Nginx的原理和使用。但是之后有朋友给我反映还想了解更多的Nginx知识,特别点名要求我再做一篇文章介绍Nginx的动态缓存。是的,我在后面的时间里是有计划介绍Nginx的动态缓存技术,还会介绍Nginx和多款主流的反向代理软件的性能对比。但这需要时间,特别是我不想去网上找一些已有的性能对比图,还是自己一边做这样的性能测试,一边做性能报告比较靠谱。

下面这些技术是我在博文中已经重点介绍过得,我们再做一下总结:

Nginx中的连接数限制问题

重要的配置项包括:worker_processes、worker_connections。但是光是配置这些属性是不够的,最关键的是我们要打开操作系统级别的“最大文件数”限制问题。使用“ulimit -n 65535”设置本次会话的“最大文件数”限制;还要使用“vim /etc/security/limits.conf”命令,修改内核的配置信息。主要是以下两项:

* soft nofile 65535* hard nofile 65535

另外,还要注意和nginx配置项中的“worker_rlimit_nofile”属性共同使用:

user root root; worker_processes4; worker_rlimit_nofile65535;#error_log logs/error.log; #error_log logs/error.log notice; #error_log logs/error.log info;#pid logs/nginx.pid; events {     use epoll;     worker_connections65535; }

Nginx中的Gzip技术

gzip是Nginx进行HTTP Body数据压缩的技术。下面这段Nginx配置信息是启用gzip压缩的实例:

#开启gzip压缩服务, gzipon;#gzip压缩是要申请临时内存空间的,假设前提是压缩后大小是小于等于压缩前的。例如,如果原始文件大小为10K,那么它超过了8K,所以分配的内存是8 * 2 = 16K;再例如,原始文件大小为18K,很明显16K也是不够的,那么按照 8 * 2 * 2 = 32K的大小申请内存。如果没有设置,默认值是申请跟原始数据相同大小的内存空间去存储gzip压缩结果。 gzip_buffers28k;#进行压缩的原始文件的最小大小值,也就是说如果原始文件小于5K,那么就不会进行压缩了 gzip_min_length5K;#gzip压缩基于的http协议版本,默认就是HTTP 1.1 gzip_http_version1.1;# gzip压缩级别1-9,级别越高压缩率越大,压缩时间也就越长CPU越高 gzip_comp_level5;#需要进行gzip压缩的Content-Type的Header的类型。建议js、text、css、xml、json都要进行压缩;图片就没必要了,gif、jpge文件已经压缩得很好了,就算再压,效果也不好,而且还耗费cpu。 gzip_typestext/HTMLtext/plainapplication/x-javascripttext/cssapplication/xml;

http返回数据进行压缩的功能在很多场景下都实用:

a、 如果浏览器使用的是3G/4G网络,那么流量对于用户来说就是money。

b、 压缩可节约服务器机房的对外带宽,为更多用户服务。按照目前的市场价良好的机房带宽资源的一般在200RMB/Mbps,而服务器方案的压力往往也来自于机房带宽。

c、 不是Nginx开启了gzip功能,HTTP响应的数据就一定会被压缩,除了满足Nginx设置的“需要压缩的http格式”以外,客户端(浏览器)也需要支持gzip(不然它怎么解压呢),一个好消息是,目前大多数浏览器和API都支持http压缩。

Nginx中的rewrite(重写)技术

Nginx的强大在于其对URL请求的重写(重定位)。Nginx的rewrite功能依赖于PCRE Lib,请一定在Nginx编译安装时,安装Pcre lib。

下面是一段rewrite的示例:

#示例1:location ~* ^/(.+)/(.+)\.(jpg|gif|png|jpeg)$ {    rewrite ^/orderinfo/(.+)\.(jpg|gif|png|jpeg)$ /img/$1.$2break;    root   /cephclient;}#location在不进行大小写区分的情况下利用正则表达式对$url进行匹配。当匹配成功后进行rewrite重定位。#rewrite进行重写url的规则是:regex表达式第一个括号中的内容对应$1,regex表达式第二个括号中的内容对应$2,以此类推。#这样重定位的意义就很明确了:将任何目录下的文件名重定位到img目录下的对应文件名,#并且马上在这个location中(注意是Nginx,而不是客户端)执行这个重写后的URL定位。#示例2:server {    。。。。    。。。。    location ~* ^/orderinfo/(.+)\.(jpg|gif|png|jpeg)$ {        rewrite ^/orderinfo/(.+)\.(.+)$ /img/$1.$2last;    }    location / {        root   /cephclient;    }}#在server中,有两个location位置,当url需要访问orderinfo目录下的某一个图片时,rewrite将重写这个url,#并且重新带入这个url到server执行,这样“location /”这个location就会执行了,并找到图片存储的目录。

Nginx的图片处理模块

http_image_filter_module 是nginx的图片处理模块,是使用nginx进行静态资源和动态资源分开管理的关键引用技术。通过这个模块可以对静态资源进行缩放、旋转、验证。

需要注意的是,http_image_filter_module模块所处理的缩率图片是不进行保存的,完全使用节点的CPU性能进行计算,使用节点的内存进行临时存储。所以如果要使用http_image_filter_module进行图片处理,一定要根据客户端的请求规模进行nginx节点的调整。并且当站点的PV达到一定的规模时,一定要使用CDN技术进行访问加速、对图片的访问处理手段进行规划。

由于我们在之前涉及Nginx的文章中,并没有详细讲解Nginx的图片处理模块,只是说了要进行介绍,所以这里我给出一个较为详细的安装和配置示例:

nginx的http_image_filter_module模块由GD library进行支持,所以要使用这个图片处理模块,就必须进行第三方依赖包的安装:

yuminstallgd-devel

然后,Nginx要进行重新编译:

configure--with-http_image_filter_modulemake&&make install

使用图片处理模块的配置示例:

location ~* /(.+)_(\d+)_(\d+)\.(jpg|gif|png|ioc|jpeg)$ {set$h$3;set$w$2;    rewrite /(.+)_(\d+)_(\d+)\.(jpg|gif|png|ioc|jpeg)$ /$1.$4break;    image_filter resize$w$h;    image_filter_buffer2M;}

其中关于正则表达式的语法和已经介绍过的rewrite的语法就不再进行介绍了,主要看http_image_filter_module相关的属性设置:

image_filter test:测试图片文件合法性

image_filter rotate:进行图片旋转,只能按照90 | 180 | 270进行旋转

image_filter size:返回图片的JSON数据

image_filter resize width height:按比例进行图片的等比例缩小,注意,是只能缩小,第二缩小是等比例的。

image_filter_buffer:限制图片最大读取大小,没有设置就是1M;根据不同的系统最好设置为2M—3M

image_filter_jpeg_quality:设置jpeg图片的压缩比例(1-99,越高越好)

image_filter_transparency:禁用gif和png图片的透明度。

和Nginx类似的其他技术/软件

目前行业内也有很多与Nginx解决同类问题的软件,他们分别是Apache基金会的 Apache HTTP Server、淘宝开源的Tengine、Haproxy、包括Windows 下运行的IIS,也支持反向代理 。

这里笔者再次重点提到Tengine,建议各位读者有时间的时候可以使用一下,这个对Nginx进行了深度再开发的软件。

3-2、LVS技术

LVS是Linux Virtual Server的简写,意即Linux虚拟服务器,是一个虚拟的服务器集群系统。本项目在1998年5月由章文嵩博士成立。

LVS集群采用IP负载均衡技术和基于内容请求分发技术。调度器具有很好的吞吐率,将请求均衡地转移到不同的服务器上执行,且调度器自动屏蔽掉服务器的故障,从而将一组服务器构成一个高性能的、高可用的虚拟服务器。整个服务器集群的结构对客户是透明的,而且无需修改客户端和服务器端的程序。

在我的系列文章中,《架构设计:负载均衡层设计方案(4)——LVS原理》 、《架构设计:负载均衡层设计方案(5)——LVS单节点安装》 、《负载均衡层设计方案(7)——LVS + Keepalived + Nginx安装及配置》 都涉及到LVS的讲解。

这里我们再总结一下LVS中的三种工作模式:

3-2-1、NAT模式

NAT方式是一种由LVS Master服务节点收到数据报,然后转给下层的Real Server节点,当Real Server处理完成后回发给LVS Master节点然后又由LVS Master节点转发出去的工作方式。LVS的管理程序IPVSADMIN负责绑定转发规则,并完成IP数据报文和TCP数据报文中属性的重写。

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LVS-NAT模式的优点在于:

配置管理简单。LVS-NAT的工作方式是LVS三种工作模式中最容易理解、最容易配置、最容易管理的工作模式。

节省外网IP资源,一般机房分配给使用者的IP数量是有限的,特别是您购买的机架的数量不多时。LVS-NAT工作方式将您的系统架构封装在局域网中,只需要LVS有一个外网地址或外网地址映射就可以实现访问了。

系统架构相对封闭。在内网环境下我们对防火墙的设置要求不会很高,也相对容易进行物理服务器的运维。您可以设置来源于外网的请求需要进行防火墙过滤,而对内网请求开放访问。

另外改写后转给Real Server的数据报文,Real Server并不会关心它的真实性,只要TCP校验和IP校验都能通过,Real Server就可以进行处理。所以LVS-NAT工作模式下Real Server可以是任何操作系统,只要它支持TCP/IP协议即可。

3-2-2、DR模式

LVS的DR工作模式,是目前生产环境中最常用的一种工作模式,网上的资料也是最多的,有的文章对DR工作模式的讲解还是比较透彻的:

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LVS-DR模式的优点在于:

解决了LVS-NAT工作模式中的转发瓶颈问题,能够支撑规模更大的负载均衡场景。

比较耗费网外IP资源,机房的外网IP资源都是有限的,如果在正式生产环境中确实存在这个问题,可以采用LVS-NAT和LVS-DR混合使用的方式来缓解。

LVS-DR当然也有缺点:

配置工作较LVS-NAT方式稍微麻烦一点,您至少需要了解LVS-DR模式的基本工作方式才能更好的指导自己进行LVS-DR模式的配置和运行过程中问题的解决。

由于LVS-DR模式的报文改写规则,导致LVS节点和Real Server节点必须在一个网段,因为二层交换是没法跨子网的。但是这个问题针对大多数系统架构方案来说,实际上并没有本质限制。

3-2-3、TUN模式

LVS-DR模式和LVS-TUN模式的工作原理完全不一样,工作场景完全不一样。DR基于数据报文重写,TUN模式基于IP隧道,后者是对数据报文的重新封装:

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IPIP隧道。将一个完整的IP报文封装成另一个新的IP报文的数据部分,并通过路由器传送到指定的地点。在这个过程中路由器并不在意被封装的原始协议的内容。到达目的地点后,由目的地方依靠自己的计算能力和对IPIP隧道协议的支持,打开封装协议,取得原始协议:

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可以说LVS-TUN方式基本上具有LVS-DR的优点。在此基础上又支持跨子网间穿透。

3-3、CDN技术

CDN技术Content Delivery Network:内容分发网络。为什么有时我们访问互联网上的视频资源、图片资源会比较慢,甚至访问失败。其中有一个重要的原因,是资源的物理位置离客户端太远了,可能其中有4层NAT设备(相当于使用网通的线路访问电信服务器上的资源)。

我们试想一下,如果将我们要访问的资源放到离我们客户端最近的一个服务上(例如在广州的客户端访问的资源就在广州的机房)。那么是不是就解决了这个问题(这个点称为“边缘节点”)。这就是CDN网络解决的问题,如下图所示:

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目前CDN服务不需要我们进行开发,市面上有很多公司都提供免费的/付费的 CDN服务(请直接在google或者百度上面输入:CDN,就会有很多“推广”信息了,在我的博文中不打广告^_^)。当然如果您想自行搭建CDN网络,可以参考以下技术方案:

Squid:Squid是一个缓存internet数据的一个软件,它接收用户的下载申请,并自动处理所下载的数据。目前,国内很多CDN服务商的网络都是基于Squid搭建的

利用Nginx的proxy_cache搭建:Nginx中的rewrite技术实际上就可以实现URL请求重写,实现请求转发。而Nginx中的proxy_cache组件可以使得从远端请求的源数据保存在本地,从而实现一个CDN网络的搭建。

自己写:CDN网络没有特别复杂的技术门槛,如果您有特别的需求,可以自己写一个。当然上图中所介绍的CDN网络属于第一代CDN网络,将第二代/第三代P2P技术加入到CDN原理中,可以形成第二代CDN网络:如下图所示:

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第三代P2P技术又被称为混合型P2P技术主要是为了解决元数据服务器的处理压力,加速资源的本地化速度。关于P2P技术我会在讲完“业务系统设计”、“业务通信系统设计”后,专门做一个新的专题进行介绍。另外提一下,YouTube的P2P网络就是自己做的。

3、负载均衡层技术汇总

3-4、Keepalived技术

在这些文章中从来没有单独介绍Keepalived。这是因Keepalived是为了监控集群节点的工作状态,在因为某种原因不能正常提供服务的前提下,完成备机的切换。这里面有两个关键点:监控节点上提供的服务、完成网络切换。keepalived本身是不提供业务服务的,只是监控提供的服务是否正常工作,那么既然都没有可以监控的服务,那么Keepalived有什么独立使用的必要呢?

下图是Nginx + Keepalived的工作结构和LVS + Keepalived 的工作结构:

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Nginx + Keepalived的工作方式

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LVS + Keepalived + Nginx的工作方式

相关技术还有:

Heartbeat是Linux-HA计划中的一个重要项目,它的功能比Keepalived更强大,安装和管理也相对复杂。网络上有很多资料介绍Heartbeat和Keepalived的优缺点和使用对比。但就我自己的使用经验来说,个人更喜欢使用Keepalived,原因很简单:Keepalived安装和配置更简单,而且够用。另外Redhat Rhcs套件也可以搭建类似的HA集群,但是说实话本人没有尝试过。

3-5、DNS轮询和智能DNS

//TODO DNS技术还没有介绍

3-6、硬件负载

在这个系列的“负载均衡层设计方案”博文中,我们所提到的诸如Nginx、LVS等技术,没有详细讲述的Haproxy、Squid等技术,都是基于软件的负载技术。F5是一家公司,它的BIG-IP LTM技术是基于硬件负载的。硬件负载方案提供了软件负载技术无法提供了性能空间,并且集成了NAT映射功能、SSL加速、Cookie加密、高速缓存、攻击过滤、包过滤、动态Session保持等等很多软件负载无法提供的功能(或者需要多个软件组合使用才能提供的功能)。

但是硬件负载方案也有其缺点,主要就是建设费用比较高昂,它不像软负载可以根据系统的吞吐量的持续增加进行持续扩展。当然您可以根据系统的吞吐量需求,在前期采用软负载,后期采用硬件负载的方案。除了F5公司提供的硬件负载技术,还有Citrix公司的硬负载方案、A10公司的硬件负载方案。

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4、常见负载均衡技术组合

这里我们在重新回顾一下这个系列博文中,提到的目前常用的负载均衡技术的组合方式。

4-1、独立的Nginx/Haproxy

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一般的WEB系统,前段假设一个Nginx或者Haproxy服务器,基本上可以解决包括负载分发在内的很多问题了。

4-2、Nginx + Keepalived 或 Haproxy + Keepalived 或 + Heartbeat

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为了保证Nginx或者HaProxy服务器的稳定性,可以使用Keepalived或者Heartbeat做一个简单的热备方案。

4-3、LVS + (Keepalived | Heartbeat) + (Nginx | Haproxy)

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随着访问压力的增大,我们开始采用多层负载方案,在Nginx或者Haproxy的前段架设LVS服务,并通过Keepalived或者Heartbeat保证Keepalived的持续工作。

4-4、加如DNS轮询技术或者智能DNS路由技术

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技术方案扩展到这一步,日千万级PV是完全可以支撑了。前提条件是:程序没有问题^_^。

如果您站点的流量还要大甚至高出几个数量级,那么恭喜您,您肯定是全球排名前100位互联网公司工作;但是从另一个角度来说,您遇到的问题可能只能根据贵公司的业务特点,自己寻求解决方案了。这样的例子有很多,例如YouTube发现市面上的商用CDN网络无法满足他们对视频加速的需求,于是YouTube的工程师们自己动手写了一专门针对自己业务的CDN加速技术;再例如,淘宝发现市面上已经没有一款分布式文件系统能够满足他们对小文件存储的需求,于是动手写了一个TFS。

5、负载均衡技术的其他运用

在这个系列的文章中,我们全在将用于客户端使用HTTP协议请求服务器端进行处理的情况,这里的客户端可以使最终用户,也可以是某个一第三方系统。但实际上负载均衡技术在信息处理领域内,不是只有这样的请求响应层才使用,在其它的技术领域也大量使用,这个小节,我们就来梳理这些技术,作为一个扩展话题。

5-1、关系型数据库系统的负载均衡

一说到关系型数据库,大家自然会联想到Oracle、MS SQL、DB2 和Mysql。在移动互联网领域,通常很多公司在走去OEI的路程。这里我们不去讨论去OEI是否是正确的,也不去讨论怎样走去OEI这条路才合理,一个不可争辩的事实是,目前很多移动互联网公司在使用Mysql数据库。

单台Mysql数据库的处理能力确实赶不上Oracle,甚至赶不上MS SQL这些商用数据库,但是我们可以为Mysql做集群来提高整个数据服务的性能。Mysql从5.1.X版本开始,就已经支持单数据节点的“表分区”功能了,但这个支持仅限于每个节点的配置,提高单个Mysql上的读写性能(还要配合底层的块存储选型,例如DAS)。而想要实现整个Mysql集群性能,就需要从更高级别实现读写分离了。

其中有一种成熟的Mysql集群读写分离的做法,是一台写节点做成Master节点(Master节点单机性能可以做得较高,后端可以使用DAS系统);然后多台读节点做成Salve节点,并接受来源于Master节点的同步日志(MySQL Replication技术),并通过另一个LVS进行读请求的负载,而且可以再配合单个节点上的“表分区”功能。这个做法在80%以上都是读请求的任何系统上,都可以大大增强数据库系统的整体性能,如下图所示:

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从上图可以看到,来源于程序的“写”操作通过一个数据源提交给了Mysql Master,而所有的读操作则通过LVS-DR模式分发给3个Mysql Salve。这里要说明几个问题:

Mysql Master和Mysql Salve的数据同步是通过MySQL Replication同步技术来实现的,这是一种基于操作日志的异步同步,虽然响应时间不能达到“毫秒”级,但是基本上还是很快很快的。如果不是银行系统、或者“秒杀系统”基本上可以满足事实性

MySQL Replication会降低Mysql Master节点的20%的工作性能,但是转移了原来Mysql Master负责的所有读操作。当然,我们以后介绍“多主”方式和使用HiveDB横向切分的时候,还会重点介绍如何提高Mysql的写性能。

事实上正式的开发架构中,我们不会给程序员两个数据源,这样既不利于代码的管理,也增加了开发难度。我们会采用类似Mysql-Proxy、Amoeba之类的软件实现数据源的整个。

后面在介绍数据存储层架构的时候,我还会介绍多种成熟的可靠的Mysql集群、Mysql读写分离、Mysql横向扩展方式,和读者讨论如何实现几十台Mysql节点的运行和管理。

5-2、分布式存储系统的负载均衡

分布式存储系统目前有很多,Ceph、Swift、MFS、HDFS。他们有的是基于对象存储的,有的是基于快存储的(在《标准Web系统的架构分层》这篇博文中,我对块存储、文件存储和对象存储做了较详细的介绍,后文我们还将详细介绍存储系统)。但是他们有一个或者多个主控节点(有的叫namenode、有的叫master、有的叫Metadata),无论怎么叫,他们都有一些相同的功能:

计算“数据该存储在哪里”的问题

协调控制“数据是否正确存储”的问题

监控“数据节点”的健康状态

转移数据

回答客户端“到哪里取数据”的问题

。。。。。

在处理问题的过程中,这些控制节点实际上起到的就是负载分发的作用,他们的基本原理都是通过“一致性hash算法”,对“数据该存储在”哪里的问题进行分析(用来做hash的属性依据不同而已):

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5-3、更广义的负载均衡系统

相同的客流量下,银行多个窗口排队的等待时间肯定比一个窗口排队的时间短;同样的车流量,8车道肯定比6车道的通过率高;把一个任务拆分成多个任务由多个人负责处理其中的一部分,肯定比一个人做一个大任务的时间短;

负载均衡的核心思想在于分流、关键问题在于如何分流、评价标准在于分流后的吞吐量。

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