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编程问答

单机最大负载_分布式高可靠之负载均衡,今天看了你肯定会

發布時間:2023/12/2 编程问答 19 豆豆
生活随笔 收集整理的這篇文章主要介紹了 单机最大负载_分布式高可靠之负载均衡,今天看了你肯定会 小編覺得挺不錯的,現在分享給大家,幫大家做個參考.

到目前為止,我已經為你介紹了分布式起源、分布式協調與同步、分布式資源管理與負載調度、分布式計算技術、分布式通信技術和分布式數據存儲。

可以說,掌握了這些內容,基本上就掌握了分布式的關鍵技術。然而,只有可靠的分布式系統才能真正應用起來。那么,分布式系統的可靠性又是如何實現的呢?

不要著急,接下來幾篇文章,我會和你一起學習分布式可靠性相關的知識,包括負載均衡、流量控制、故障隔離和故障恢復。

在這其中,負載均衡是分布式可靠性中非常關鍵的一個問題或技術,在一定程度上反映了分布式系統對業務處理的能力。比如,早期的電商搶購活動,當流量過大時,你可能就會發現有些地區可以購買,而有些地區因為服務崩潰而不能搶購。這,其實就是系統的負載均衡出現了問題。

接下來,我們就一起來打卡分布式高可靠之負載均衡。

什么是負載均衡?

先舉個例子吧。以超市收銀為例,假設現在只有一個窗口、一個收銀員:

  • 一般情況下,收銀員平均 2 分鐘服務一位顧客,10 分鐘可以服務 5 位顧客;
  • 到周末高峰期時,收銀員加快收銀,平均 1 分鐘服務一位顧客,10 分鐘最多服務 10 位顧客,也就是說一個顧客最多等待 10 分鐘;
  • 逢年過節,顧客數量激增,一下增加到 30 位顧客,如果仍然只有一個窗口和一個收銀員,那么所有顧客就只能排隊等候了,一個顧客最多需要等待 30 分鐘。這樣購物體驗,就非常差了。

那有沒有解決辦法呢?

當然有。那就是新開一個收銀窗口,每個收銀窗口服務 15 個顧客,這樣最長等待時間從 30 分鐘縮短到 15 分鐘。但如果,這兩個窗口的排隊顧客數嚴重不均衡,比如一個窗口有 5 個顧客排隊,另一個窗口卻有 25 個顧客排隊,就不能最大化地提升顧客的購物體驗。

所以,盡可能使得每個收銀窗口排隊的顧客一樣多,才能最大程度地減少顧客的最長排隊時間,提高用戶體驗。

看完這個例子,你是不是想到了一句話“不患寡,而患不均”?這,其實就是負載均衡的基本原理。

通常情況下,負載均衡可以分為兩種:

  • 一種是請求負載均衡,即將用戶的請求均衡地分發到不同的服務器進行處理;
  • 另一種是數據負載均衡,即將用戶更新的數據分發到不同的存儲服務器。

我在(數據分布方式之哈希與一致性哈希,我就是個神算子)文章分享數據分布方法時,提到:數據分布算法很重要的一個衡量標準,就是均勻分布??梢?#xff0c;哈希和一致性哈希等,其實就是數據負載均衡的常用方法。那么今天,我就與你著重說說服務請求的負載均衡技術吧。

分布式系統中,服務請求的負載均衡是指,當處理大量用戶請求時,請求應盡量均衡地分配到多臺服務器進行處理,每臺服務器處理其中一部分而不是所有的用戶請求,以完成高并發的請求處理,避免因單機處理能力的上限,導致系統崩潰而無法提供服務的問題。

比如,有 N 個請求、M 個節點,負載均衡就是將 N 個請求,均衡地轉發到這 M 個節點進行處理。

服務請求的負載均衡方法

通常情況下,計算機領域中,在不同層有不同的負載均衡方法。比如,從網絡層的角度,通常有基于 DNS、IP 報文等的負載均衡方法;在中間件層(也就是我們專欄主要講的分布式系統層),常見的負載均衡策略主要包括輪詢策略、隨機策略、哈希和一致性哈希等策略。

今天,我著重與你分析的就是,中間件層所涉及的負載均衡策略。接下來,我們就具體看看吧。

輪詢策略

輪詢策略是一種實現簡單,卻很常用的負載均衡策略,核心思想是服務器輪流處理用戶請求,以盡可能使每個服務器處理的請求數相同。生活中也有很多類似的場景,比如,學校宿舍里,學生每周輪流打掃衛生,就是一個典型的輪詢策略。

在負載均衡領域中,輪詢策略主要包括順序輪詢和加權輪詢兩種方式。

首先,我們一起看看順序輪詢。假設有 6 個請求,編號為請求 1~6,有 3 臺服務器可以處理請求,編號為服務器 1~3,如果采用順序輪詢策略,則會按照服務器 1、2、3 的順序輪流進行請求。

如表所示,將 6 個請求當成 6 個步驟:

  • 請求 1 由服務器 1 處理;
  • 請求 2 由服務器 2 進行處理。
  • 以此類推,直到處理完這 6 個請求。
  • ?

    最終的處理結果是,服務器 1 處理請求 1 和請求 4,服務器 2 處理請求 2 和請求 5,服務器 3 處理請求 3 和請求 6。

    接下來,我們看一下加權輪詢。

    加權輪詢為每個服務器設置了優先級,每次請求過來時會挑選優先級最高的服務器進行處理。比如服務器 1~3 分配了優先級{4,1,1},這 6 個請求到來時,還當成 6 個步驟,如表所示。

  • 請求 1 由優先級最高的服務器 1 處理,服務器 1 的優先級相應減 1,此時各服務器優先級為{3,1,1};
  • 請求 2 由目前優先級最高的服務器 1 進行處理,服務器 1 優先級相應減 1,此時各服務器優先級為{2,1,1}。
  • 以此類推,直到處理完這 6 個請求。每個請求處理完后,相應服務器的優先級會減 1
  • ?

    最終的處理結果是,服務器 1 處理請求 1~4,服務器 2 處理請求 5,服務器 3 會處理請求 6。

    以上就是順序輪詢和加權輪詢的核心原理了。輪詢策略的應用比較廣泛,比如 Nginx 默認的負載均衡策略就是一種改進的加權輪詢策略。我們具體看看它的核心原理吧。

    首先,我來解釋下 Nginx 輪詢策略需要用到的變量吧。

    • weight:配置文件中為每個服務節點設置的服務節點權重,固定不變。
    • effective_weight:服務節點的有效權重,初始值為 weight。在 Nginx 的源碼中有一個最大失敗數的變量 max_fails,當服務發生異常時,則減少相應服務節點的有效權重,公式為 effective_weight = effective_weight - weight / max_fails;之后再次選取本節點,若服務調用成功,則增加有效權重,effective_weight ++ ,直至恢復到 weight。
    • current_weight:服務節點當前權重,初始值均為 0,之后會根據系統運行情況動態變化。

    假設,各服務器的優先級是{4,1,1},我還是將 6 個請求分為 6 步來進行講解,如表所示:

  • 遍歷集群中所有服務節點,使用 current_weight = current_weight + effective_weight,計算此時每個服務節點的 current_weight,得到 current_weight 為{4,1,1},total 為 4+1+1=6。選出 current_weight 值最大的服務節點即服務器 1 來處理請求,隨后服務器 1 對應的 current_weight 減去此時的 total 值,即 4 - 6,變為了 -2 。
  • 按照上述步驟執行,首先遍歷,按照 current_weight = current_weight + effective_weight 計算每個服務節點 current_weight 的值,結果為{2,2,2},total 為 6,選出 current_weight 值最大的服務節點。current_weight 最大值有多個服務節點時,直接選擇第一個節點即可,在這里選擇服務器 1 來處理請求,隨后服務器 1 對應的 current_weight 值減去此時的 total,即 2 - 6,結果為 -4。
  • 以此類推,直到處理完這 6 個請求。
  • ?

    最終的處理結果為,服務器 1 處理請求 1、2、4、6,服務器 2 處理請求 3,服務器 3 會處理請求 5。

    可以看到,與普通的加權輪詢策略相比,這種輪詢策略的優勢在于,當部分請求到來時,不會集中落在優先級較高的那個服務節點。

    還是上面的例子,假設只有 4 個請求,按照普通的加權輪詢策略,會全部由服務器 1 進行處理,即{1,1,1,1};而按照這種平滑的加權輪詢策略的話,會由服務器 1 和 2 共同進行處理,即{1,1,2,1}。

    輪詢策略的優點就是,實現簡單,且對于請求所需開銷差不多時,負載均衡效果比較明顯,同時加權輪詢策略還考慮了服務器節點的異構性,即可以讓性能更好的服務器具有更高的優先級,從而可以處理更多的請求,使得分布更加均衡。

    但輪詢策略的缺點是,每次請求到達的目的節點不確定,不適用于有狀態請求的場景。并且,輪詢策略主要強調請求數的均衡性,所以不適用于處理請求所需開銷不同的場景。

    但輪詢策略的缺點是,每次請求到達的目的節點不確定,不適用于有狀態請求的場景。并且,輪詢策略主要強調請求數的均衡性,所以不適用于處理請求所需開銷不同的場景。比如,有兩個服務器(節點 A 和節點 B)性能相同,CPU 個數和內存均相等,有 4 個請求需要處理,其中請求 1 和請求 3 需要 1 個 CPU,請求 2 和請求 4 需要 2 個 CPU。根據輪詢策略,請求 1 和請求 3 由節點 A、請求 2 和請求 4 由節點 B 處理。由此可見,節點 A 和節點 B 關于 CPU 的負載分別是 2 和 4,從這個角度來看,兩個節點的負載并不均衡。

    綜上所述,輪詢策略適用于用戶請求所需資源比較接近的場景。

    隨機策略

    隨機策略也比較容易理解,指的就是當用戶請求到來時,會隨機發到某個服務節點進行處理,可以采用隨機函數實現。這里,隨機函數的作用就是,讓請求盡可能分散到不同節點,防止所有請求放到同一節點或少量幾個節點上。

    如圖所示,假設有 5 臺服務器 Server 1~5 可以處理用戶請求,每次請求到來時,都會先調用一個隨機函數來計算出處理節點。這里,隨機函數的結果只能是{1,2,3,4,5}這五個值,然后再根據計算結果分發到相應的服務器進行處理。比如,圖中隨機函數計算結果為 2,因此該請求會由 Server2 處理。

    ?

    這種方式的優點是,實現簡單,但缺點也很明顯,與輪詢策略一樣,每次請求到達的目的節點不確定,不適用于有狀態的場景,而且沒有考慮到處理請求所需開銷。除此之外,隨機策略也沒有考慮服務器節點的異構性,即性能差距較大的服務器可能處理的請求差不多。

    因此,隨機策略適用于,集群中服務器節點處理能力相差不大,用戶請求所需資源比較接近的場景

    比如,我在前面文章中提到的 RPC 框架 Dubbo,當注冊中心將服務提供方地址列表返回給調用方時,調用方會通過負載均衡算法選擇其中一個服務提供方進行遠程調用。關于負載均衡算法,Dubbo 提供了隨機策略、輪詢策略等。

    哈希和一致性哈希策略

    無論是輪詢還是隨機策略,對于一個客戶端的多次請求,每次落到的服務器很大可能是不同的,如果這是一臺緩存服務器,就會對緩存同步帶來很大挑戰。尤其是系統繁忙時,主從延遲帶來的同步緩慢,可能會造成同一客戶端兩次訪問得到不同的結果。解決方案就是,利用哈希算法定位到對應的服務器

    哈希和一致性哈希,是數據負載均衡的常用算法。我在(數據分布方式之哈希與一致性哈希,我就是個神算子)文章介紹哈希與一致性哈希時,提到過:數據分布算法的均勻性,一方面指數據的存儲均勻,另一方面也指數據請求的均勻。

    數據請求就是用戶請求的一種,哈希、一致性哈希、帶有限負載的一致性哈希和帶虛擬節點的一致性哈希算法,同樣適用于請求負載均衡。

    所以,哈希與一致性策略的優點是,哈希函數設置合理的話,負載會比較均衡。而且,相同 key 的請求會落在同一個服務節點上,可以用于有狀態請求的場景。除此之外,帶虛擬節點的一致性哈希策略還可以解決服務器節點異構的問題。

    但其缺點是,當某個節點出現故障時,采用哈希策略會出現數據大規模遷移的情況,采用一致性哈希策略可能會造成一定的數據傾斜問題。同樣的,這兩種策略也沒考慮請求開銷不同造成的不均衡問題。

    應用哈希和一致性哈希策略的框架有很多,比如 Redis、Memcached、Cassandra 等,你可以再回顧下(數據分布方式之哈希與一致性哈希,我就是個神算子)文章中的相關內容。

    除了以上這些策略,還有一些負載均衡策略比較常用。比如,根據服務節點中的資源信息(CPU,內存等)進行判斷,服務節點資源越多,就越有可能處理下一個請求;再比如,根據請求的特定需求,如請求需要使用 GPU 資源,那就需要由具有 GPU 資源的節點進行處理等。

    對比分析

    以上,就是輪詢策略、隨機策略、哈希和一致性哈希策略的主要內容了。接下來,我再通過一個表格對比下這三種方法,以便于你學習和查閱。

    總結

    今天,我主要帶你學習了分布式高可靠技術中的負載均衡。

    首先,我以超市收銀為例,與你介紹了什么是負載均衡。負載均衡包括數據負載均衡和請求負載均衡,我在前面中介紹的數據分布其實就是數據的負載均衡,所以我今天重點與你分享的是請求的負載均衡。

    然后,我與你介紹了常見的負載均衡策略,包括輪詢策略、隨機策略、哈希和一致性哈希策略。其中,輪詢策略和隨機策略,因為每次請求到達的目的節點不確定,只適用于無狀態請求的場景;而哈希和一致性哈希策略,因為相同 key 的請求會落在同一個服務節點上,所以可以用于有狀態請求的場景。

    最后,我再通過一張思維導圖來歸納一下今天的核心知識點吧。

    ?

    加油,相信通過本講的學習,你對分布式系統中的負載均衡有了一定的理解,也可以進一步對電商系統、火車票系統等涉及的請求負載均衡的問題進行分析了。加油,行動起來吧!

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    下一篇預告:分布式流量控制

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    總結

    以上是生活随笔為你收集整理的单机最大负载_分布式高可靠之负载均衡,今天看了你肯定会的全部內容,希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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