Haproxy集群部署与优化

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原创 最新推荐文章于 2026-05-13 05:33:31 发布 346 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›
K8S高可用集群实战：基于Keepalived与HAProxy的部署与优化 本文详细介绍了基于Keepalived与HAProxy的K8S高可用集群部署与优化实战。通过架构设计、环境准备、组件配置及集群初始化等步骤，帮助用户构建稳定可靠的生产级Kubernetes集群，有效避免单点故障风险。文章还提供了性能调优和灾备演练等生产环境优化建议。 阅读详情

文章目录

一、常见的Web集群调度器

1、目前常见的Web集群调度器分为软件和硬件

2、软件通常使用开源的LVS、Haproxy、 Nginx

  • LVS性能最好，但是搭建相对复杂；Nginx 的upstream模块支持群集功能，但是对群集节点健康检查功能不强，高并发性能没有Haproxy好。

3、硬件一般使用比较多的是F5，也有很多人使用国内的一些产品，如梭子鱼、绿盟等

二、Haproxy应用分析

1、LVS在企业应用中抗负载能力很强，但存在不足

  • LVS不支持正则处理，不能实现动静分离

  • 对于大型网站，LVS的实施配置复杂，维护成本相对较高
    2、Haproxy是一款可提供高可用性、负载均衡、及基于TCP和HTTP应用的代理的软件

  • 适用于负载大的Web站点

  • 运行在硬件上可支持数以万计的并发连接的连接请求

三、Haproxy调度算法原理

Haproxy支持多种调度算法，最常用的有三种

1、RR (Round Robin)

  • RR算法是最简单最常用的一种算法，即轮询调度
    2、LC（Least Connections）

  • 最小连接数算法，根据后端的节点连接数大小动态分配前端请求
    3、SH（Source Hashing）

  • 基于来源访问调度算法，用于一些有Session会话记录在服务器的场景，可以基于来源的IP、Cookie等做集群调度。

四、Haproxy集群部署步骤

搭建环境：
Haproxy服务器（centos7-1）：192.168.220.3
Nginx服务器1（centos7-2）：192.168.220.4
Nginx服务器2（centos7-3）：192.168.220.5
客户端（虚拟windows10）：192.168.220.111
在这里插入图片描述

-------------------------------------Haproxy服务器部署--------------------------------------
1、关闭防火墙，将安装Haproxy所需软件包haproxy-1.5.19.tar.gz 传到/opt目录下

systemctl stop firewalld.service 
systemctl disable firewalld.service 
setenforce 0

2、编译安装Haproxy

yum install -y pcre-devel bzip2-devel gcc gcc-c++ make

tar zxvf haproxy-1.5.19.tar.gz 

cd haproxy-1.5.19/
make TARGET=linux2628 ARCH=x86_64
make install
---------------------参数说明----------------------------
TARGET=linux2628  #内核版本
#使用uname -r 查看内核，如2.6.18-371.e15，此时该参数用TARGET=linux26；kernel大于2.6.28的用TARGET=linux2628
ARCH=x86_64		#系统位数，64位系统
-------------------------------------------------------

3、Haproxy服务器配置

mkdir /etc/haproxy
cp /opt/haproxy-1.5.19/examples/haproxy.cfg /etc/haproxy/

cd /etc/haproxy/
vim haproxy.cfg
global
-----4~5行修改，配置日志记录，local0为日志设备，默认存放到系统日志--------
        log /dev/log    local0 info
        log /dev/log    local0 notice
        #log loghost    local0 info
        maxconn 4096
----8行，注释，chroot运行路径，为该服务自设置的根目录，一般需将此行注释掉------
 #chroot /usr/share/haproxy
        uid 99     #用户UID
        gid 99     #用户GID
        daemon     #守护进程模式

defaults
        log     global        #定义日志为global配置中的日志定义
        mode    http          #模式为http
        option  httplog       #采用http日志格式记录日志
        option  dontlognull   #不记录健康检查日志信息
        retries 3             #检查节点服务器失败次数，连续达到三次失败，则认为节点不可用
        redispatch            #当服务器负载很高时，自动结束当前队列处理比较久的连接
        maxconn 2000          #连接最大数
        contimeout      5000  #连接超时时间
        clitimeout      50000 #客户端超时时间
        srvtimeout      50000 #服务器超时时间

----删除下面行所有listen项，添加-------
listen  webcluster 0.0.0.0:80			#定义一个名为webcluster的应用
        option httpchk GET /test.html	#检查服务器的test.html文件
        balance roundrobin				#负载均衡调度算法使用轮询算法roundrobin
        server inst1 192.168.220.4:80 check inter 2000 fall 3		#定义在线节点
        server inst2 192.168.220.5:80 check inter 2000 fall 3

-----------------------参数说明-------------------------------------------------------------
balance roundrobin		#负载均衡调度算法
#轮询算法：roundrobin；最小连接数算法：leastconn；来源访问调度算法：source，类似于nginx的ip_hash
check inter 2000		#表示haproxy服务器和节点之间的一个心跳频率
fall 3					#表示连续三次检测不到心跳频率则认为该节点失效
若节点配置后带有“backup”表示该节点只是个备份节点，只有主节点失效该节点才会上。不携带“backup”，表示为主节点，和其它主节点共同提供服务。
--------------------------------------------------------------------------------------------

4、添加Haproxy系统服务

cp /opt/haproxy-1.5.19/examples/haproxy.init /etc/init.d/haproxy
cd /etc/init.d/
chmod +x haproxy
chkconfig --add /etc/init.d/haproxy
ln -s /usr/local/sbin/haproxy /usr/sbin/haproxy

service haproxy start	或	/etc/init.d/haproxy start

----------------------节点服务器--------------------------------------

systemctl stop firewalld.service 
systemctl disable firewalld.service 
setenforce 0

yum install -y pcre-devel zlib-devel gcc gcc-c++ make 

useradd -M -s /sbin/nologin nginx

cd /opt
tar zxvf nginx-1.12.0.tar.gz     #提前将nginx压缩包上传到/opt目录下

cd nginx-1.12.0/
./configure --prefix=/usr/local/nginx --user=nginx --group=nginx

make && make install

ln -s /usr/local/nginx/sbin/nginx /usr/local/sbin/

----192.168.220.4----
echo "this is ppp web" > /usr/local/nginx/html/test.html

----192.168.220.5----
echo "this is pyy web" > /usr/local/nginx/html/test.html


nginx      #启动nginx 服务

----------------------------日志定义----------------------------------

#默认 haproxy 的日志是输出到系统的 syslog 中，查看起来不是非常方便，为了更好的管理haproxy的日志，我们在生产环境中一般单独定义出来。需要将haproxy的info及notice日志分别记录到不同的日志文件中。

vim /etc/haproxy/haproxy.cfg
global
	log /dev/log local0 info
	log /dev/log local0 notice

service haproxy restart

#需要修改 rsyslog 配置，为了便于管理。将haproxy相关的配置独立定义到 haproxy.conf，并放到/etc/rsyslog.d/ 下，rsyslog启动时会自动加载此目录下的所有配置文件。

vim /etc/rsyslog.d/haproxy.conf
if ($programname == 'haproxy' and $syslogseverity-text == 'info')
then -/var/log/haproxy/haproxy-info.log
&~
if ($programname == 'haproxy' and $syslogseverity-text == 'notice')
then -/var/log/haproxy/haproxy-notice.log
&~

#说明：
这部分配置是将haproxy的info日志记录到/var/log/haproxy/haproxy-info.log下，
将notice日志记录到/var/log/haproxy/haproxy-notice.log下。
“&~”表示当日志写入到日志文件后，rsyslog停止处理这个信息。

systemctl restart rsyslog.service

mkdir /var/log/haproxy

tail -f /var/log/haproxy/haproxy-info.log		#查看haproxy的访问请求日志信息

五、Haproxy 参数优化

1、maxconn：最大连接数，根据应用实际情况进行调整，推荐使用10 240

2、daemon：守护进程模式，Haproxy可以使用非守护进程模式启动，建议使用守护进程模式启动

3、nbproc：负载均衡的并发进程数，建议与当前服务器CPU核数相等或为其2倍

4、retries: 重试次数，主要用于对集群节点的检查，如果节点多，且并发量大，设置为2次或3次

5、option http-server-close：主动关闭http请求选项，建议在生产环境中使用此选项

6、timeout http-keep-alive：长连接超时时间，设置长连接超时时间，可以设置为10s

7、timeout http-request：http请求超时时间，建议将此时间设置为5 ~ 10s，增加http连接释放速度

8、timeout client：客户端超时时间，如果访问量过大，节点响应慢，可以将此时间设置短一些，建议设置为1min左右
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部署HAproxy + Nginx负载均衡集群 软件通常使用开源的LVS、HAproxy、Nginx等硬件设备就是物理服务器，上面至少有四个以上的网关，连接各个物理服务器的心跳线是同一网段。 阅读详情

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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haproxy+nginx群集案例部署

haproxy+nginx群集常见的web集群调度器Haproxy应用分析LVS在企业应用中负载能力很强，但有不足Haproxy是一款可提供高可用性、负载均衡、及基于TCP和HTTP应用的代理软件Haproxy调度算法RR（Round Robin）LC（Least Connections）SH（Source Hashing）haproxy部署过程环境调度器：web服务器nfs服务器客户机编译安装haproxy日志管理配置NFS服务器配置web服务器web1web2客户机访问 常见的web集群调度器 软件：L

云计算 635

HAproxy 在linux和docker部署和优化

本文围绕 HAproxy 展开，涵盖其作为高性能负载均衡器和反向代理在高可用性和流量分发方面的作用、多种负载均衡算法和健康检查机制，介绍了在 Linux 系统和 Docker 中的安装方法、单机与集群部署（含高可用配置）、与 Prometheus 和 Grafana 的监控集成、多层负载均衡等高级配置、性能优化（连接池、会话保持等）以及性能优化和故障排除（日志、瓶颈和网络检查）相关内容。

J老熊 2257

Haproxy搭建web集群

LVS基于Linux操作系统内核实现软负载均衡，而HAProxy和Nginx是基于第三方应用实现的软负载均衡 LVS是可实现4层的IP负载均衡技术，而HAProxy和Nginx都可以实现4层和7层技术 HAProxy功能强大，但整体性能低于4层模式的LVS负载均衡......

weixin_67510296的博客 464
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