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1、 前言
负载均衡,英文:Load Balance,其含义是请求分发到多个粒度单元上进行执行操作,例如各种服务器、应用服务、中台服务、数据服务等,从而达到共同完成某项任务的目的。为了拓宽网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络请求处理能力、提高网络的灵活性和高可用性,负载均衡是一种廉价、有效、透明的方法,它为服务的高并发做了一次缓冲,让单个服务的压力瞬间减少,实现了服务的高可用,避免服务因为压力而面临宕机的危险。
2、负载均衡
2.1 基于网络的负载均衡
大家都知道,OSI 模型有 7 层结构,每层都可以有几个子层。OSI 的 7 层从上到下分别是物理层、数据链路层、网络层、传输层、会话层、表示层、应用层:
在这七层结构中,高层次都是依赖于低层次的。层次越高,使用起来越方便。
根据负载均衡技术实现在 OSI 七层模型的不同层次,是可以给负载均衡分类的。
常见的实现方式中,主要可以在应用层、传输层、网络层和数据传输层做文章。所以,工作在应用层的负载均衡,我们通常称之为七层负载均衡、工作在传输层的我们称之为四层负载均衡。我们一个个来看看:
七层负载均衡
七层负载均衡工作在 OSI 模型的应用层,应用层协议较多,常用 http、dns、ftp 等。七层负载就可以基于这些协议来负载。这些应用层协议中会包含很多有意义的内容。比如同一个 Web 服务器的负载均衡,除了根据 IP 加 port 进行负载外,还可根据 URL 来决定是否要进行负载均衡。
四层负载均衡
四层负载均衡工作在 OSI 模型的传输层,由于在传输层,只有 TCP/UDP 协议,这两种协议中除了包含源 IP、目标 IP 以外,还包含源端口及目的端口。四层负载均衡服务器在接受到客户端请求后,以后通过修改数据包的地址信息(IP+端口号)将流量转发到应用服务器。
2.2 负载均衡工具
负载均衡的工具,常见的有 Nginx、k8s、Ribbon、Feign、HAProxy 等。
Nginx
Nginx 主要用来作七层负载均衡,反向代理 http、https 的协议链接,同时也提供了 IMAP/POP3/SMTP 的服务。
upstream proxy_demo_aaa {
server {{DEMO_SERVER_NODE1}} weight=5;
server {{DEMO_SERVER_NODE2}} weight=6;
}
location ~ ^/demo-aaa/api(.*)$ {
proxy_pass http://proxy_demo_aaa/api$1$is_args$args;
}
k8s
k8s 的负载均衡是基于 kube-proxy,其服务发现基于 kube-dns,最后由于每个 Service 对应的 pod 可以是多个,所以可以基于 kube-proxy 实现负载均衡,kube-proxy 进程其实就是一个智能的软件负载均衡器,他负责把 service 的请求转发到后端的某个 pod 实例。
Ribbon
Ribbon 是一个为客户端提供负载均衡功能的服务,它内部提供了一个叫做 ILoadBalance 的接口代表负载均衡器的操作,比如有添加服务器、选择服务器、获取所有的服务器列表、获取可用的服务器列表等等。
常见的,使用 RestTemplate 进行服务提供者、服务消费者之间的通信,只需为 RestTemplate 配置类添加@LoadBalanced 注解即可。
@Bean
@LoadBalanced
public RestTemplate restTemplate() {
return new RestTemplate();
}
Feign
Feign 是一个声明式负载均衡客户端使用 Feign 能让编写 WebService 的客户端更加简单,它的使用方法是定义一个接口,然后在上面添加注解,同时也支持 JAX-RS 标准的注解。Feign 也支持可拔插式的编码器和解码器。
@FeignClient(name = "provider-service", configuration = {Feign4HttpConfiguration.class, FeignLogConfiguration.class}, fallback = CustomerClientImpl.class)
public interface CustomerClient {
@PostMapping("/save")
String save();
@GetMapping("/api/user/getUserInfo")
Response<Object> getUserInfo();
}
HAProxy
HAProxy 是一个使用 C 语言编写的自由、开放源代码软件,其提供高可用性、负载均衡,以及基于 TCP 和 HTTP 的应用程序代理的功能。
2.3 负载均衡算法
常见的几种负载均衡的算法有:随机、轮询、最少链接、Hash、加权、重试等。
-
随机:即请求随机分配到各台服务器上,这是默认的策略机制。
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轮询:将所有请求,依次分发到每台服务器上,适合服务器硬件相同的场景,服务请求数相同。
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最少链接:将本次请求分配到请求数最少的服务上,这种可以根据服务器当前的请求处理情况,动态分配。
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Hash:根据 IP 地址进行 Hash 计算,得到 IP 地址,这种可以将来自同一 IP 地址的请求,同一会话期内,转发到同一服务器;实现会话粘滞。但目标服务器宕机后,会话也会随之丢失。
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加权:在上面几种算法基础上,进行一定的加权比例分配。
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重试:这种策略一般都会有,就是在调用失败后,进行二次重试机制。
当然,还有其他的动态的算法规则:最快模式、观察模式、动态性能分配等。
结束福利
开源基于 k8s 作微服务负载均衡、配置管理的架构设计代码:
https://github.com/damon008/spring-cloud-k8s
https://gitee.com/damon_one/spring-cloud-k8s
欢迎大家 star,多多指教。
关于作者
笔名:Damon,技术爱好者,长期从事 Java 开发、Spring Cloud 的微服务架构设计,以及结合 docker、k8s 做微服务容器化,自动化部署等一站式项目部署、落地。Go 语言学习,k8s 研究,边缘计算框架 KubeEdge 等。公众号 程序猿Damon 发起人。个人微信 MrNull008,欢迎來撩。
个人博客:技术分享博客
欢迎关注 InfoQ: https://www.infoq.cn/profile/1905020/following/user
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本文介绍了负载均衡的概念,旨在提高网络设备和服务器的处理能力,实现服务的高可用性。主要内容包括基于网络的负载均衡,如四层和七层负载均衡的工作原理,常见的负载均衡工具如Nginx、k8s、Ribbon、Feign和HAProxy的介绍,以及负载均衡的常见算法,如随机、轮询、最少连接和Hash等。同时,提到了在实际应用中如何结合k8s进行微服务的负载均衡和自动化部署。
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