域名到站点的负载均衡技术一览

本文探讨了接入层架构的关键问题,包括高可用性、扩展性和负载均衡等,并介绍了nginx、lvs、keepalived和f5等技术在解决这些问题中的应用。此外,还对比了不同技术方案的特点和局限性。

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一、问题域

nginx、lvs、keepalived、f5、DNS轮询,往往讨论的是接入层的这样几个问题:

1)可用性:任何一台机器挂了,服务受不受影响

2)扩展性:能否通过增加机器,扩充系统的性能

3)反向代理+负载均衡:请求是否均匀分摊到后端的操作单元执行

二、上面那些名词都是什么概念

1)nginx:一个高性能的web-server和实施反向代理的软件

2)lvs:Linux Virtual Server,使用集群技术,实现在linux操作系统层面的一个高性能、高可用、负载均衡服务器

3)keepalived:一款用来检测服务状态存活性的软件,常用来做高可用

4)f5:一个高性能、高可用、负载均衡的硬件设备

5)DNS轮询:通过在DNS-server上对一个域名设置多个ip解析,来扩充web-server性能及实施负载均衡的技术 

三、接入层技术演进

【裸奔时代单机架构】

裸奔时代的架构图如上:

1)浏览器通过DNS-server,域名解析到ip

2)浏览器通过ip访问web-server

缺点

1)非高可用,web-server挂了整个系统就挂了

2)扩展性差,当吞吐量达到web-server上限时,无法扩容

注:单机不涉及负载均衡的问题 

【DNS轮询】

假设tomcat的吞吐量是1000次每秒,当系统总吞吐量达到3000时,如何扩容是首先要解决的问题,DNS轮询是一个很容易想到的方案:


此时的架构图如上:

1)多部署几份web-server,1个tomcat抗1000,部署3个tomcat就能抗3000

2)在DNS-server层面,域名每次解析到不同的ip

优点

1)零成本:在DNS-server上多配几个ip即可,功能也不收费

2)部署简单:多部署几个web-server即可,原系统架构不需要做任何改造

3)负载均衡:变成了多机,但负载基本是均衡的

缺点

1)非高可用:DNS-server只负责域名解析ip,这个ip对应的服务是否可用,DNS-server是不保证的,假设有一个web-server挂了,部分服务会受到影响

2)扩容非实时:DNS解析有一个生效周期

3)暴露了太多的外网ip

【nginx】

tomcat的性能较差,但nginx作为反向代理的性能就强多了,假设线上跑到1w,就比tomcat高了10倍,可以利用这个特性来做扩容:


此时的架构图如上:

1)站点层与浏览器层之间加入了一个反向代理层,利用高性能的nginx来做反向代理

2)nginx将http请求分发给后端多个web-server

优点

1)DNS-server不需要动

2)负载均衡:通过nginx来保证

3)只暴露一个外网ip,nginx->tomcat之间使用内网访问

4)扩容实时:nginx内部可控,随时增加web-server随时实时扩容

5)能够保证站点层的可用性:任何一台tomcat挂了,nginx可以将流量迁移到其他tomcat

缺点

1)时延增加+架构更复杂了:中间多加了一个反向代理层

2)反向代理层成了单点,非高可用 

【高可用方案keepalived】

为了解决高可用的问题,keepalived出场了:

此时:

1)做两台nginx组成一个集群,分别部署上keepalived,设置成相同的虚IP,保证nginx的高可用

2)当一台nginx挂了,keepalived能够探测到,并将流量自动迁移到另一台nginx上,整个过程对调用方透明。


优点

1)解决了高可用的问题

缺点

1)资源利用率只有50%

2)nginx仍然是接入单点,如果接入吞吐量超过的nginx的性能上限怎么办,例如qps达到了50000呢?

【垂直扩容方案 lvs/f5】

nginx毕竟是软件,性能比tomcat好,但总有个上限,超出了上限,还是扛不住。

lvs就不一样了,它实施在操作系统层面;f5的性能又更好了,它实施在硬件层面;它们性能比nginx好很多,例如每秒可以抗10w,这样可以利用他们来扩容,常见的架构图如下:

此时:

1)如果通过nginx可以扩展多个tomcat一样,可以通过lvs来扩展多个nginx

2)通过keepalived+VIP的方案可以保证可用性

多数的公司到这一步基本就能解决接入层高可用、扩展性、负载均衡的问题。

好吧,不管是使用lvs还是f5,这些都是scale up(垂直扩展)的方案,根本上,lvs/f5还是会有性能上限,假设每秒能处理10w的请求,一天也只能处理80亿的请求(10w秒吞吐量*8w秒),那万一系统的日PV超过80亿怎么办呢?

【水平扩容方案DNS轮询】

水平扩展,才是解决性能问题的根本方案,能够通过加机器扩充性能的方案才具备最好的扩展性。

facebook,google,baidu的PV是不是超过80亿呢,它们的域名只对应一个ip么,还是得通过DNS轮询来进行扩容

此时:

1)通过DNS轮询来线性扩展入口lvs层的性能

2)通过keepalived来保证高可用

3)通过lvs来扩展多个nginx

4)通过nginx来做负载均衡,业务七层路由

四、总结

稍微做一个简要的总结:

1)接入层架构要考虑的问题域为:高可用、扩展性、反向代理+扩展均衡

2)nginx、keepalived、lvs、f5可以很好的解决高可用、扩展性、反向代理+扩展均衡的问题

3)水平扩展scale out是解决扩展性问题的根本方案,DNS轮询是不能完全被nginx/lvs/f5所替代的

 

 

 

<think>好的,我现在需要解决用户关于Nacos GRPC客户端在请求流完成时切换服务器出现的错误的问题。首先,我需要理解用户的问题场景。用户在使用NacosGRPC客户端时,当请求流(stream)完成时,尝试切换服务器,但遇到了错误。这可能导致连接中断、请求失败或其他异常情况。 接下来,我应该回顾NacosGRPC通信模块结构。根据引用[1],Nacos的客户端RpcClient不仅定义了接口,还实现了消息发送、服务器切换等功能。GrpcClient负责实际的连接和消息处理。服务器切换可能涉及到重新建立连接、处理未完成的请求以及维护状态一致性。 可能的错误原因包括: 1. **连接状态不一致**:在流关闭(onCompleted)后,客户端可能未正确更新连接状态,导致切换时状态混乱。 2. **资源未释放**:流资源如网络连接或缓冲区未正确释放,导致新连接无法建立。 3. **异步处理问题**:GRPC的异步特性可能导致切换时出现竞态条件,例如在切换过程中仍有未完成的请求。 4. **服务器端处理异常**:新服务器可能未正确处理来自客户端的重连请求,或者配置不一致。 针对这些可能性,我需要逐步提出解决方案。首先,确保在调用onCompleted后正确关闭流并释放资源。其次,实现重连机制时检查连接状态,避免重复切换。同时,需要处理异步请求,确保切换前完成或取消所有未完成的操作。此外,服务器端的配置和兼容性也需要验证。 可能还需要参考现有的分布式系统设计模式,比如引用[3]提到的服务网格和分布式追踪系统,来确保客户端切换时的可观测性和错误排查。例如,使用Jaeger或Zipkin来跟踪请求流,识别切换过程中的问题节点。 最后,生成的相关问题需要涵盖性能优化、异常处理机制、日志调试方法以及与K8s集成的注意事项,帮助用户全面理解和解决问题。</think>### Nacos GRPC客户端请求流完成时切换服务器错误解决方案 #### 1. 问题定位与分析 根据引用[1],Nacos客户端通过`RpcClient`管理GRPC连接,`GrpcClient`负责具体通信。**请求流完成时切换服务器的错误**通常由以下原因导致: - **连接状态未同步**:流关闭后,客户端状态未及时更新,导致切换时触发无效操作。 - **资源泄漏**:未正确释放GRPC流占用的网络资源,新连接无法绑定端口。 - **异步回调冲突**:切换过程中存在未完成的异步请求,与新连接产生竞争。 #### 2. 具体解决步骤 **步骤1:确保流关闭与资源释放** 在调用`onCompleted()`后,需显式关闭流并释放资源: ```java stream.onCompleted(() -> { stream.close(); // 显式关闭流 releaseNetworkResources(); // 释放网络资源 }); ``` **步骤2:同步服务器切换状态** 在`RpcClient`中增加状态检查,避免重复切换: ```java public void switchServer() { if (currentStatus != Status.CLOSED) { throw new IllegalStateException("必须先关闭当前连接"); } // 执行服务器切换逻辑 } ``` **步骤3:处理异步请求残留** 通过`CompletableFuture`跟踪未完成请求,切换前强制取消: ```java List<CompletableFuture<?>> pendingRequests = getPendingRequests(); pendingRequests.forEach(future -> future.cancel(true)); // 取消所有未完成操作 ``` **步骤4:配置重试策略** 在`GrpcClient`中添加指数退避重试: ```java RetryPolicy retryPolicy = new ExponentialBackoffRetry(1000, 30000, 3); // 基础间隔1s,最大30s,最多3次 retryPolicy.execute(this::reconnectToNewServer); ``` #### 3. 关键验证点 - **日志追踪**:启用DEBUG级别日志,确认`onCompleted`后触发的所有回调完成。 - **连接池监控**:使用类似引用[3]的分布式追踪工具(如Jaeger)验证连接生命周期。 - **服务器兼容性**:检查新旧服务器Nacos版本是否一致(如2.1.0+需强制TLS)。 #### 4. 高级优化建议 - **服务网格集成**:通过Istio等工具管理GRPC连接,自动处理服务器切换[^3]。 - **健康检查增强**:在`RpcClient`中实现主动健康检查,提前标记不可用节点。 - **熔断机制**:使用Hystrix或Resilience4j避免频繁切换导致的雪崩效应。
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