單服務(wù)器無論如何優(yōu)化，無論采用多好的硬件，總會有一個性能天花板，當(dāng)單服務(wù)器的性能無法滿足業(yè)務(wù)需求時，就需要設(shè)計高性能集群來提升系統(tǒng)整體的處理性能。

高性能集群的本質(zhì)很簡單，通過增加更多的服務(wù)器來提升系統(tǒng)整體的計算能力。由于計算本身存在一個特點(diǎn)：同樣的輸入數(shù)據(jù)和邏輯，無論在哪臺服務(wù)器上執(zhí)行，都應(yīng)該得到相同的輸出。因此高性能集群設(shè)計的復(fù)雜度主要體現(xiàn)在任務(wù)分配這部分，需要設(shè)計合理的任務(wù)分配策略，將計算任務(wù)分配到多臺服務(wù)器上執(zhí)行。

高性能集群的復(fù)雜性主要體現(xiàn)在需要增加一個任務(wù)分配器，以及為任務(wù)選擇一個合適的任務(wù)分配算法。對于任務(wù)分配器，現(xiàn)在更流行的通用叫法是“負(fù)載均衡器”。但這個名稱有一定的誤導(dǎo)性，會讓人潛意識里認(rèn)為任務(wù)分配的目的是要保持各個計算單元的負(fù)載達(dá)到均衡狀態(tài)。而實(shí)際上任務(wù)分配并不只是考慮計算單元的負(fù)載均衡，不同的任務(wù)分配算法目標(biāo)是不一樣的，有的基于負(fù)載考慮，有的基于性能(吞吐量、響應(yīng)時間)考慮，有的基于業(yè)務(wù)考慮。考慮到“負(fù)載均衡”已經(jīng)成為了事實(shí)上的標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語，這里我也用“負(fù)載均衡”來代替“任務(wù)分配”，但請你時刻記住，負(fù)載均衡不只是為了計算單元的負(fù)載達(dá)到均衡狀態(tài)。

負(fù)載均衡分類

常見的負(fù)載均衡系統(tǒng)包括3種：DNS負(fù)載均衡、硬件負(fù)載均衡和軟件負(fù)載均衡。

DNS負(fù)載均衡

DNS是最簡單也是最常見的負(fù)載均衡方式，一般用來實(shí)現(xiàn)地理級別的均衡。例如，北方的用戶訪問北京的機(jī)房，南方的用戶訪問深圳的機(jī)房。DNS負(fù)載均衡的本質(zhì)是DNS解析同一個域名可以返回不同的IP地址。例如，同樣是www.baidu.com，北方用戶解析后獲取的地址是61.135.165.224(這是北京機(jī)房的IP)，南方用戶解析后獲取的地址是14.215.177.38(這是深圳機(jī)房的IP)。

下面是DNS負(fù)載均衡的簡單示意圖：

DNS負(fù)載均衡實(shí)現(xiàn)簡單、成本低，但也存在粒度太粗、負(fù)載均衡算法少等缺點(diǎn)。仔細(xì)分析一下優(yōu)缺點(diǎn)，其優(yōu)點(diǎn)有：

• 簡單、成本低：負(fù)載均衡工作交給DNS服務(wù)器處理，無須自己開發(fā)或者維護(hù)負(fù)載均衡設(shè)備。
• 就近訪問，提升訪問速度：DNS解析時可以根據(jù)請求來源IP，解析成距離用戶最近的服務(wù)器地址，可以加快訪問速度，改善性能。

缺點(diǎn)有：

• 更新不及時：DNS緩存的時間比較長，修改DNS配置后，由于緩存的原因，還是有很多用戶會繼續(xù)訪問修改前的IP，這樣的訪問會失敗，達(dá)不到負(fù)載均衡的目的，并且也影響用戶正常使用業(yè)務(wù)。
• 擴(kuò)展性差：DNS負(fù)載均衡的控制權(quán)在域名商那里，無法根據(jù)業(yè)務(wù)特點(diǎn)針對其做更多的定制化功能和擴(kuò)展特性。
• 分配策略比較簡單：DNS負(fù)載均衡支持的算法少;不能區(qū)分服務(wù)器的差異(不能根據(jù)系統(tǒng)與服務(wù)的狀態(tài)來判斷負(fù)載);也無法感知后端服務(wù)器的狀態(tài)。

針對DNS負(fù)載均衡的一些缺點(diǎn)，對于時延和故障敏感的業(yè)務(wù)，有一些公司自己實(shí)現(xiàn)了HTTP-DNS的功能，即使用HTTP協(xié)議實(shí)現(xiàn)一個私有的DNS系統(tǒng)。這樣的方案和通用的DNS優(yōu)缺點(diǎn)正好相反。

硬件負(fù)載均衡

硬件負(fù)載均衡是通過單獨(dú)的硬件設(shè)備來實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡功能，這類設(shè)備和路由器、交換機(jī)類似，可以理解為一個用于負(fù)載均衡的基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)設(shè)備。目前業(yè)界典型的硬件負(fù)載均衡設(shè)備有兩款：F5和A10。這類設(shè)備性能強(qiáng)勁、功能強(qiáng)大，但價格都不便宜，一般只有“土豪”公司才會考慮使用此類設(shè)備。普通業(yè)務(wù)量級的公司一是負(fù)擔(dān)不起，二是業(yè)務(wù)量沒那么大，用這些設(shè)備也是浪費(fèi)。

硬件負(fù)載均衡的優(yōu)點(diǎn)是：

• 功能強(qiáng)大：全面支持各層級的負(fù)載均衡，支持全面的負(fù)載均衡算法，支持全局負(fù)載均衡。
• 性能強(qiáng)大：對比一下，軟件負(fù)載均衡支持到10萬級并發(fā)已經(jīng)很厲害了，硬件負(fù)載均衡可以支持100萬以上的并發(fā)。
• 穩(wěn)定性高：商用硬件負(fù)載均衡，經(jīng)過了良好的嚴(yán)格測試，經(jīng)過大規(guī)模使用，穩(wěn)定性高。
• 支持安全防護(hù)：硬件均衡設(shè)備除具備負(fù)載均衡功能外，還具備防火墻、防DDoS攻擊等安全功能。

硬件負(fù)載均衡的缺點(diǎn)是：

• 價格昂貴：最普通的一臺F5就是一臺“馬6”，好一點(diǎn)的就是“Q7”了。
• 擴(kuò)展能力差：硬件設(shè)備，可以根據(jù)業(yè)務(wù)進(jìn)行配置，但無法進(jìn)行擴(kuò)展和定制。

軟件負(fù)載均衡

軟件負(fù)載均衡通過負(fù)載均衡軟件來實(shí)現(xiàn)負(fù)載均衡功能，常見的有Nginx和LVS，其中Nginx是軟件的7層負(fù)載均衡，LVS是Linux內(nèi)核的4層負(fù)載均衡。4層和7層的區(qū)別就在于協(xié)議和靈活性，Nginx支持HTTP、E-mail協(xié)議;而LVS是4層負(fù)載均衡，和協(xié)議無關(guān)，幾乎所有應(yīng)用都可以做，例如，聊天、數(shù)據(jù)庫等。

軟件和硬件的最主要區(qū)別就在于性能，硬件負(fù)載均衡性能遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于軟件負(fù)載均衡性能。Ngxin的性能是萬級，一般的Linux服務(wù)器上裝一個Nginx大概能到5萬/秒;LVS的性能是十萬級，據(jù)說可達(dá)到80萬/秒;而F5性能是百萬級，從200萬/秒到800萬/秒都有(數(shù)據(jù)來源網(wǎng)絡(luò)，僅供參考，如需采用請根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)場景進(jìn)行性能測試)。當(dāng)然，軟件負(fù)載均衡的最大優(yōu)勢是便宜，一臺普通的Linux服務(wù)器批發(fā)價大概就是1萬元左右，相比F5的價格，那就是自行車和寶馬的區(qū)別了。

除了使用開源的系統(tǒng)進(jìn)行負(fù)載均衡，如果業(yè)務(wù)比較特殊，也可能基于開源系統(tǒng)進(jìn)行定制(例如，Nginx插件)，甚至進(jìn)行自研。

下面是Nginx的負(fù)載均衡架構(gòu)示意圖：

軟件負(fù)載均衡的優(yōu)點(diǎn)：

• 簡單：無論是部署還是維護(hù)都比較簡單。
• 便宜：只要買個Linux服務(wù)器，裝上軟件即可。
• 靈活：4層和7層負(fù)載均衡可以根據(jù)業(yè)務(wù)進(jìn)行選擇;也可以根據(jù)業(yè)務(wù)進(jìn)行比較方便的擴(kuò)展，例如，可以通過Nginx的插件來實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)的定制化功能。

其實(shí)下面的缺點(diǎn)都是和硬件負(fù)載均衡相比的，并不是說軟件負(fù)載均衡沒法用。

• 性能一般：一個Nginx大約能支撐5萬并發(fā)。
• 功能沒有硬件負(fù)載均衡那么強(qiáng)大。
• 一般不具備防火墻和防DDoS攻擊等安全功能。

負(fù)載均衡典型架構(gòu)

前面我們介紹了3種常見的負(fù)載均衡機(jī)制：DNS負(fù)載均衡、硬件負(fù)載均衡、軟件負(fù)載均衡，每種方式都有一些優(yōu)缺點(diǎn)，但并不意味著在實(shí)際應(yīng)用中只能基于它們的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行非此即彼的選擇，反而是基于它們的優(yōu)缺點(diǎn)進(jìn)行組合使用。具體來說，組合的基本原則為：

• DNS負(fù)載均衡用于實(shí)現(xiàn)地理級別的負(fù)載均衡;
• 硬件負(fù)載均衡用于實(shí)現(xiàn)集群級別的負(fù)載均衡;
• 軟件負(fù)載均衡用于實(shí)現(xiàn)機(jī)器級別的負(fù)載均衡。

以一個假想的實(shí)例來說明一下這種組合方式，如下圖所示。

整個系統(tǒng)的負(fù)載均衡分為三層。

• 地理級別負(fù)載均衡：www.xxx.com部署在北京、廣州、上海三個機(jī)房，當(dāng)用戶訪問時，DNS會根據(jù)用戶的地理位置來決定返回哪個機(jī)房的IP，圖中返回了廣州機(jī)房的IP地址，這樣用戶就訪問到廣州機(jī)房了。
• 集群級別負(fù)載均衡：廣州機(jī)房的負(fù)載均衡用的是F5設(shè)備，F(xiàn)5收到用戶請求后，進(jìn)行集群級別的負(fù)載均衡，將用戶請求發(fā)給3個本地集群中的一個，我們假設(shè)F5將用戶請求發(fā)給了“廣州集群2”。
• 機(jī)器級別的負(fù)載均衡：廣州集群2的負(fù)載均衡用的是Nginx，Nginx收到用戶請求后，將用戶請求發(fā)送給集群里面的某臺服務(wù)器，服務(wù)器處理用戶的業(yè)務(wù)請求并返回業(yè)務(wù)響應(yīng)。

需要注意的是，上圖只是一個示例，一般在大型業(yè)務(wù)場景下才會這樣用，如果業(yè)務(wù)量沒這么大，則沒有必要嚴(yán)格照搬這套架構(gòu)。例如，一個大學(xué)的論壇，完全可以不需要DNS負(fù)載均衡，也不需要F5設(shè)備，只需要用Nginx作為一個簡單的負(fù)載均衡就足夠了。

負(fù)載均衡算法

負(fù)載均衡算法數(shù)量較多，而且可以根據(jù)一些業(yè)務(wù)特性進(jìn)行定制開發(fā)，拋開細(xì)節(jié)上的差異，根據(jù)算法期望達(dá)到的目的，大體上可以分為下面幾類。

• 任務(wù)平分類：負(fù)載均衡系統(tǒng)將收到的任務(wù)平均分配給服務(wù)器進(jìn)行處理，這里的“平均”可以是絕對數(shù)量的平均，也可以是比例或者權(quán)重上的平均。
• 負(fù)載均衡類：負(fù)載均衡系統(tǒng)根據(jù)服務(wù)器的負(fù)載來進(jìn)行分配，這里的負(fù)載并不一定是通常意義上我們說的“CPU負(fù)載”，而是系統(tǒng)當(dāng)前的壓力，可以用CPU負(fù)載來衡量，也可以用連接數(shù)、I/O使用率、網(wǎng)卡吞吐量等來衡量系統(tǒng)的壓力。
• 性能最優(yōu)類：負(fù)載均衡系統(tǒng)根據(jù)服務(wù)器的響應(yīng)時間來進(jìn)行任務(wù)分配，優(yōu)先將新任務(wù)分配給響應(yīng)最快的服務(wù)器。
• Hash類：負(fù)載均衡系統(tǒng)根據(jù)任務(wù)中的某些關(guān)鍵信息進(jìn)行Hash運(yùn)算，將相同Hash值的請求分配到同一臺服務(wù)器上。常見的有源地址Hash、目標(biāo)地址Hash、session id hash、用戶ID Hash等。

接下來介紹一下負(fù)載均衡算法以及它們的優(yōu)缺點(diǎn)。

輪詢

負(fù)載均衡系統(tǒng)收到請求后，按照順序輪流分配到服務(wù)器上。

輪詢是最簡單的一個策略，無須關(guān)注服務(wù)器本身的狀態(tài)，例如：

• 某個服務(wù)器當(dāng)前因為觸發(fā)了程序bug進(jìn)入了死循環(huán)導(dǎo)致CPU負(fù)載很高，負(fù)載均衡系統(tǒng)是不感知的，還是會繼續(xù)將請求源源不斷地發(fā)送給它。
• 集群中有新的機(jī)器是32核的，老的機(jī)器是16核的，負(fù)載均衡系統(tǒng)也是不關(guān)注的，新老機(jī)器分配的任務(wù)數(shù)是一樣的。

需要注意的是負(fù)載均衡系統(tǒng)無須關(guān)注“服務(wù)器本身狀態(tài)”，這里的關(guān)鍵詞是“本身”。也就是說，只要服務(wù)器在運(yùn)行，運(yùn)行狀態(tài)是不關(guān)注的。但如果服務(wù)器直接宕機(jī)了，或者服務(wù)器和負(fù)載均衡系統(tǒng)斷連了，這時負(fù)載均衡系統(tǒng)是能夠感知的，也需要做出相應(yīng)的處理。例如，將服務(wù)器從可分配服務(wù)器列表中刪除，否則就會出現(xiàn)服務(wù)器已經(jīng)宕機(jī)了，任務(wù)還不斷地分配給它，這明顯是不合理的。

總而言之，“簡單”是輪詢算法的優(yōu)點(diǎn)，也是它的缺點(diǎn)。

加權(quán)輪詢

負(fù)載均衡系統(tǒng)根據(jù)服務(wù)器權(quán)重進(jìn)行任務(wù)分配，這里的權(quán)重一般是根據(jù)硬件配置進(jìn)行靜態(tài)配置的，采用動態(tài)的方式計算會更加契合業(yè)務(wù)，但復(fù)雜度也會更高。

加權(quán)輪詢是輪詢的一種特殊形式，其主要目的就是為了解決不同服務(wù)器處理能力有差異的問題。例如，集群中有新的機(jī)器是32核的，老的機(jī)器是16核的，那么理論上我們可以假設(shè)新機(jī)器的處理能力是老機(jī)器的2倍，負(fù)載均衡系統(tǒng)就可以按照2:1的比例分配更多的任務(wù)給新機(jī)器，從而充分利用新機(jī)器的性能。

加權(quán)輪詢解決了輪詢算法中無法根據(jù)服務(wù)器的配置差異進(jìn)行任務(wù)分配的問題，但同樣存在無法根據(jù)服務(wù)器的狀態(tài)差異進(jìn)行任務(wù)分配的問題。

負(fù)載最低優(yōu)先

負(fù)載均衡系統(tǒng)將任務(wù)分配給當(dāng)前負(fù)載最低的服務(wù)器，這里的負(fù)載根據(jù)不同的任務(wù)類型和業(yè)務(wù)場景，可以用不同的指標(biāo)來衡量。例如：

• LVS這種4層網(wǎng)絡(luò)負(fù)載均衡設(shè)備，可以以“連接數(shù)”來判斷服務(wù)器的狀態(tài)，服務(wù)器連接數(shù)越大，表明服務(wù)器壓力越大。
• Nginx這種7層網(wǎng)絡(luò)負(fù)載系統(tǒng)，可以以“HTTP請求數(shù)”來判斷服務(wù)器狀態(tài)(Nginx內(nèi)置的負(fù)載均衡算法不支持這種方式，需要進(jìn)行擴(kuò)展)。
• 如果我們自己開發(fā)負(fù)載均衡系統(tǒng)，可以根據(jù)業(yè)務(wù)特點(diǎn)來選擇指標(biāo)衡量系統(tǒng)壓力。如果是CPU密集型，可以以“CPU負(fù)載”來衡量系統(tǒng)壓力;如果是I/O密集型，可以以“I/O負(fù)載”來衡量系統(tǒng)壓力。

負(fù)載最低優(yōu)先的算法解決了輪詢算法中無法感知服務(wù)器狀態(tài)的問題，由此帶來的代價是復(fù)雜度要增加很多。例如：

• 最少連接數(shù)優(yōu)先的算法要求負(fù)載均衡系統(tǒng)統(tǒng)計每個服務(wù)器當(dāng)前建立的連接，其應(yīng)用場景僅限于負(fù)載均衡接收的任何連接請求都會轉(zhuǎn)發(fā)給服務(wù)器進(jìn)行處理，否則如果負(fù)載均衡系統(tǒng)和服務(wù)器之間是固定的連接池方式，就不適合采取這種算法。例如，LVS可以采取這種算法進(jìn)行負(fù)載均衡，而一個通過連接池的方式連接MySQL集群的負(fù)載均衡系統(tǒng)就不適合采取這種算法進(jìn)行負(fù)載均衡。
• CPU負(fù)載最低優(yōu)先的算法要求負(fù)載均衡系統(tǒng)以某種方式收集每個服務(wù)器的CPU負(fù)載，而且要確定是以1分鐘的負(fù)載為標(biāo)準(zhǔn)，還是以15分鐘的負(fù)載為標(biāo)準(zhǔn)，不存在1分鐘肯定比15分鐘要好或者差。不同業(yè)務(wù)最優(yōu)的時間間隔是不一樣的，時間間隔太短容易造成頻繁波動，時間間隔太長又可能造成峰值來臨時響應(yīng)緩慢。

負(fù)載最低優(yōu)先算法基本上能夠比較完美地解決輪詢算法的缺點(diǎn)，因為采用這種算法后，負(fù)載均衡系統(tǒng)需要感知服務(wù)器當(dāng)前的運(yùn)行狀態(tài)。當(dāng)然，其代價是復(fù)雜度大幅上升。通俗來講，輪詢可能是5行代碼就能實(shí)現(xiàn)的算法，而負(fù)載最低優(yōu)先算法可能要1000行才能實(shí)現(xiàn)，甚至需要負(fù)載均衡系統(tǒng)和服務(wù)器都要開發(fā)代碼。負(fù)載最低優(yōu)先算法如果本身沒有設(shè)計好，或者不適合業(yè)務(wù)的運(yùn)行特點(diǎn)，算法本身就可能成為性能的瓶頸，或者引發(fā)很多莫名其妙的問題。所以負(fù)載最低優(yōu)先算法雖然效果看起來很美好，但實(shí)際上真正應(yīng)用的場景反而沒有輪詢(包括加權(quán)輪詢)那么多。

性能最優(yōu)類

負(fù)載最低優(yōu)先類算法是站在服務(wù)器的角度來進(jìn)行分配的，而性能最優(yōu)優(yōu)先類算法則是站在客戶端的角度來進(jìn)行分配的，優(yōu)先將任務(wù)分配給處理速度最快的服務(wù)器，通過這種方式達(dá)到最快響應(yīng)客戶端的目的。

和負(fù)載最低優(yōu)先類算法類似，性能最優(yōu)優(yōu)先類算法本質(zhì)上也是感知了服務(wù)器的狀態(tài)，只是通過響應(yīng)時間這個外部標(biāo)準(zhǔn)來衡量服務(wù)器狀態(tài)而已。因此性能最優(yōu)優(yōu)先類算法存在的問題和負(fù)載最低優(yōu)先類算法類似，復(fù)雜度都很高，主要體現(xiàn)在：

• 負(fù)載均衡系統(tǒng)需要收集和分析每個服務(wù)器每個任務(wù)的響應(yīng)時間，在大量任務(wù)處理的場景下，這種收集和統(tǒng)計本身也會消耗較多的性能。
• 為了減少這種統(tǒng)計上的消耗，可以采取采樣的方式來統(tǒng)計，即不統(tǒng)計所有任務(wù)的響應(yīng)時間，而是抽樣統(tǒng)計部分任務(wù)的響應(yīng)時間來估算整體任務(wù)的響應(yīng)時間。采樣統(tǒng)計雖然能夠減少性能消耗，但使得復(fù)雜度進(jìn)一步上升，因為要確定合適的采樣率，采樣率太低會導(dǎo)致結(jié)果不準(zhǔn)確，采樣率太高會導(dǎo)致性能消耗較大，找到合適的采樣率也是一件復(fù)雜的事情。
• 無論是全部統(tǒng)計還是采樣統(tǒng)計，都需要選擇合適的周期：是10秒內(nèi)性能最優(yōu)，還是1分鐘內(nèi)性能最優(yōu)，還是5分鐘內(nèi)性能最優(yōu)……沒有放之四海而皆準(zhǔn)的周期，需要根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)進(jìn)行判斷和選擇，這也是一件比較復(fù)雜的事情，甚至出現(xiàn)系統(tǒng)上線后需要不斷地調(diào)優(yōu)才能達(dá)到最優(yōu)設(shè)計。

Hash類

負(fù)載均衡系統(tǒng)根據(jù)任務(wù)中的某些關(guān)鍵信息進(jìn)行Hash運(yùn)算，將相同Hash值的請求分配到同一臺服務(wù)器上，這樣做的目的主要是為了滿足特定的業(yè)務(wù)需求。例如：

• 源地址Hash

將來源于同一個源IP地址的任務(wù)分配給同一個服務(wù)器進(jìn)行處理，適合于存在事務(wù)、會話的業(yè)務(wù)。例如，當(dāng)我們通過瀏覽器登錄網(wǎng)上銀行時，會生成一個會話信息，這個會話是臨時的，關(guān)閉瀏覽器后就失效。網(wǎng)上銀行后臺無須持久化會話信息，只需要在某臺服務(wù)器上臨時保存這個會話就可以了，但需要保證用戶在會話存在期間，每次都能訪問到同一個服務(wù)器，這種業(yè)務(wù)場景就可以用源地址Hash來實(shí)現(xiàn)。

• ID Hash

將某個ID標(biāo)識的業(yè)務(wù)分配到同一個服務(wù)器中進(jìn)行處理，這里的ID一般是臨時性數(shù)據(jù)的ID(如session id)。例如，上述的網(wǎng)上銀行登錄的例子，用session id hash同樣可以實(shí)現(xiàn)同一個會話期間，用戶每次都是訪問到同一臺服務(wù)器的目的。