负载均衡，架构师到底需不需要了解这玩意？（第83讲）

《架构师之路：架构设计中的100个知识点》

83.负载均衡

什么是负载均衡？

负载均衡（Load Balance）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，将请求/数据均匀分摊到多个操作单元上执行，负载均衡的关键在于均匀。

常见的负载均衡方案有哪些？

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典型的互联网分层架构：

1. 客户端层；

2. 反向代理层；

3. 站点层；

4. 服务层；

5. 数据层；

可以看到，每一个下游都有多个上游调用，只需要做到，每一个上游都均匀访问每一个下游，就能实现整体的均匀分摊。

第一层：客户端层到反向代理层。

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DNS-server对于一个域名配置了多个解析ip，每次DNS解析请求来访问DNS-server，会轮询返回这些ip，保证每个ip的解析概率是相同的。这些ip就是nginx的外网ip，以做到每台nginx的请求分配也是均衡的。

第二层：反向代理层到站点层。

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画外音：nginx是反向代理的泛指。

修改nginx.conf，可以实现多种均衡策略：

1. 请求轮询：和DNS轮询类似，请求依次路由到各个web-server；

2. 最少连接路由：哪个web-server的连接少，路由到哪个web-server；

3. ip哈希：按照访问用户的ip哈希值来路由web-server，只要用户的ip分布是均匀的，请求理论上也是均匀的，ip哈希均衡方法可以做到，同一个用户的请求固定落到同一台web-server上，此策略适合有状态服务，例如session；

画外音：站点层可以存储session，但强烈不建议这么做，站点层无状态是分布式架构设计的基本原则之一，session最好放到数据层存储。

第三层：站点层到服务层。

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上游连接池会建立与下游服务多个连接，每次请求会“随机”选取连接来访问下游服务。除了负载均衡，服务连接池还能够实现故障转移、超时处理、限流限速、ID串行化等诸多功能。

第四层：访问数据层。

在数据量很大的情况下，由于数据层（db/cache）涉及数据的水平切分，所以数据层的负载均衡更为复杂一些，它分为“数据的均衡”，与“请求的均衡”。

数据的均衡是指：水平切分后的每个服务（db/cache），数据量是均匀的。

请求的均衡是指：水平切分后的每个服务（db/cache），请求量是均匀的。

业内常见的水平切分方式有这么几种：

一、按照range水平切分。

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1. user0服务：存储uid范围1-1kw；

2. user1服务：存储uid范围1kw-2kw；

这个方案的好处是：

1. 规则简单，service只需判断一下uid范围就能路由到对应的存储服务；

2. 数据均衡性较好；

3. 比较容易扩展，可以随时加一个uid[2kw,3kw]的数据服务；

不足是：请求的负载不一定均衡，一般来说，新注册的用户会比老用户更活跃，大range的服务请求压力会更大

二、按照id哈希水平切分。

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1. user0服务：存储偶数uid数据；

2. user1服务：存储奇数uid数据；

这个方案的好处是：

1. 规则简单，service只需对uid进行hash能路由到对应的存储服务；

2. 数据均衡性较好；

3. 请求均匀性较好；

不足是：不容易扩展，扩展一个数据服务，hash方法改变时候，可能需要进行数据迁移。

总结

负载均衡（Load Balance）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一，它通常是指，将请求/数据均匀分摊到多个操作单元上执行，其的关键在于均匀：

1. 反向代理层的负载均衡，是通过“DNS轮询”实现的；

2. 站点层的负载均衡，是通过“nginx”实现的；

3. 服务层的负载均衡，是通过“服务连接池”实现的；

4. 数据层的负载均衡，要考虑“数据的均衡”与“请求的均衡”两个点，常见的方式有“按照范围水平切分”与“hash水平切分”；

知其然，知其所以然。

思路比结论更重要。

==全文完==