架構不容錯過乾貨之分散式系統的負載均衡
一、 什麼是負載均衡？
什麼是負載均衡？
記得第一次接觸 Nginx 是在實驗室，那時候在伺服器部署網站需要用 Nginx 。Nginx 是一個服務元件，用來反向代理、負載平衡和 HTTP 快取等。那麼這裡的 負載均衡 是什麼？
負載均衡（LB，Load Balance），是一種技術解決方案。用來在多個資源（一般是伺服器）中分配負載，達到最優化資源使用，避免過載。
資源，相當於每個服務例項的執行操作單元，負載均衡就是將大量的資料處理操作分攤到多個操作單元進行執行，用來解決網際網路分散式系統的大流量、高併發和高可用的問題。那什麼是高可用呢？
二、什麼是高可用？
首先了解什麼是高可用？
這是 CAP 定理是分散式系統的基礎，也是分散式系統的 3 個指標：
- Consistency（一致性）
- Availability（可用性）
- Partition tolerance（分割槽容錯性）
那高可用（High Availability）是什麼？高可用，簡稱 HA，是系統一種特徵或者指標，通常是指，提供一定效能上的服務執行時間，高於平均正常時間段。反之，消除系統服務不可用的時間。
衡量系統是否滿足高可用，就是當一臺或者多臺伺服器宕機的時候，系統整體和服務依然正常可用。
舉個例子，一些知名的網站保證 4 個 9 以上的可用性，也就是可用性超過 99.99%。那 0.01% 就是所謂故障時間的百分比。比如電商網站有贊，服務不可用會造成商家損失金錢和使用者。那麼在提高可用性基礎上同時，對系統宕機和服務不可用會有補償。
比如下單服務，可以使用帶有負載均衡的多個下單服務例項，代替單一的下單服務例項，即使用冗餘的方式來提高可靠性。
總而言之，負載均衡（Load Balance）是分散式系統架構設計中必須考慮的因素之一。一般通過負載均衡，冗餘同一個服務例項的方式，解決分散式系統的大流量、高併發和高可用的問題。負載均衡核心關鍵：在於是否分配均勻。
三、常見的負載均衡案例
場景1：微服務架構中，閘道器路由到具體的服務例項 hello：
- 兩個相同的服務例項 hello service ，一個埠 8000 ，另一個埠 8082
- 通過 Kong 的負載均衡 LB 功能，讓請求均勻的分發到兩個 hello 服務例項
- Kong 的負載均衡策略演算法很多：預設 weighted-round-robin 演算法，還有 consumer: consumer id 作為 hash 演算法輸入值等
場景2：微服務架構中，A 服務呼叫 B 服務的叢集。通過了 Ribbon 客戶端負載均衡元件：
- 負載均衡策略演算法並不高階，最簡單的是隨機選擇和輪循
四、網際網路分散式系統解決方案
常見的網際網路分散式系統架構分為幾層，一般如下：
- 客戶端層：比如使用者瀏覽器、APP 端
- 反向代理層：技術選型 Nignx 或者 F5 等
- Web 層：前後端分離場景下， Web 端可以用 NodeJS 、 RN 、Vue
- 業務服務層：用 Java 、Go，一般網際網路公司，技術方案選型就是 SC 或者 Spring Boot + Dubbo 服務化
- 資料儲存層：DB 選型 MySQL ，Cache 選型 Redis ，搜尋選型 ES 等
一個請求從第 1 層到第 4 層，層層訪問都需要負載均衡。即每個上游呼叫下游多個業務方的時候，需要均勻呼叫。這樣整體系統來看，就比較負載均衡
第 1 層：客戶端層 -> 反向代理層 的負載均衡
客戶端層 -> 反向代理層的負載均衡如何實現呢？
答案是：DNS 的輪詢。 DNS 可以通過 A （Address，返回域名指向的 IP 地址）設定多個 IP 地址。比如這裡訪問 bysocket.com 的 DNS 配置了 ip1 和 ip2 。為了反向代理層的高可用，至少會有兩條 A 記錄。這樣冗餘的兩個 ip 對應的 nginx 服務例項，防止單點故障。
每次請求 bysocket.com 域名的時候，通過 DNS 輪詢，返回對應的 ip 地址，每個 ip 對應的反向代理層的服務例項，也就是 nginx 的外網ip。這樣可以做到每一個反向代理層例項得到的請求分配是均衡的。
第 2 層：反向代理層 -> Web 層 的負載均衡
反向代理層 -> Web 層 的負載均衡如何實現呢？
是通過反向代理層的負載均衡模組處理。比如 nginx 有多種均衡方法：
- 請求輪詢。請求按時間順序，逐一分配到 web 層服務，然後周而復始。如果 web 層服務 down 掉，自動剔除
upstream web-server {
server ip3;
server ip4;
}- ip 雜湊。按照 ip 的雜湊值，確定路由到對應的 web 層。只要是使用者的 ip 是均勻的，那麼請求到 Web 層也是均勻的。
還有個好處就是同一個 ip 的請求會分發到相同的 web 層服務。這樣每個使用者固定訪問一個 web 層服務，可以解決 session 的問題。
upstream web-server {
ip_hash;
server ip3;
server ip4;
}- weight 權重 、 fair、url_hash 等
第 3 層：Web 層 -> 業務服務層 的負載均衡
Web 層 -> 業務服務層 的負載均衡如何實現呢？
比如 Dubbo 是一個服務治理方案，包括服務註冊、服務降級、訪問控制、動態配置路由規則、權重調節、負載均衡。其中一個特性就是智慧負載均衡：內建多種負載均衡策略，智慧感知下游節點健康狀況，顯著減少呼叫延遲，提高系統吞吐量。
為了避免避免單點故障和支援服務的橫向擴容，一個服務通常會部署多個例項，即 Dubbo 叢集部署。會將多個服務例項成為一個服務提供方，然後根據配置的隨機負載均衡策略，在20個 Provider 中隨機選擇了一個來呼叫，假設隨機到了第7個 Provider。LoadBalance 元件從提供者地址列表中，使用均衡策略，選擇選一個提供者進行呼叫，如果呼叫失敗，再選另一臺呼叫。
Dubbo內建了4種負載均衡策略:
- RandomLoadBalance:隨機負載均衡。隨機的選擇一個。是Dubbo的預設負載均衡策略。
- RoundRobinLoadBalance:輪詢負載均衡。輪詢選擇一個。
- LeastActiveLoadBalance:最少活躍呼叫數，相同活躍數的隨機。活躍數指呼叫前後計數差。使慢的 Provider 收到更少請求，因為越慢的 Provider 的呼叫前後計數差會越大。
- ConsistentHashLoadBalance:一致性雜湊負載均衡。相同引數的請求總是落在同一臺機器上。
同樣，因為業務的需要，也可以實現自己的負載均衡策略
第 4 層：業務服務層 -> 資料儲存層 的負載均衡
資料儲存層的負載均衡，一般通過 DBProxy 實現。比如 MySQL 分庫分表。
當單庫或者單表訪問太大，資料量太大的情況下，需要進行垂直拆分和水平拆分兩個維度。比如水平切分規則：
- Range 、 時間
- hash 取模，訂單根據店鋪ID 等
但伴隨著這塊的負載會出現下面的問題，需要解決：
- 分散式事務
- 跨庫 join 等
現狀分庫分表的產品方案很多：噹噹 sharding-jdbc、阿里的 Cobar 等
五、小結
對外看來，負載均衡是一個系統或軟體的整體。對內看來，層層上下游呼叫。只要存在呼叫，就需要考慮負載均衡這個因素。所以負載均衡（Load Balance）是分散式系統架構設計中必須考慮的因素之一。考慮主要是如何讓下游接收到的請求是均勻分佈的：
- 第 1 層：客戶端層 -> 反向代理層 的負載均衡。通過 DNS 輪詢
- 第 2 層：反向代理層 -> Web 層 的負載均衡。通過 Nginx 的負載均衡模組
- 第 3 層：Web 層 -> 業務服務層 的負載均衡。通過服務治理框架的負載均衡模組
- 第 4 層：業務服務層 -> 資料儲存層 的負載均衡。通過資料的水平分佈，資料均勻了，理論上請求也會均勻。比如通過買家ID分片類似