一分钟了解负载均衡的一切
1. 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】。
2. 常见的负载均衡方案
常见互联网分布式架构如上，分为客户端层、反向代理nginx层、站点层、服务层、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“将请求/数据【均匀】分摊到多个操作单元上执行”。
2.1【客户端层->反向代理层】的负载均衡
【客户端层】到【反向代理层】的负载均衡，是通过“DNS轮询”实现的：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。
2.2【反向代理层->站点层】的负载均衡
【反向代理层】到【站点层】的负载均衡，是通过“nginx”实现的。通过修改nginx.conf，可以实现多种负载均衡策略：
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（可以这么做，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）。
2.3【站点层->服务层】的负载均衡
【站点层】到【服务层】的负载均衡，是通过“服务连接池”实现的。
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。
上一篇文章《RPC-client实现细节》中有详细的负载均衡、故障转移、超时处理的细节描述，欢迎点击link查阅，此处不再展开。
2.4【数据层】的负载均衡
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），数据量是差不多的。
请求的均衡是指：水平切分后的每个服务（db，cache），请求量是差不多的。
业内常见的水平切分方式有这么几种：
1）按照range水平切分
每一个数据服务，存储一定范围的数据，上图为例：
user0服务，存储uid范围1-1kw
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：
（1）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；
2）按照id哈希水平切分
每一个数据服务，存储某个key值hash后的部分数据，上图为例：
user0服务，存储偶数uid数据；
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：
（1）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
3. 负载均衡常用算法
3.1 轮询法（Round Robin）
轮询法基本上算是最简单的负载均衡算法了，它的思想就是不管啥情况，对所有的服务器节点全部按顺序来，将请求按照顺序轮流地分配到各个服务器上。这种算法会使每台服务器处理的请求是相同的，所以适合用于服务器硬件条件基本都相同的场景。
3.2 加权轮询法（Weight Robin）
在轮询算法的基础上添加了权重的条件，刚才提到轮询算法对所有服务器“一视同仁”，那么加权轮询算法无疑就是对各个服务器有了“高低贵贱之分”，没办法，服务器的处理水平不同，只能是让那些强悍的机器优先并多处理些请求，比较弱的机器嘛就让它稍稍压力小一点。
3.3 随机法（Random）
随机算法也是一种适用场景比较多的负载均衡算法，这种算法基本思想也很简单，随机生成一个数字（或者随机挑一个IP地址）出来，然后挑到谁就去谁家，当然，如果随机数是等概况生成的，那时间长了，基本上跟轮询算法也没啥区别了，当然区别最主要的还是在顺序，随机么就没那么严格的顺序了。
3.4 加权随机法（Weight Random）
加权随机法是在随机法的基础上加了加权的条件，随机法时间长了，基本上跟一般轮询算法就没啥区别了，刚才也提到了，如果服务器的配置都差不多，那也就算了，但是如果服务器处理能力差异比较大，那水平高的和水平低的服务器都给这么多任务，那对于高配置来讲就有点浪费，对于低配置的服务器来讲却有点吃不消，所以在这种配置差异性比较大的情况下，加权的工作还是十分必要的。加权随机算法就是适用于这样的场景。
3.5 最小连接法（Least Connections）
这个算法思想也很简单，顾名思义，哪个服务器的连接少，就分配给哪个服务器新的请求，合情合理，但是这种算法的缺点就是，跟我们上面分析的几种算法一个意思，一个比较弱的服务器和一个比较彪悍的服务器，本来就是前者连接要少，后者要大，如果非得谁的少新请求给谁，那就是弱服务器的连接要等于强服务器的连接，无疑这样会让弱服务器吃不消，或者让强服务器造成资源浪费，所以在这里依然可以用加权的方法来解决这个问题——加权最小连接法。
3.6 最快响应时间（Fast Reponse time）
新的连接传递给那些响应最快的服务器。当其中某个服务器发生故障，AX就把其从服务器队列中拿出，不参加下一次的用户请求的分配，直到其恢复正常。
3.7 源地址哈希法（Hash）
Hash法对于大部分码农来讲并不陌生，当年《数据机构》课程上这一节依然能够栩栩如生地浮现在脑海中。源地址哈希法就是可以把客户端的IP地址拿出来，然后计算出IP地址的hash值，hash值是一个很大的正整数，那么问题来了，怎么才能映射到相对应的服务器了，答案很简单：serverPosition=hashCode%serverListSize。
3.8 基于策略的负载均衡
针对不同的数据流设置导向规则，用户可自行编辑流量分配策略，利用这些策略对通过的数据流实施导向控制。
3.9 基于数据包的内容分发
例如判断HTTP的URL，如果URL中带有.jpg的扩展名，就把数据包转发到指定的服务器。
4. 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，负载均衡的关键在于【均匀】。
（1）【客户端层】到【反向代理层】的负载均衡，是通过“DNS轮询”实现的
（2）【反向代理层】到【站点层】的负载均衡，是通过“nginx”实现的
（3）【站点层】到【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”
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参考：微信公众号《架构师之路》、《负载均衡常见架构》、《服务器负载均衡的基本功能和实现原理》