Go 實現 Nginx 加權輪詢算法的方法步驟
最近在看一些 getway 相關的資料,發現有關 Nginx 負載均衡的算法有點多,但是有點亂,所以整理下。。。如有不對地方請指出。
一,Nginx 負載均衡的輪詢 (round-robin)
在說加權輪詢之前我們先來簡單的說一下輪詢
1. nginx 中的配置
upstream cluster { server 192.168.0.14; server 192.168.0.15; } location / { proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; //返回真實IP proxy_pass http://cluster; //代理指向cluster }
2. 簡單介紹
輪詢 作為負載均衡中較為基礎的算法,他的實現不需要配置額外的參數。簡單理解:配置文件中一共配置瞭 N 臺服務器,輪詢 算法會遍歷服務的節點列表,並按照節點順序每輪選擇一臺服務器處理請求,當所有節點遍歷一遍後,重新開始
3. 特點
輪詢 算法中我們不難看出,每臺服務器處理請求的數量基本持平,按照請求時間逐一分配,因此隻能適用於集群服務器性能相近的情況,平均分配讓每臺服務器承載量基本持平。但是如果集群服務器性能參差不齊,這樣的算法會導致資源分配不合理,造成部分請求阻塞,部分服務器資源浪費。為瞭解決上述問題,我們將 輪詢 算法升級瞭,引入瞭 加權輪詢 算法,讓集群中性能差異較大的服務器也能合理分配資源。達到資源盡量最大化合理利用
4. 實現 (這裡使用golang模擬實現)
type RoundRobinBalance struct { curIndex int rss []string } /** * @Author: yang * @Description:添加服務 * @Date: 2021/4/7 15:36 */ func (r *RoundRobinBalance) Add (params ...string) error{ if len(params) == 0 { return errors.New("params len 1 at least") } addr := params[0] r.rss = append(r.rss, addr) return nil } /** * @Author: yang * @Description:輪詢獲取服務 * @Date: 2021/4/7 15:36 */ func (r *RoundRobinBalance) Next () string { if len(r.rss) == 0 { return "" } lens := len(r.rss) if r.curIndex >= lens { r.curIndex = 0 } curAdd := r.rss[r.curIndex ] r.curIndex = (r.curIndex + 1) % lens return curAdd }
5. 測試
簡單調用下方法看看結果
/** * @Author: yang * @Description:測試 * @Date: 2021/4/7 15:36 */ func main(){ rb := new(RoundRobinBalance) rb.Add("127.0.0.1:80") rb.Add("127.0.0.1:81") rb.Add("127.0.0.1:82") rb.Add("127.0.0.1:83") fmt.Println(rb.Next()) fmt.Println(rb.Next()) fmt.Println(rb.Next()) fmt.Println(rb.Next()) fmt.Println(rb.Next()) fmt.Println(rb.Next()) } go run main.go 127.0.0.1:80 127.0.0.1:81 127.0.0.1:82 127.0.0.1:83 127.0.0.1:80 127.0.0.1:81
二,Nginx 負載均衡的加權輪詢 (weighted-round-robin)
進入主題
1. nginx 配置
http { upstream cluster { server 192.168.1.2 weight=5; server 192.168.1.3 weight=3; server 192.168.1.4 weight=1; } location / { proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; //返回真實IP proxy_pass http://cluster; //代理指向cluster }
2. 加權算法簡介-特點
不同的服務器的配置,部署的應用數量,網絡狀況等都會導致服務器處理能力會不一樣,所以簡單的 輪詢 算法將不再適用,而引入 瞭加權輪詢 算法:根據服務器不同的處理能力,給每個服務器分配不同的權值,根據不同的權值將不同的服務器分配到對應的服務器上;
請求數量較大時,每個服務處理請求的數量之比會趨向於權重之比。
3. 算法說明
在 Nginx加權輪詢算法 中,每個節點都有3個權重的變量
- Weight : 配置的權重,根據配置文件初始化每個服務器節點的權重
- currentWeight : 節點的當前權重,初始化時是配置的權重,隨後會一直變更
- effectiveWeight : 有效的權重,初始值為 weight ,通訊過程中發現節點異常,則 -1 ,之後再次選擇本節點,調用成功一次則 +1 ,直到恢復到 weight。這個參數可以用於做降權。或者說是你的設置的權限修正。。
Nginx加權輪詢算法 的邏輯實現
- 輪詢所有節點,計算當前狀態下所有的節點的 effectiveWeight 之和 作為 totalWeight;
- 更新每個節點的 currentWeight , currentWeight = currentWeight + effectiveWeight; 選出所有節點 currentWeight 中最大的一個節點作為選中節點;
- 選擇中的節點再次更新 currentWeight, currentWeight = currentWeight – totalWeight;
4. 簡單舉例
註意:實現中不考慮健康檢查,即所有的節點都是100%可用的,所以 effectiveWeight 等於 weight
假設:現在有3個節點 {A, B, C} 分別權重為:{4, 2, 1};請求7次
第N次請求 | 請求前 currentWeight | 選中的節點 | 請求後 currentWeight |
---|---|---|---|
1 | [serverA=4, serverB=2, serverC=1] | serverA | [serverA=1, serverB=4, serverC=2] |
2 | [serverA=1, serverB=4, serverC=2] | serverB | [serverA=5, serverB=-1, serverC=3] |
3 | [serverA=5, serverB=-1, serverC=3] | serverA | [serverA=2, serverB=1, serverC=4] |
4 | [serverA=2, serverB=1, serverC=4] | serverA | [serverA=-1, serverB=3, serverC=5] |
5 | [serverA=-1, serverB=3, serverC=5] | serverC | [serverA=3, serverB=5, serverC=-1] |
6 | [serverA=3, serverB=5, serverC=-1] | serverA | [serverA=0, serverB=7, serverC=0] |
7 | [serverA=0, serverB=7, serverC=0] | serverB | [serverA=4, serverB=2, serverC=1] |
totaoWeight = 4 + 2 + 1 = 7
第一次請求: serverA = 4 + 4 = 8 , serverB = 2 + 2 = 4, serverC = 1 + 1 = 2; 最大的是 serverA ; 所以選擇 serverA ;然後serverA = 8 – 7 = 1;最後得出:serverA=1, serverB=4, serverC=2
第二次請求: serverA = 1 + 4 = 5; serverB = 4 + 2 = 6 ; serverC = 2 + 1 = 3;最大的是 serverB ; 所以選擇 serverB ; 然後 serverB = 6 – 7 = -1 ;最後得出: serverA=5, serverB=-1, serverC=3
以此類推。。。
5. 代碼實現
以golang實現下上面的邏輯:
type WeightRoundRobinBalance struct { curIndex int rss []*WeightNode } type WeightNode struct { weight int // 配置的權重,即在配置文件或初始化時約定好的每個節點的權重 currentWeight int //節點當前權重,會一直變化 effectiveWeight int //有效權重,初始值為weight, 通訊過程中發現節點異常,則-1 ,之後再次選取本節點,調用成功一次則+1,直達恢復到weight 。 用於健康檢查,處理異常節點,降低其權重。 addr string // 服務器addr } /** * @Author: yang * @Description:添加服務 * @Date: 2021/4/7 15:36 */ func (r *WeightRoundRobinBalance) Add (params ...string) error{ if len(params) != 2{ return errors.New("params len need 2") } // @Todo 獲取值 addr := params[0] parInt, err := strconv.ParseInt(params[1], 10, 64) if err != nil { return err } node := &WeightNode{ weight: int(parInt), effectiveWeight: int(parInt), // 初始化時有效權重 = 配置權重值 currentWeight: int(parInt), // 初始化時當前權重 = 配置權重值 addr: addr, } r.rss = append(r.rss, node) return nil } /** * @Author: yang * @Description:輪詢獲取服務 * @Date: 2021/4/7 15:36 */ func (r *WeightRoundRobinBalance) Next () string { // @Todo 沒有服務 if len(r.rss) == 0 { return "" } totalWeight := 0 var maxWeightNode *WeightNode for key , node := range r.rss { // @Todo 計算當前狀態下所有節點的effectiveWeight之和totalWeight totalWeight += node.effectiveWeight // @Todo 計算currentWeight node.currentWeight += node.effectiveWeight // @Todo 尋找權重最大的 if maxWeightNode == nil || maxWeightNode.currentWeight < node.currentWeight { maxWeightNode = node r.curIndex = key } } // @Todo 更新選中節點的currentWeight maxWeightNode.currentWeight -= totalWeight // @Todo 返回addr return maxWeightNode.addr }
6. 測試驗證
/** * @Author: yang * @Description:測試 * @Date: 2021/4/7 15:36 */ func main(){ rb := new(WeightRoundRobinBalance) rb.Add("127.0.0.1:80", "4") rb.Add("127.0.0.1:81", "2") rb.Add("127.0.0.1:82", "1") fmt.Println(rb.Next()) fmt.Println(rb.Next()) fmt.Println(rb.Next()) fmt.Println(rb.Next()) fmt.Println(rb.Next()) fmt.Println(rb.Next()) fmt.Println(rb.Next()) }
執行下看下結果:
run main.go
127.0.0.1:80
127.0.0.1:81
127.0.0.1:80
127.0.0.1:80
127.0.0.1:82
127.0.0.1:80
127.0.0.1:81
到此這篇關於Go 實現 Nginx 加權輪詢算法的方法步驟的文章就介紹到這瞭,更多相關Go 實現Nginx加權輪詢內容請搜索WalkonNet以前的文章或繼續瀏覽下面的相關文章希望大傢以後多多支持WalkonNet!
推薦閱讀:
- Golang加權輪詢負載均衡的實現
- Golang實現四種負載均衡的算法(隨機,輪詢等)
- Nginx配置之實現多臺服務器負載均衡
- Nginx使用ngx_http_upstream_module實現負載均衡功能示例
- Golang 的defer執行規則說明