Nginx的负载均衡策略及配置

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为了增加对负载均衡的好感，我们先了解负载均衡能实现什么。

• 将多个服务器节点绑定在一起提供统一的服务入口。
• 故障转移，在意外发生的时候，可以增加一层保险，减少损失。
• 降低上线运维复杂度，实现平滑上线。运维和开发同学都喜欢。

下面正式进入主题。

一、Nginx的负载均衡策略

负载均衡就是将请求“均衡”地分配到多台业务节点服务器上。这里的“均衡”是依据实际场景和业务需要而定的。

对于Nginx来说，请求到达Nginx，Nginx作为反向代理服务器，有绝对的决策权，可以按照规则将请求分配给它知道的节点中的一个，通过这种分配，使得所有节点需要处理的请求量处于相对平均的状态，从而实现负载均衡。

Nginx支持的负载均衡策略很多，比较重点的如下：

• round robin(轮询)
• random(随机)
• weight(权重)
• fair(按响应时长，三方插件)
• url_hash(url的hash值)
• ip_hash(ip的hash值)
• least_conn(最少连接数)

这么多的策略，非常不利于记忆和选择，我们不妨将这些常见的策略归类，分而化之，方便挑选。

第一类 最佳实现

• weight(权重)
• random(随机)

最佳实践，其实就是最常见、最普通的默认配置，当然也是在一定程度上最好用的配置。不知道用什么方式的时候，就可以选择用这一类型。

轮询不用多说。这里的随机，其实在大量请求的情况下，按照概率的理论等同于轮询的方式。

轮询配置参考：

#默认配置就是轮询策略
upstream server_group {
   server backend1.example.com;
   server backend2.example.com;
}

随机配置参考：

upstream server_group { 
   random; 
   server backend1.example.com; 
   server backend2.example.com; 
   server backend3.example.com; 
   server backend4.example.com;
}

第二类 性能优先

• weight(权重)
• fair(按响应时长，三方插件)
• least_conn(最少连接数)

让业务节点中性能更强的机器得到更多请求，这也是一个比较好的分配策略。

什么是性能更好的机器？这个问题也有很多的维度去考量。

• 从经验或硬件上分为高权重、低权重的机器。
• 按照节点请求的响应时长来决定是多分配请求，还是少分配请求。
• 按照保持的连接数。一般来说保持的连接数越多说明处理的任务越多，也是最繁忙的，可以将请求分配给其他机器处理。

权重的配置参考：

upstream server_group {
    server backend1.example.com weight=5;
    #默认为不配置权重为1
    server backend2.example.com;
}

响应的时长(fair)配置参考：需要在Nginx编译时加入nginx-upstream-fair模块。

upstream server_group{
   fair;
   server backend1.example.com; 
   server backend2.example.com; 
   server backend3.example.com; 
   server backend4.example.com;
}

最少连接数(least_conn)配置参考：

upstream server_group {
    least_conn;
    server backend1.example.com;
    server backend2.example.com;
}

第三类 保持稳定

• ip_hash
• url_hash

很多请求都是有状态的，上一次请求到哪个业务节点，这次还要请求到哪台机器。比如常见的session就是这样一种有状态的业务。

这里Nginx提供了按照客户端ip的hash来作为用户的标示分配、url的hash作为分配标示的规则。本质上还是要找到用户的请求中不变的要素，抽离出来，这样就可以进行分配了。

ip_hash配置参考：

upstream server_group {
    ip_hash;
    server backend1.example.com;
    server backend2.example.com;
}

url_hash配置参考：

upstream server_group{
   hash $request_uri consistent;
   server backend1.example.com; 
   server backend2.example.com; 
   server backend3.example.com; 
   server backend4.example.com;
}

二、Nginx支持一致性哈希进行分配

Nginx支持一致性hash进行分配，也就是配置中consistent。

什么是一致性hash？为什么要引入这个机制？在生产环境下，业务节点经常会出现增加或减少的情况，就算这种增加或减少都是被动的，也可能会对hash分配产生影响。如何能够做到尽量减少影响呢？这时一致性hash被发明出来。

一致性hash解决两个问题：

• 分配特别不均匀；
• 节点变动除了对分配到这个节点上的请求有影响，还会导致其他节点上的请求重新分配。

1）如何解决分配不均的问题

将原来的每一个节点复制出N个虚拟节点，并且给这些虚拟节点都起个名字。

比如原来有5个节点，分配的时候经常会不均匀，现在每个节点都虚拟出N个节点，就是5*N个节点，会极大降低分配不均匀的情况。下面就要说说如何分配的问题了。

2）如何解决节点变动的问题

一致性哈希的基本思想：

• 定义一个[0,(2^32)-1]的数值空间。相当于取长度从 0到2^32-1 的线段。
• 节点映射到线段上。将每个节点，包括虚拟节点，都通过hash算法得到数值，然后映射到这个取值区间上。

如下图。

• 计算数据的Hash值。把请求中的关键字符串通过hash算法得到一个数值，在线段中找到一个位置，如果算出来的数值大于2^32-1则认为是0。按照这个规则，其实是把这个线段首尾相连形成一个环，所以也叫hash环。
• 数据节点在线段上找归属的节点。沿着这个线段向右找到离得最近的节点，并把该节点作为这个数据的归属节点。

下面再来看节点的变化对一致性Hash的影响。

• 节点减少：比如NodeA突然故障了，原来分配到其他节点上的数据不会发生变化，只有分配到NodeA上的数据会重新找离它们最近的点，从而减少了hash重新分配的数量。这也是一致性hash最大的优势。
• 节点增加：比如现在请求量抖增，需要增加节点降低负载。当新加入节点NodeE时，NodeE及它的一群虚拟节点会根据hash值分配在hash环上。这时，大部分数据再根据一致性哈希规则找其归属的Node节点都不会发生变化，只有那些值计算出来发现离NodeE更近的数据发生了变化，但数量毕竟是有限的，减少了因为节点增加造成的影响。

三、故障节点摘除与恢复

先看看经典配置，再详细解释。

upstream server_group {
    server backend1.example.com ;
    server backend2.example.com  max_fails=3 fail_timeout=30s;
    server backup1.example.com  backup;
}

max_fails=number

这个参数决定了多少次请求后端失败后会暂停这个业务节点，不再给它发新的请求，默认值是1。此参数需要配合fail_timeout一起用。

题外话：如何定义失败，有很多种类型，这里因为主要处理HTTP代理，所以更关注proxy_next_upstream。

proxy_next_upstream：主要定义了当服务节点出现状况时，会将请求发给其他节点，也就是定义了怎么算作业务节点失败。

fail_timeout=time

决定了当Nginx认定这个节点不可用时，暂停多久。不配置默认就是10s。

把上面两个参数联合起来考虑就是：当Nginx发现发送到这个节点上的请求失败了3次的时候，就会把这个节点摘除，摘除时间是30s，30s后才会再次发送请求到这个节点上。

backup

类似于switch语句中的default，当主要节点都挂了的时候，会把请求打到这个backup节点。这是最后一个救兵了。

四、总结

由于Nginx采用了反向代理技术，对于请求的转发有绝对的控制权，使得负载均衡变成了可能。

本文介绍了负载均衡的概念，详细分类了Nginx的负载均衡策略，并提供了简单配置参考。同时介绍了一致性hash的原理，及常用的故障节点的摘除与恢复。