1、前言在一个典型的高并发、大用户量的Web互联网系统的架构设计中，对HTTP集群的负载均衡设计是作为高性能系统优化环节中必不可少的方案。HTTP负载均衡的本质上是将Web用户流量进行均衡减压，因此在互联网的大流量项目中，其重要性不言而喻。 本文将以简洁通俗的文字，为你讲解主流的HTTP服务端实现负载均衡的常见方案，以及具体到方案中的负载均衡算法的实现原理。理解和掌握这些方案、算法原理，有助于您今后的互联网项的技术选型和架构设计，因为没有哪一种方案和算法能解决所有问题，只有针对特定的场景使用合适的方案和算法才是最明智的选择。 即时通讯网注：本文中所提及的HTTP负载均衡方案和算法，并不完全适用IM即时通讯Socket长连接的负载均衡，因为IM长连接、有状态的特性，跟HTTP这种短连接、无状态的特征是矛盾的，所以请勿盲目套用。但，一个完整的IM系统是由HTTP短连接+IM长连接组成，因而本文内容虽不能套用于IM长连接的负载均衡方案，但可以用于您IM的高并发、大用户量的HTTP短连接的方案设计。 2、相关文章深入阅读以下文章，有助于您更好地理解本篇内容：
3、什么是负载均衡？早期的互联网应用，由于用户流量比较小，业务逻辑也比较简单，往往一个单服务器就能满足负载需求。随着现在互联网的流量越来越大，稍微好一点的系统，访问量就非常大了，并且系统功能也越来越复杂，那么单台服务器就算将性能优化得再好，也不能支撑这么大用户量的访问压力了，这个时候就需要使用多台机器，设计高性能的集群来应对。 那么，多台服务器是如何去均衡流量、如何组成高性能的集群的呢？ 此时就需要请出 「负载均衡器」 入场了。 负载均衡（Load Balancer）是指把用户访问的流量，通过「负载均衡器」，根据某种转发的策略，均匀的分发到后端多台服务器上，后端的服务器可以独立的响应和处理请求，从而实现分散负载的效果。负载均衡技术提高了系统的服务能力，增强了应用的可用性。 负载均衡的基本原理就像下图这样： <ignore_js_op>  4、主流负载均衡方案有几种？目前市面上最常见的负载均衡技术方案主要有三种：
三种方案各有优劣，DNS负载均衡可以实现在地域上的流量均衡，硬件负载均衡主要用于大型服务器集群中的负载需求，而软件负载均衡大多是基于机器层面的流量均衡。在实际场景中，这三种是可以组合在一起使用。 下面分别来详细讲讲这些方案。 4.1基于DNS负载均衡<ignore_js_op>  基于DNS来做负载均衡其实是一种最简单的实现方案，通过在DNS服务器上做一个简单配置即可。 其原理就是：当用户访问域名的时候，会先向DNS服务器去解析域名对应的IP地址，这个时候我们可以让DNS服务器根据不同地理位置的用户返回不同的IP。比如南方的用户就返回我们在广州业务服务器的IP，北方的用户来访问的话，我就返回北京业务服务器所在的IP。 在这个模式下，用户就相当于实现了按照「就近原则」将请求分流了，既减轻了单个集群的负载压力，也提升了用户的访问速度。 使用DNS做负载均衡的方案，天然的优势就是配置简单，实现成本非常低，无需额外的开发和维护工作。 但是它也有一个明显的缺点：当配置修改后，生效不及时。这个是由于DNS的特性导致的，DNS一般会有多级缓存，所以当我们修改了DNS配置之后，由于缓存的原因，会导致IP变更不及时，从而影响负载均衡的效果。 另外，使用DNS做负载均衡的话，大多是基于地域或者干脆直接做IP轮询，没有更高级的路由策略，所以这也是DNS方案的局限所在。 4.2基于硬件负载均衡<ignore_js_op>  硬件的负载均衡那就比较牛逼了，比如大名鼎鼎的 F5 Network Big-IP，也就是我们常说的 F5，它是一个网络设备，你可以简单的理解成类似于网络交换机的东西，完全通过硬件来抗压力，性能是非常的好，每秒能处理的请求数达到百万级，即 几百万/秒 的负载，当然价格也就非常非常贵了，十几万到上百万人民币都有。 因为这类设备一般用在大型互联网公司的流量入口最前端，以及政府、国企等不缺钱企业会去使用。一般的中小公司是不舍得用的。 采用 F5 这类硬件做负载均衡的话，主要就是省心省事，买一台就搞定，性能强大，一般的业务不在话下。而且在负载均衡的算法方面还支持很多灵活的策略，同时还具有一些防火墙等安全功能。但是缺点也很明显，一个字：贵。 4.3基于软件负载均衡<ignore_js_op>  软件负载均衡是指使用软件的方式来分发和均衡流量。软件负载均衡分为7层协议 和 4层协议。 网络协议有七层，基于第四层传输层来做流量分发的方案称为4层负载均衡，例如 LVS；而基于第七层应用层来做流量分发的称为7层负载均衡，例如 Nginx。这两种在性能和灵活性上是有些区别的。 基于4层的负载均衡性能要高一些，一般能达到 几十万/秒 的处理量，而基于7层的负载均衡处理量一般只在 几万/秒 。 基于软件的负载均衡的特点也很明显，便宜。在正常的服务器上部署即可，无需额外采购，就是投入一点技术去优化优化即可，因此这种方式是互联网公司中用得最多的一种方式。 5、常用的均衡算法有哪些？上面讲完了常见的负载均衡技术方案，那么接下来咱们看一下，在实际方案应用中，一般可以使用哪些均衡算法？ 主要的均衡算法有：
下面来分别介绍一下这几种均衡算法/策略的特点。 5.1轮询策略轮询策略其实很好理解，就是当用户请求来了之后，「负载均衡器」将请求轮流的转发到后端不同的业务服务器上。这个策略在DNS方案中用的比较多，无需关注后端服务的状态，只药有请求，就往后端轮流转发，非常的简单、实用。 在实际应用中，轮询也会有多种方式，有按顺序轮询的、有随机轮询的、还有按照权重来轮询的。前两种比较好理解，第三种按照权重来轮询，是指给每台后端服务设定一个权重值，比如性能高的服务器权重高一些，性能低的服务器给的权重低一些，这样设置的话，分配流量的时候，给权重高的更多流量，可以充分的发挥出后端机器的性能。 5.2负载度策略负载度策略是指当「负载均衡器」往后端转发流量的时候，会先去评估后端每台服务器的负载压力情况，对于压力比较大的后端服务器转发的请求就少一些，对于压力比较小的后端服务器可以多转发一些请求给它。 这种方式就充分的结合了后端服务器的运行状态，来动态的分配流量了，比轮询的方式更为科学一些。 但是这种方式也带来了一些弊端，因为需要动态的评估后端服务器的负载压力，那这个「负载均衡器」除了转发请求以外，还要做很多额外的工作，比如采集 连接数、请求数、CPU负载指标、IO负载指标等等，通过对这些指标进行计算和对比，判断出哪一台后端服务器的负载压力较大。 因此这种方式带来了效果优势的同时，也增加了「负载均衡器」的实现难度和维护成本。 5.3响应策略响应策略是指，当用户请求过来的时候，「负载均衡器」会优先将请求转发给当前时刻响应最快的后端服务器。 也就是说，不管后端服务器负载高不高，也不管配置如何，只要觉得这个服务器在当前时刻能最快的响应用户的请求，那么就优先把请求转发给它，这样的话，对于用户而言，体验也最好。 那「负载均衡器」是怎么知道哪一台后端服务在当前时刻响应能力最佳呢？ 这就需要「负载均衡器」不停的去统计每一台后端服务器对请求的处理速度了，比如一分钟统计一次，生成一个后端服务器处理速度的排行榜。然后「负载均衡器」根据这个排行榜去转发服务。 那么这里的问题就是统计的成本了，不停的做这些统计运算本身也会消耗一些性能，同时也会增加「负载均衡器」的实现难度和维护成本。 5.4哈希策略Hash策略也比较好理解，就是将请求中的某个信息进行hash计算，然后根据后端服务器台数取模，得到一个值，算出相同值的请求就被转发到同一台后端服务器中。 常见的用法是对用户的IP或者ID进行这个策略，然后「负载均衡器」就能保证同一个IP来源或者同一个用户永远会被送到同一个后端服务器上了，一般用于处理缓存、会话等功能的时候特别好用。 6、本文小结基于运营成本的考虑，目前在互联网项目中，HTTP服务端的负载均衡的具体解决方案，用的最多的还是Nginx（及其分支，比如淘宝的Tengin），如果有时间，建议可以把Nginx下载下来，仔细研究研究它的负载均衡原理，以及它所提供的几种负载均衡算法，理论联系实际来学习就更能促进你对相关知识的理解和掌握了。 得益于Nginx这种开源免费的高性能方案，它们间接地促进了互联网的繁荣，感谢这些伟大开源方案背后的无私贡献者们！ 附录：更多架构设计方案的文章精选《浅谈IM系统的架构设计》 《简述移动端IM开发的那些坑：架构设计、通信协议和客户端》 《一套海量在线用户的移动端IM架构设计实践分享(含详细图文)》 《一套原创分布式即时通讯(IM)系统理论架构方案》 《从零到卓越：京东客服即时通讯系统的技术架构演进历程》 《蘑菇街即时通讯/IM服务器开发之架构选择》 《腾讯QQ1.4亿在线用户的技术挑战和架构演进之路PPT》 《微信后台基于时间序的海量数据冷热分级架构设计实践》 《微信技术总监谈架构：微信之道——大道至简(演讲全文)》 《如何解读《微信技术总监谈架构：微信之道——大道至简》》 《快速裂变：见证微信强大后台架构从0到1的演进历程（一）》 《17年的实践：腾讯海量产品的技术方法论》 《移动端IM中大规模群消息的推送如何保证效率、实时性？》 《现代IM系统中聊天消息的同步和存储方案探讨》 《IM开发基础知识补课(二)：如何设计大量图片文件的服务端存储架构？》 《IM开发基础知识补课(三)：快速理解服务端数据库读写分离原理及实践建议》 《IM开发基础知识补课(四)：正确理解HTTP短连接中的Cookie、Session和Token》 《WhatsApp技术实践分享：32人工程团队创造的技术神话》 《微信朋友圈千亿访问量背后的技术挑战和实践总结》 《王者荣耀2亿用户量的背后：产品定位、技术架构、网络方案等》 《IM系统的MQ消息中间件选型：Kafka还是RabbitMQ？》 《腾讯资深架构师干货总结：一文读懂大型分布式系统设计的方方面面》 《以微博类应用场景为例，总结海量社交系统的架构设计步骤》 《快速理解高性能HTTP服务端的负载均衡技术原理》 >> 更多同类文章 …… |
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