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  • 负载均衡器

    2018-07-11 18:13:08
    1.常见的负载均衡器 4层负载均衡软件 4层负载均衡器基于ip+端口来进行负载均衡。 应用名 说明 F5 硬件负载均衡器,功能很好,但是成本很高 lvs 重量级的四层负载软件 nginx 轻量级的四层负载软件,带...

    1.常见的负载均衡器

    4层负载均衡软件

    4层负载均衡器基于ip+端口来进行负载均衡。

    应用名 说明
    F5 硬件负载均衡器,功能很好,但是成本很高
    lvs 重量级的四层负载软件
    nginx 轻量级的四层负载软件,带缓存功能,正则表达式较灵活
    haproxy 模拟四层转发,较灵活

    7层负载均衡软件

    7层负载均衡器基于URL等应用层信息来进行负载均衡。

    应用名 说明
    haproxy 天生负载均衡技能,全面支持七层代理,会话保持,标记,路径转移;
    nginx 只在http协议和mail协议上功能比较好,性能与haproxy差不多;
    apache 功能较差
    Mysql proxy 功能尚可。

    2. lvs的4种工作模式

    2.1 nat模式

    负载均衡器

    报文改写流程

    1.客户端发送请求报文,源ip为192.168.0.10 目标ip为192.168.1.10。
    2.调度器接收到请求报文后,根据调度算法(如rr,wrr,lc等等)选出rs2来进行提供服务。
    3.调度器改写报文,只改写目标ip为10.0.0.3。
    4.rs2返回响应报文,源ip为10.0.0.3 目标ip为192.168.0.10。
    5.调度器接收响应报文,转换源ip。源ip为192.168.1.10 目标ip为192.168.0.10,返回给客服端。

    适用场景

    小并发的业务环境。

    优点

    1.只需要一个外网ip地址配置调度器上,并且后端服务器可以用私有ip。
    2.对后端的服务器没有系统上的要求。

    缺点

    1.流进和流出的流量都会经过调度器,那么调度器就会成为一个性能瓶颈。
    2.需要调度器和后端服务器在同一个局域网内。

    2.2 dr模式

    负载均衡器

    报文改写流程

    1.客户端发送请求报文,源ip为192.168.0.10 目标ip为192.168.1.10。
    2.调度器接收到请求报文后,根据调度算法(如rr,wrr,lc等等)选出rs2来进行提供服务。
    3.调度器改写报文,只改写目标mac地址为rs2的mac。
    4.rs2返回响应报文,源ip为192.168.1.10 目标ip为192.168.0.10。直接返回给客服端。

    适用场景

    大流量高并发业务环境,如视频业务。

    优点

    调度器只负责转发请求报文没有其他的资源开销,性能最好。

    缺点

    要求调度器和后端服务器的都有一块网卡连在同一个物理网络局域网内。

    2.3 tun模式

    负载均衡器

    报文改写流程

    1.客户端发送请求报文,源ip为192.168.0.10 目标ip为192.168.1.10。
    2.调度器接收到请求报文后,根据调度算法(如rr,wrr,lc等等)选出rs2来进行提供服务。
    3.调度器对客户端发来的请求报文,重新封装成一个新的请求报文。此时新报文,源ip为192.168.1.10 目标ip为192.168.3.3。然后和rs2建立隧道转发请求报文给rs2。
    4.rs2接收到请求报文后,对其进行解封装,获得原始请求报文。
    5.rs2将请求处理完成后,直接发送响应报文给客户端。此时源ip为192.168.1.10,目标ip为192.168.0.10。

    适用场景

    需要对放在不同区域网络内的业务机器进行负载。

    优点

    1.不需要转发后端服务器的响应报文,负载能力强。
    2.服务器和调度器可以不在同一个局域网中。
    3.支持广域网负载均衡。

    缺点

    1.后端服务器必须支持“IP Tunneling”协议。
    2.系统需要建立IP隧道,资源开销大。
    3.服务器需要联通外网,安全风险较大。

    2.4 fullnat模式

    负载均衡器

    报文改写流程

    1.客户端发送请求报文,源ip为192.168.0.10 目标ip为192.168.1.10。
    2.调度器接收到请求报文后,根据调度算法(如rr,wrr,lc等等)选出rs2来进行提供服务。
    3.调度器改写报文,改写目标ip和源ip。此时源ip为10.0.1.1 目标ip为10.0.3.3。
    4.rs2返回响应报文,源ip为10.0.3.3 目标ip为10.0.1.1。
    5.调度器接收响应报文,转换源ip和目标ip。源ip为192.168.1.10 目标ip为192.168.0.10,返回给客服端。

    适用场景

    对不同局域网内的业务机器进行负载。

    优点

    1.相较于nat模式,调度器和后端服务器可以在不同的局域网内。

    缺点

    1.调度器会成为系统性能瓶颈。
    2.性能比nat模式更弱,对请求和响应报文,它比nat模式需要多修改源ip地址和目标ip地址

    转载于:https://blog.51cto.com/damaicha/2140558

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  • 负载均衡器-源码

    2021-02-13 03:57:19
    负载均衡器
  • 负载均衡器顾名思义,负载均衡器主要采取高端技术――负载均衡技术,它可以利用该技术进行各种灵活的分配计算将全部的网络请求均衡地分布到其他服务器上,通过合理管理每天的网上数据流量来减轻单个服务器上的负担,...

    负载均衡器顾名思义,负载均衡器主要采取高端技术――负载均衡技术,它可以利用该技术进行各种灵活的分配计算将全部的网络请求均衡地分布到其他服务器上,通过合理管理每天的网上数据流量来减轻单个服务器上的负担,力求达到使网络访问者享受最佳的联网体验。
    负载均衡器的功能

    1.负载均衡器具有提供服务一致性的功能,负载均衡器通过读取客户端所发出请求内的信息,进行重写报头程序然后将请求发送至合适的服务器上,该服务器会维护着该客户端信息。在http通信当中,负载均衡器提供服务一致性的功能就得到了很好的发挥,但提供该服务的途径并不是非常安全。但若将消息加密后,负载均衡器就无法读取隐藏其中的信息了。

    2.当服务集群中的某个节点无法成功处理请求时,那么该请求就会被发往其他节点上去,当请求成功发至另一节点后,原节点上的请求信息就会自动消失了。

    3.由于所有的客户端请求都会先经过负载均衡器,所以负载均衡器具有统计计量的功能,利用该功能负载均衡器就可以准确统计出各阶段各种流量流动以及各项目进行的次数等,从而网络就可以适当调整系统性能了。

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  • 客户端与弹簧云负载均衡器的负载均衡
  • 负载均衡器采用各种分配算法把网络请求分散到一个服务器集群中的可用服务器上去,有些负载均衡器集成在交换设备中,置于服务器与Internet链接之间,有些则以两块网络适配器将负载均衡功能集成到PC中,一块连接到 ...

    负载均衡器采用各种分配算法把网络请求分散到一个服务器集群中的可用服务器上去,有些负载均衡器集成在交换设备中,置于服务器与Internet链接之间,有些则以两块网络适配器将负载均衡功能集成到PC中,一块连接到 Internet上,一块连接到后端服务器群的内部网络上。

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  • spring-cloud学习笔记之负载均衡:spring-cloud-Ribbon 负载均衡器策略 自定义负载均衡策略spring-cloud学习笔记之负载均衡:spring-cloud-Ribbon 负载均衡器策略 自定义负载均衡策略 spring-cloud学习笔记之负载...

    spring-cloud学习笔记之负载均衡:spring-cloud-Ribbon 负载均衡器策略 自定义负载均衡策略

    spring-cloud学习笔记之负载均衡:spring-cloud-Ribbon 负载均衡器策略 自定义负载均衡策略

    负载均衡策略简单来说就是服务调用者调用一个服务选择服务提供者地址的方法。ribbon默认的是轮询。负载均衡策略相关类结构图:

    在这里插入图片描述

    内置类 描述
    RoundRobinRule 轮询(就是一个地址访问一次,换着来)
    AvailabilityFilteringRule 对以下两种服务器进行忽略:(1)在默认情况下,这台服务器如果3次连接失败,这台服务器就会被设置为“短路”状态。短路状态将持续30秒,如果再次连接失败,短路的持续时间就会几何级地增加。注意:可以通过修改配置loadbalancer..connectionFailureCountThreshold来修改连接失败多少次之后被设置为短路状态。默认是3次。(2)并发数过高的服务器。如果一个服务器的并发连接数过高,配置了AvailabilityFilteringRule规则的客户端也会将其忽略。并发连接数的上线,可以由客户端的..ActiveConnectionsLimit属性进行配置。
    WeightedResponseTimeRule 为每一个服务器赋予一个权重值。服务器响应时间越长,这个服务器的权重就越小。这个规则会随机选择服务器,这个权重值会影响服务器的选择。
    ZoneAvoidanceRule 以区域可用的服务器为基础进行服务器的选择。使用Zone对服务器进行分类,这个Zone可以理解为一个机房、一个机架等。
    BestAvailableRule 忽略哪些短路的服务器,并选择并发数较低的服务器。
    RandomRule 随机选择一个可用的服务器。
    Retry 重试机制的选择逻辑

    ribbon默认的是RoundRobinRule

    spring boot中如果想换可以这样:

    @Bean
    public IRule irule(){
        return new RandomRule()		//随机选择
    }
    

    当然我们可以自定义我们自己的规则:

    1. 定义配置类;

      @Configuration
      public class ConfigBeans {
      
          @Bean
          @LoadBalanced
          RestTemplate restTemplate() {
              return new RestTemplate();
          }
          @Bean
          public IRule myRule(){
              return new MyRoundRobinRule();
          }
      }
      

      MyRoundRobinRule()是我们自定义的规则策略类,这个类不要放在@componentScan所扫描的包及其子包下。

    2. 编写自定义MyRoundRobinRule()类,需求在轮播的基础上每个地址访问5次。

      public class MyRoundRobinRule extends AbstractLoadBalancerRule {
          /**
          * 在轮播的基础上,每个服务访问5次
          *
          **/
          public int totle = 0; 
          public int count = 0 ;
          
          private static Logger log = LoggerFactory.getLogger(MyRoundRobinRule.class);
          
          public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {
              if (lb == null) {
                  log.warn("no load balancer");
                  return null;
              }
      
              Server server = null;
              int count = 0;
              while (server == null && count++ < 10) {
                  List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers();
                  List<Server> allServers = lb.getAllServers();
                  int upCount = reachableServers.size();
                  int serverCount = allServers.size();
      
                  if ((upCount == 0) || (serverCount == 0)) {
                      log.warn("No up servers available from load balancer: " + lb);
                      return null;
                  }
      
                  //public int totle = 0; 
          		//public int count = 0;
                  //加入的代码
                  for(totle<5){
                      server = allServers.get(count);
                      totle++
                  }else{
                      totle=0;
                      count++;
                      if(count>=serverCount){
                          count=0;
                      }
                  }
                  
                  int nextServerIndex = incrementAndGetModulo(serverCount);
                  server = allServers.get(nextServerIndex);
      
                  if (server == null) {
                      /* Transient. */
                      Thread.yield();
                      continue;
                  }
      
                  if (server.isAlive() && (server.isReadyToServe())) {
                      return (server);
                  }
      
                  // Next.
                  server = null;
              }
      
              if (count >= 10) {
                  log.warn("No available alive servers after 10 tries from load balancer: "
                          + lb);
              }
              return server;
          }
      
          private int incrementAndGetModulo(int modulo) {
              for (;;) {
                  int current = nextServerCyclicCounter.get();
                  int next = (current + 1) % modulo;
                  if (nextServerCyclicCounter.compareAndSet(current, next))
                      return next;
              }
          }
      
          @Override
          public Server choose(Object key) {
              return choose(getLoadBalancer(), key);
          }
      
          @Override
          public void initWithNiwsConfig(IClientConfig clientConfig) {
          }
      }
      
      
    3. 主启动类中加入**@RibbonClient**

      @RibbonClient(name=“HELLO-SERVICE”, configuration=MyRoundRobinRule.class)

    4. 测试

    展开全文
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