1、概述
通过前面文章的介绍，并不能覆盖负载均衡层的所有技术，但是可以作为一个引子，告诉各位读者一个学习和使用负载均衡技术的思路。虽然后面我们将转向“业务层”和“业务通信”层的介绍，但是对负载均衡层的介绍也不会停止。在后续的时间我们将穿插进行负载均衡层的新文章的发布，包括Nginx技术的再介绍、HaProxy、LVS新的使用场景等等。
这篇文章我们对前面的知识点进行总结，并有意进行一些扩展，以便于各位读者找到新的学习思路。
2、负载均衡层的核心思想
2-1、一致性哈希与Key的选取
我们详细介绍了一致性哈希算法。并且强调了一致性Hash算法是现代系统架构中的最关键算法之一，在分布式计算系统、分布式存储系统、数据分析等众多领域中广泛应用。针对我的博文，在负载均衡层、业务通信层、数据存储层都会有它的身影。
一致性算法的核心是：
- 使用对象的某一个属性(这个属性可以是服务器的IP地址、开放端口 还可以是用户名、某种加密串。凡是你可以想到的有散列意义的属性)，算出一个整数，让其分布在0 至 2的32次方 范围内。
- 一台服务器的某个或者某一些属性当然也可以进行hash计算，并且根据计算分布在这个圆环上的某一个点，也就是图中圆环上的蓝色点。
- 一个处理请求到来时，根据这个请求的某一个或者某一些属性进行hash计算，并且根据计算记过分布在这个圆环上的某一个点上。也就是上图圆环上的黄色点。
- 我们约定落在某一个蓝点A左侧和蓝点B右侧的黄色点所代表的请求，都有蓝点A所代表的服务器进行处理，这样就完成解决了“谁来处理”的问题。在蓝色点稳定存在的前提下，来自于同一个Hash约定的请求所落在的位置都是一样的，这就保证了服务处理映射的稳定性。
- 当某一个蓝色点由于某种原因下线，其所影响到的黄色点也是有限的。即下一次客户端的请求将由其他的蓝色点所代表的服务器进行处理。
2-2、轮询与权
不加权轮询，就是主控节点(任务来源点)在不考虑目标节点的任何因素的情况下(例如CPU性能、磁盘性能、网络性能)，按照目标节点的列表顺序将任务依次分配下去。这是最简单的轮询，也是对主控节点实现复杂性要求最低的轮询。我之前的博文《架构设计：负载均衡层设计方案(2)——Nginx安装》、《架构设计：负载均衡层设计方案(4)——LVS原理》 都对这种最简轮询进行了介绍：例如LVS中的“rr”参数。
加权轮询中的“权”，您可以看成是“轮询”依据的意思。“权”可以是很多种可能，可以是目标机器的性能量化值、可以是一个固定的数字(按照固定数字加权)、可以是目标节点的网络速度。例如LVS中的“lc”参数，就是指按照目标机器，现在已有的“连接”数量进行加权：连接数量越少，越有更大的几率获得这个任务的处理权。
2-3、租约与健康检查
租约协议主要为了保证一个事实：如果服务器对客户端的检查操作在“最迟时间”失败后，那么服务器端肯定会注销客户端的登录信息，同时客户端上服务器的连接信息也会消失(并且不在向下提供服务)。每一次检查成功，这个“最迟时间”都会向后推移。
租约协议和我们提到的哈希算法一下一样，也是系统架构设计中最基本的设计思想，并且大量运用在各类型的系统中，它的工作原理是每一位架构师都需要掌握的。例如：zookeeper使用这个协议保证Flow节点和Leader节点的链路是正常的;分布式存储系统用这个协议保证datanode和namenode的连接是正常的;
3、负载均衡层技术汇总
在前面的博文中，我重点介绍了Nginx、LVS、Keepalived技术。由于时间有限，这里我们对博文中提到的几种技术进行一个总结，然后再扩展介绍一下DNS技术、CDN技术和硬件负载技术。
3-1、Nginx技术
在负载均衡层这个大的章节中，我有三篇文章都在直接介绍Nginx的原理和使用。但是之后有朋友给我反映还想了解更多的Nginx知识，特别点名要求我再做一篇文章介绍Nginx的动态缓存。是的，我在后面的时间里是有计划介绍Nginx的动态缓存技术，还会介绍Nginx和多款主流的反向代理软件的性能对比。但这需要时间，特别是我不想去网上找一些已有的性能对比图，还是自己一边做这样的性能测试，一边做性能报告比较靠谱。
下面这些技术是我在博文中已经重点介绍过得，我们再做一下总结：
- Nginx中的连接数限制问题
重要的配置项包括：worker_processes、worker_connections。但是光是配置这些属性是不够的，最关键的是我们要打开操作系统级别的“最大文件数”限制问题。使用“ulimit -n 65535”设置本次会话的“最大文件数”限制;还要使用“vim /etc/security/limits.conf”命令，修改内核的配置信息。主要是以下两项：
soft nofile 65535
hard nofile 65535
另外，还要注意和nginx配置项中的“worker_rlimit_nofile”属性共同使用：
user root root;
worker_processes 4;
worker_rlimit_nofile 65535;#error_log logs/error.log; #error_log logs/error.log notice; #error_log logs/error.log info;#pid logs/nginx.pid; events {
use epoll;
worker_connections 65535;
}
- Nginx中的Gzip技术
gzip是Nginx进行HTTP Body数据压缩的技术。下面这段Nginx配置信息是启用gzip压缩的实例：
#开启gzip压缩服务， gzip on;#gzip压缩是要申请临时内存空间的，假设前提是压缩后大小是小于等于压缩前的。例如，如果原始文件大小为10K，那么它超过了8K，所以分配的内存是8 * 2 = 16K;再例如，原始文件大小为18K，很明显16K也是不够的，那么按照 8 * 2 * 2 = 32K的大小申请内存。如果没有设置，默认值是申请跟原始数据相同大小的内存空间去存储gzip压缩结果。 gzip_buffers 2 8k;#进行压缩的原始文件的最小大小值，也就是说如果原始文件小于5K，那么就不会进行压缩了 gzip_min_length 5K;#gzip压缩基于的http协议版本，默认就是HTTP 1.1 gzip_http_version 1.1;# gzip压缩级别1-9，级别越高压缩率越大，压缩时间也就越长CPU越高 gzip_comp_level 5;#需要进行gzip压缩的Content-Type的Header的类型。建议js、text、css、xml、json都要进行压缩;图片就没必要了，gif、jpge文件已经压缩得很好了，就算再压，效果也不好，而且还耗费cpu。 gzip_types text/HTML text/plain application/x-javascript text/css application/xml;
http返回数据进行压缩的功能在很多场景下都实用：
a、 如果浏览器使用的是3G/4G网络，那么流量对于用户来说就是money。
b、 压缩可节约服务器机房的对外带宽，为更多用户服务。按照目前的市场价良好的机房带宽资源的一般在200RMB/Mbps，而服务器方案的压力往往也来自于机房带宽。
c、 不是Nginx开启了gzip功能，HTTP响应的数据就一定会被压缩，除了满足Nginx设置的“需要压缩的http格式”以外，客户端(浏览器)也需要支持gzip(不然它怎么解压呢)，一个好消息是，目前大多数浏览器和API都支持http压缩。
- Nginx中的rewrite(重写)技术
Nginx的强大在于其对URL请求的重写(重定位)。Nginx的rewrite功能依赖于PCRE Lib，请一定在Nginx编译安装时，安装Pcre lib。
下面是一段rewrite的示例：
#示例1：location ~* ^/(.+)/(.+).(jpg|gif|png|jpeg)$ {
rewrite ^/orderinfo/(.+).(jpg|gif|png|jpeg)$ /img/$1.$2 break;
root /cephclient;
}#location在不进行大小写区分的情况下利用正则表达式对$url进行匹配。当匹配成功后进行rewrite重定位。#rewrite进行重写url的规则是：regex表达式第一个括号中的内容对应$1，regex表达式第二个括号中的内容对应$2，以此类推。#这样重定位的意义就很明确了：将任何目录下的文件名重定位到img目录下的对应文件名，#并且马上在这个location中（注意是Nginx，而不是客户端）执行这个重写后的URL定位。#示例2：server {
。。。。
。。。。
location ~* ^/orderinfo/(.+).(jpg|gif|png|jpeg)$ {
rewrite ^/orderinfo/(.+).(.+)$ /img/$1.$2 last;
}
location / {
root /cephclient;
}
}#在server中，有两个location位置，当url需要访问orderinfo目录下的某一个图片时，rewrite将重写这个url，#并且重新带入这个url到server执行，这样“location /”这个location就会执行了，并找到图片存储的目录。- Nginx的图片处理模块
http_image_filter_module 是nginx的图片处理模块，是使用nginx进行静态资源和动态资源分开管理的关键引用技术。通过这个模块可以对静态资源进行缩放、旋转、验证。
需要注意的是，http_image_filter_module模块所处理的缩率图片是不进行保存的，完全使用节点的CPU性能进行计算，使用节点的内存进行临时存储。所以如果要使用http_image_filter_module进行图片处理，一定要根据客户端的请求规模进行nginx节点的调整。并且当站点的PV达到一定的规模时，一定要使用CDN技术进行访问加速、对图片的访问处理手段进行规划。
由于我们在之前涉及Nginx的文章中，并没有详细讲解Nginx的图片处理模块，只是说了要进行介绍，所以这里我给出一个较为详细的安装和配置示例：
nginx的http_image_filter_module模块由GD library进行支持，所以要使用这个图片处理模块，就必须进行第三方依赖包的安装：
yum install gd-devel
然后，Nginx要进行重新编译：
configure --with-http_image_filter_modulemake && make install
使用图片处理模块的配置示例：
location ~* /(.+)_(d+)_(d+).(jpg|gif|png|ioc|jpeg)$ { set $h $3; set $w $2;
rewrite /(.+)_(d+)_(d+).(jpg|gif|png|ioc|jpeg)$ /$1.$4 break;
image_filter resize $w $h;
image_filter_buffer 2M;
}其中关于正则表达式的语法和已经介绍过的rewrite的语法就不再进行介绍了，主要看http_image_filter_module相关的属性设置：
image_filter test：测试图片文件合法性
image_filter rotate：进行图片旋转，只能按照90 | 180 | 270进行旋转
image_filter size：返回图片的JSON数据
image_filter resize width height：按比例进行图片的等比例缩小，注意，是只能缩小，第二缩小是等比例的。
image_filter_buffer：限制图片最大读取大小，没有设置就是1M；根据不同的系统最好设置为2M—3M
image_filter_jpeg_quality：设置jpeg图片的压缩比例（1-99，越高越好）
image_filter_transparency：禁用gif和png图片的透明度。
- 和Nginx类似的其他技术/软件
目前行业内也有很多与Nginx解决同类问题的软件，他们分别是Apache基金会的 Apache HTTP Server、淘宝开源的Tengine、Haproxy、包括Windows 下运行的IIS，也支持反向代理 。
这里笔者再次重点提到Tengine，建议各位读者有时间的时候可以使用一下，这个对Nginx进行了深度再开发的软件。
3-2、LVS技术
LVS是Linux Virtual Server的简写，意即Linux虚拟服务器，是一个虚拟的服务器集群系统。本项目在1998年5月由章文嵩博士成立。
LVS集群采用IP负载均衡技术和基于内容请求分发技术。调度器具有很好的吞吐率，将请求均衡地转移到不同的服务器上执行，且调度器自动屏蔽掉服务器的故障，从而将一组服务器构成一个高性能的、高可用的虚拟服务器。整个服务器集群的结构对客户是透明的，而且无需修改客户端和服务器端的程序。
在我的系列文章中，《架构设计：负载均衡层设计方案(4)——LVS原理》 、《架构设计：负载均衡层设计方案(5)——LVS单节点安装》 、《负载均衡层设计方案(7)——LVS + Keepalived + Nginx安装及配置》 都涉及到LVS的讲解。
这里我们再总结一下LVS中的三种工作模式：
3-2-1、NAT模式
NAT方式是一种由LVS Master服务节点收到数据报，然后转给下层的Real Server节点，当Real Server处理完成后回发给LVS Master节点然后又由LVS Master节点转发出去的工作方式。LVS的管理程序IPVSADMIN负责绑定转发规则，并完成IP数据报文和TCP数据报文中属性的重写。
LVS-NAT模式的优点在于：
- 配置管理简单。LVS-NAT的工作方式是LVS三种工作模式中最容易理解、最容易配置、最容易管理的工作模式。
- 节省外网IP资源，一般机房分配给使用者的IP数量是有限的，特别是您购买的机架的数量不多时。LVS-NAT工作方式将您的系统架构封装在局域网中，只需要LVS有一个外网地址或外网地址映射就可以实现访问了。
- 系统架构相对封闭。在内网环境下我们对防火墙的设置要求不会很高，也相对容易进行物理服务器的运维。您可以设置来源于外网的请求需要进行防火墙过滤，而对内网请求开放访问。
- 另外改写后转给Real Server的数据报文，Real Server并不会关心它的真实性，只要TCP校验和IP校验都能通过，Real Server就可以进行处理。所以LVS-NAT工作模式下Real Server可以是任何操作系统，只要它支持TCP/IP协议即可。
3-2-2、DR模式
LVS的DR工作模式，是目前生产环境中最常用的一种工作模式，网上的资料也是最多的，有的文章对DR工作模式的讲解还是比较透彻的：
LVS-DR模式的优点在于：
解决了LVS-NAT工作模式中的转发瓶颈问题，能够支撑规模更大的负载均衡场景。
比较耗费网外IP资源，机房的外网IP资源都是有限的，如果在正式生产环境中确实存在这个问题，可以采用LVS-NAT和LVS-DR混合使用的方式来缓解。
LVS-DR当然也有缺点：
配置工作较LVS-NAT方式稍微麻烦一点，您至少需要了解LVS-DR模式的基本工作方式才能更好的指导自己进行LVS-DR模式的配置和运行过程中问题的解决。
由于LVS-DR模式的报文改写规则，导致LVS节点和Real Server节点必须在一个网段，因为二层交换是没法跨子网的。但是这个问题针对大多数系统架构方案来说，实际上并没有本质限制。
3-2-3、TUN模式
LVS-DR模式和LVS-TUN模式的工作原理完全不一样，工作场景完全不一样。DR基于数据报文重写，TUN模式基于IP隧道，后者是对数据报文的重新封装：
IPIP隧道。将一个完整的IP报文封装成另一个新的IP报文的数据部分，并通过路由器传送到指定的地点。在这个过程中路由器并不在意被封装的原始协议的内容。到达目的地点后，由目的地方依靠自己的计算能力和对IPIP隧道协议的支持，打开封装协议，取得原始协议：
可以说LVS-TUN方式基本上具有LVS-DR的优点。在此基础上又支持跨子网间穿透。
3-3、CDN技术
CDN技术Content Delivery Network：内容分发网络。为什么有时我们访问互联网上的视频资源、图片资源会比较慢，甚至访问失败。其中有一个重要的原因，是资源的物理位置离客户端太远了，可能其中有4层NAT设备(相当于使用网通的线路访问电信服务器上的资源)。
我们试想一下，如果将我们要访问的资源放到离我们客户端最近的一个服务上(例如在广州的客户端访问的资源就在广州的机房)。那么是不是就解决了这个问题(这个点称为“边缘节点”)。这就是CDN网络解决的问题，如下图所示：
可以说LVS-TUN方式基本上具有LVS-DR的优点。在此基础上又支持跨子网间穿透。
3-3、CDN技术
CDN技术Content Delivery Network：内容分发网络。为什么有时我们访问互联网上的视频资源、图片资源会比较慢，甚至访问失败。其中有一个重要的原因，是资源的物理位置离客户端太远了，可能其中有4层NAT设备(相当于使用网通的线路访问电信服务器上的资源)。
我们试想一下，如果将我们要访问的资源放到离我们客户端最近的一个服务上(例如在广州的客户端访问的资源就在广州的机房)。那么是不是就解决了这个问题(这个点称为“边缘节点”)。这就是CDN网络解决的问题，如下图所示：
目前CDN服务不需要我们进行开发，市面上有很多公司都提供免费的/付费的 CDN服务。当然如果您想自行搭建CDN网络，可以参考以下技术方案：
Squid：Squid是一个缓存internet数据的一个软件，它接收用户的下载申请，并自动处理所下载的数据。目前，国内很多CDN服务商的网络都是基于Squid搭建的
利用Nginx的proxy_cache搭建：Nginx中的rewrite技术实际上就可以实现URL请求重写，实现请求转发。而Nginx中的proxy_cache组件可以使得从远端请求的源数据保存在本地，从而实现一个CDN网络的搭建。
自己写：CDN网络没有特别复杂的技术门槛，如果您有特别的需求，可以自己写一个。当然上图中所介绍的CDN网络属于第一代CDN网络，将第二代/第三代P2P技术加入到CDN原理中，可以形成第二代CDN网络：如下图所示：
第三代P2P技术又被称为混合型P2P技术主要是为了解决元数据服务器的处理压力，加速资源的本地化速度。关于P2P技术我会在讲完“业务系统设计”、“业务通信系统设计”后，专门做一个新的专题进行介绍。另外提一下，YouTube的P2P网络就是自己做的。
3、负载均衡层技术汇总
3-4、Keepalived技术
在这些文章中从来没有单独介绍Keepalived。这是因Keepalived是为了监控集群节点的工作状态，在因为某种原因不能正常提供服务的前提下，完成备机的切换。这里面有两个关键点：监控节点上提供的服务、完成网络切换。keepalived本身是不提供业务服务的，只是监控提供的服务是否正常工作，那么既然都没有可以监控的服务，那么Keepalived有什么独立使用的必要呢?
下图是Nginx + Keepalived的工作结构和LVS + Keepalived 的工作结构：
Nginx + Keepalived的工作方式
LVS + Keepalived + Nginx的工作方式
相关技术还有：
Heartbeat是Linux-HA计划中的一个重要项目，它的功能比Keepalived更强大，安装和管理也相对复杂。网络上有很多资料介绍Heartbeat和Keepalived的优缺点和使用对比。但就我自己的使用经验来说，个人更喜欢使用Keepalived，原因很简单：Keepalived安装和配置更简单，而且够用。另外Redhat Rhcs套件也可以搭建类似的HA集群，但是说实话本人没有尝试过。
3-5、DNS轮询和智能DNS
//TODO DNS技术还没有介绍
3-6、硬件负载
在这个系列的“负载均衡层设计方案”博文中，我们所提到的诸如Nginx、LVS等技术，没有详细讲述的Haproxy、Squid等技术，都是基于软件的负载技术。F5是一家公司，它的BIG-IP LTM技术是基于硬件负载的。硬件负载方案提供了软件负载技术无法提供了性能空间，并且集成了NAT映射功能、SSL加速、Cookie加密、高速缓存、攻击过滤、包过滤、动态Session保持等等很多软件负载无法提供的功能(或者需要多个软件组合使用才能提供的功能)。
但是硬件负载方案也有其缺点，主要就是建设费用比较高昂，它不像软负载可以根据系统的吞吐量的持续增加进行持续扩展。当然您可以根据系统的吞吐量需求，在前期采用软负载，后期采用硬件负载的方案。除了F5公司提供的硬件负载技术，还有Citrix公司的硬负载方案、A10公司的硬件负载方案。
4、常见负载均衡技术组合
这里我们在重新回顾一下这个系列博文中，提到的目前常用的负载均衡技术的组合方式。
4-1、独立的Nginx/Haproxy
一般的WEB系统，前段假设一个Nginx或者Haproxy服务器，基本上可以解决包括负载分发在内的很多问题了。
4-2、Nginx + Keepalived 或 Haproxy + Keepalived 或 + Heartbeat
为了保证Nginx或者HaProxy服务器的稳定性，可以使用Keepalived或者Heartbeat做一个简单的热备方案。
4-3、LVS + (Keepalived | Heartbeat) + (Nginx | Haproxy)
随着访问压力的增大，我们开始采用多层负载方案，在Nginx或者Haproxy的前段架设LVS服务，并通过Keepalived或者Heartbeat保证Keepalived的持续工作。
4-4、加如DNS轮询技术或者智能DNS路由技术
5、负载均衡技术的其他运用
在这个系列的文章中，我们全在将用于客户端使用HTTP协议请求服务器端进行处理的情况，这里的客户端可以使最终用户，也可以是某个一第三方系统。但实际上负载均衡技术在信息处理领域内，不是只有这样的请求响应层才使用，在其它的技术领域也大量使用，这个小节，我们就来梳理这些技术，作为一个扩展话题。
5-1、关系型数据库系统的负载均衡
一说到关系型数据库，大家自然会联想到Oracle、MS SQL、DB2 和Mysql。在移动互联网领域，通常很多公司在走去OEI的路程。这里我们不去讨论去OEI是否是正确的，也不去讨论怎样走去OEI这条路才合理，一个不可争辩的事实是，目前很多移动互联网公司在使用Mysql数据库。
单台Mysql数据库的处理能力确实赶不上Oracle，甚至赶不上MS SQL这些商用数据库，但是我们可以为Mysql做集群来提高整个数据服务的性能。Mysql从5.1.X版本开始，就已经支持单数据节点的“表分区”功能了，但这个支持仅限于每个节点的配置，提高单个Mysql上的读写性能(还要配合底层的块存储选型，例如DAS)。而想要实现整个Mysql集群性能，就需要从更高级别实现读写分离了。
其中有一种成熟的Mysql集群读写分离的做法，是一台写节点做成Master节点(Master节点单机性能可以做得较高，后端可以使用DAS系统);然后多台读节点做成Salve节点，并接受来源于Master节点的同步日志(MySQL Replication技术)，并通过另一个LVS进行读请求的负载，而且可以再配合单个节点上的“表分区”功能。这个做法在80%以上都是读请求的任何系统上，都可以大大增强数据库系统的整体性能，如下图所示：
从上图可以看到，来源于程序的“写”操作通过一个数据源提交给了Mysql Master，而所有的读操作则通过LVS-DR模式分发给3个Mysql Salve。这里要说明几个问题：
- Mysql Master和Mysql Salve的数据同步是通过MySQL Replication同步技术来实现的，这是一种基于操作日志的异步同步，虽然响应时间不能达到“毫秒”级，但是基本上还是很快很快的。如果不是银行系统、或者“秒杀系统”基本上可以满足事实性
- MySQL Replication会降低Mysql Master节点的20%的工作性能，但是转移了原来Mysql Master负责的所有读操作。当然，我们以后介绍“多主”方式和使用HiveDB横向切分的时候，还会重点介绍如何提高Mysql的写性能。
- 事实上正式的开发架构中，我们不会给程序员两个数据源，这样既不利于代码的管理，也增加了开发难度。我们会采用类似Mysql-Proxy、Amoeba之类的软件实现数据源的整个。
- 后面在介绍数据存储层架构的时候，我还会介绍多种成熟的可靠的Mysql集群、Mysql读写分离、Mysql横向扩展方式，和读者讨论如何实现几十台Mysql节点的运行和管理。
5-2、分布式存储系统的负载均衡
分布式存储系统目前有很多，Ceph、Swift、MFS、HDFS。他们有的是基于对象存储的，有的是基于快存储的(在《标准Web系统的架构分层》这篇博文中，我对块存储、文件存储和对象存储做了较详细的介绍，后文我们还将详细介绍存储系统)。但是他们有一个或者多个主控节点(有的叫namenode、有的叫master、有的叫Metadata)，无论怎么叫，他们都有一些相同的功能：
- 计算“数据该存储在哪里”的问题
- 协调控制“数据是否正确存储”的问题
- 监控“数据节点”的健康状态
- 转移数据
- 回答客户端“到哪里取数据”的问题
- 。。。。。
在处理问题的过程中，这些控制节点实际上起到的就是负载分发的作用，他们的基本原理都是通过“一致性hash算法”，对“数据该存储在”哪里的问题进行分析(用来做hash的属性依据不同而已)：
5-3、更广义的负载均衡系统
相同的客流量下，银行多个窗口排队的等待时间肯定比一个窗口排队的时间短;同样的车流量，8车道肯定比6车道的通过率高;把一个任务拆分成多个任务由多个人负责处理其中的一部分，肯定比一个人做一个大任务的时间短;
负载均衡的核心思想在于分流、关键问题在于如何分流、评价标准在于分流后的吞吐量。
