Go 實現 Nginx 加權輪詢算法
【導讀】go 語言實現網關，遇到負載均衡的需求，如何實現？本文做了詳細介紹。
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 作爲負載均衡中較爲基礎的算法，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了 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，因此只能適用於集羣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。但是如果集羣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。爲了解決上述問題，我們將 輪詢 算法升級了，引入了 加權輪詢 算法，讓集羣中性能差異較大的服務器也能合理分配資源。達到資源儘量最大化合理利用
4. 實現 （這裏使用 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 了加權輪詢 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，初始值爲 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 作爲 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爲選中節點；
-
選擇中的節點再次更新 currentWeight, currentWeight = currentWeight - totalWeight；
4. 簡單舉例
注意：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} 分別權重爲：{4, 2, 1}；請求 7 次
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，初始值爲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轉自：
segmentfault.com/a/1190000039799210
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