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Go?實現?Nginx?加權輪詢算法的方法步驟_Golang

作者：一只小蝸牛 ? 更新時間： 2021-12-04 編程語言

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 作為負載均衡中較為基礎的算法，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，并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后，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，因此只能適用于集群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。但是如果集群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。為了解決上述問題，我們將 輪詢 算法升級了，引入了 加權輪詢 算法，讓集群中性能差異較大的服務器也能合理分配資源。達到資源盡量最大化合理利用

4. 實現 （這里使用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于權重之比。

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，隨后會一直變更
  • effectiveWeight : 有效的權重，初始值為 weight ，通訊過程中發現節點異常，則 -1 ，之后再次選擇本節點，調用成功一次則 +1 ，直到恢復到 weight。這個參數可以用于做降權。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 作為 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為選中節點；
  • 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 等于 weight
假設：現在有3個節點 {A, B, C} 分別權重為：{4, 2, 1}；請求7次

第N次請求 請求前?currentWeight 選中的節點 請求后?currentWeight
1 [serverA=4, serverB=2, serverC=1] serverA [serverA=1, serverB=4, serverC=2]
2 [serverA=1, serverB=4, serverC=2] serverB [serverA=5, serverB=-1, serverC=3]
3 [serverA=5, serverB=-1, serverC=3] serverA [serverA=2, serverB=1, serverC=4]
4 [serverA=2, serverB=1, serverC=4] serverA [serverA=-1, serverB=3, serverC=5]
5 [serverA=-1, serverB=3, serverC=5] serverC [serverA=3, serverB=5, serverC=-1]
6 [serverA=3, serverB=5, serverC=-1] serverA [serverA=0, serverB=7, serverC=0]
7 [serverA=0, serverB=7, serverC=0] serverB [serverA=4, serverB=2, serverC=1]

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 ；然后serverA = 8 - 7 = 1；最后得出：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 ； 然后 serverB = 6 - 7 = -1 ；最后得出： 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，初始值為weight, 通訊過程中發現節點異常，則-1 ，之后再次選取本節點，調用成功一次則+1，直達恢復到weight 。 用于健康檢查，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

原文鏈接：https://segmentfault.com/a/1190000039799210

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