古人云，不患寡而患不均。

在计算机的世界，这就是大家耳熟能详的负载均衡（load balancing），所谓负载均衡，就是说如果一组计算机节点（或者一组进程）提供相同的（同质的）服务，那么对服务的请求就应该均匀的分摊到这些节点上。负载均衡的前提一定是“provide a single Internet service from multiple servers”， 这些提供服务的节点被称之为server farm、server pool或者backend servers。

这里的服务是广义的，可以是简单的计算，也可能是数据的读取或者存储。负载均衡也不是新事物，这种思想在多核CPU时代就有了，只不过在分布式系统中，负载均衡更是无处不在，这是分布式系统的天然特性决定的，分布式就是利用大量计算机节点完成单个计算机无法完成的计算、存储服务，既然有大量计算机节点，那么均衡的调度就非常重要。

负载均衡的意义在于，让所有节点以最小的代价、最好的状态对外提供服务，这样系统吞吐量最大，性能更高，对于用户而言请求的时间也更小。而且，负载均衡增强了系统的可靠性，最大化降低了单个节点过载、甚至crash的概率。不难想象，如果一个系统绝大部分请求都落在同一个节点上，那么这些请求响应时间都很慢，而且万一节点降级或者崩溃，那么所有请求又会转移到下一个节点，造成雪崩。

事实上，网上有很多文章介绍负载均衡的算法，大多都是大同小异。本文更多的是自己对这些算法的总结与思考。

一分钟了解负载均衡的一切

本章节的标题和内容都来自一分钟了解负载均衡的一切这一篇文章。当然，原文的标题是夸张了点，不过文中列出了在一个大型web网站中各层是如何用到负载均衡的，一目了然。

常见互联网分布式架构如上，分为客户端层、反向代理nginx层、站点层、服务层、数据层。可以看到，每一个下游都有多个上游调用，只需要做到，每一个上游都均匀访问每一个下游，就能实现“将请求/数据【均匀】分摊到多个操作单元上执行”。

(1)【客户端层】到【反向代理层】的负载均衡，是通过“DNS轮询”实现的
(2)【反向代理层】到【站点层】的负载均衡，是通过“nginx”实现的
(3)【站点层】到【服务层】的负载均衡，是通过“服务连接池”实现的
(4)【数据层】的负载均衡，要考虑“数据的均衡”与“请求的均衡”两个点，常见的方式有“按照范围水平切分”与“hash水平切分”。

数据层的负载均衡，在我之前的《带着问题学习分布式系统之数据分片》中有详细介绍。

算法衡量

在我看来，当我们提到一个负载均衡算法，或者具体的应用场景时，应该考虑以下问题

第一，是否意识到不同节点的服务能力是不一样的，比如CPU、内存、网络、地理位置

第二，是否意识到节点的服务能力是动态变化的，高配的机器也有可能由于一些突发原因导致处理速度变得很慢

第三，是否考虑将同一个客户端，或者说同样的请求分发到同一个处理节点，这对于“有状态”的服务非常重要，比如session，比如分布式存储

第四，谁来负责负载均衡，即谁充当负载均衡器（load balancer），balancer本身是否会成为瓶颈

下面会结合具体的算法来考虑这些问题

负载均衡算法

轮询算法（round-robin）

思想很简单，就是提供同质服务的节点逐个对外提供服务，这样能做到绝对的均衡。Python示例代码如下

SERVER_LIST = [

    '10.246.10.1',

    '10.246.10.2',

    '10.246.10.3',

]

def round_robin(server_lst, cur = [0]):

    length = len(server_lst)

    ret = server_lst[cur[0] % length]

    cur[0] = (cur[0] + 1) % length

    return ret

 

可以看到，所有的节点都是以同样的概率提供服务，即没有考虑到节点的差异，也许同样数目的请求，高配的机器CPU才20%，低配的机器CPU已经80%了

加权轮询算法（weight round-robin）

加权轮训算法就是在轮训算法的基础上，考虑到机器的差异性，分配给机器不同的权重，能者多劳。注意，这个权重的分配依赖于请求的类型，比如计算密集型，那就考虑CPU、内存；如果是IO密集型，那就考虑磁盘性能。Python示例代码如下

 

WEIGHT_SERVER_LIST = {

    '10.246.10.1': 1,

    '10.246.10.2': 3,

    '10.246.10.3': 2,

}

 

def weight_round_robin(servers, cur = [0]):

    weighted_list = []

    for k, v in servers.iteritems():

        weighted_list.extend([k] * v)

 

    length = len(weighted_list)

    ret = weighted_list[cur[0] % length]

    cur[0] = (cur[0] + 1) % length

    return ret

 

随机算法（random）

这个就更好理解了，随机选择一个节点服务，按照概率，只要请求数量足够多，那么也能达到绝对均衡的效果。而且实现简单很多

 

def random_choose(server_lst):

    import random

    random.seed()

    return random.choice(server_lst)

 

加权随机算法（random）

如同加权轮训算法至于轮训算法一样，也是在随机的时候引入不同节点的权重，实现也很类似。

def weight_random_choose(servers):

    import random

    random.seed()

    weighted_list = []

    for k, v in servers.iteritems():

        weighted_list.extend([k] * v)

    return random.choice(weighted_list)

 

当然，如果节点列表以及权重变化不大，那么也可以对所有节点归一化，然后按概率区间选择

 

def normalize_servers(servers):

    normalized_servers = {}

    total = sum(servers.values())

    cur_sum = 0

    for k, v in servers.iteritems():

        normalized_servers[k] = 1.0 * (cur_sum + v) / total

        cur_sum += v

    return normalized_servers

 

def weight_random_choose_ex(normalized_servers):

    import random, operator

    random.seed()

    rand = random.random()

    for k, v in sorted(normalized_servers.iteritems(), key = operator.itemgetter(1)):

        if v >= rand:

            return k

    else:

        assert False, 'Error normalized_servers with rand %s ' % rand

哈希法（hash）

根据客户端的IP，或者请求的“Key”，计算出一个hash值，然后对节点数目取模。好处就是，同一个请求能够分配到同样的服务节点，这对于“有状态”的服务很有必要

def hash_choose(request_info, server_lst):

    hashed_request_info = hash(request_info)

    return server_lst[hashed_request_info % len(server_lst)]

 

 

只要hash结果足够分散，也是能做到绝对均衡的。

一致性哈希

哈希算法的缺陷也很明显，当节点的数目发生变化的时候，请求会大概率分配到其他的节点，引发到一系列问题，比如sticky session。而且在某些情况，比如分布式存储，是绝对的不允许的。

为了解决这个哈希算法的问题，又引入了一致性哈希算法，简单来说，一个物理节点与多个虚拟节点映射，在hash的时候，使用虚拟节点数目而不是物理节点数目。当物理节点变化的时候，虚拟节点的数目无需变化，只涉及到虚拟节点的重新分配。而且，调整每个物理节点对应的虚拟节点数目，也就相当于每个物理节点有不同的权重

最少连接算法（least connection）

以上的诸多算法，要么没有考虑到节点间的差异（轮训、随机、哈希），要么节点间的权重是静态分配的（加权轮训、加权随机、一致性hash）。

考虑这么一种情况，某台机器出现故障，无法及时处理请求，但新的请求还是会以一定的概率源源不断的分配到这个节点，造成请求的积压。因此，根据节点的真实负载，动态地调整节点的权重就非常重要。当然，要获得接节点的真实负载也不是一概而论的事情，如何定义负载，负载的收集是否及时，这都是需要考虑的问题。

每个节点当前的连接数目是一个非常容易收集的指标，因此lease connection是最常被人提到的算法。也有一些侧重不同或者更复杂、更客观的指标，比如最小响应时间（least response time）、最小活跃数（least active）等等。

一点思考

有状态的请求

首先来看看“算法衡量”中提到的第三个问题：同一个请求是否分发到同样的服务节点，同一个请求指的是同一个用户或者同样的唯一标示。什么时候同一请求最好（必须）分发到同样的服务节点呢？那就是有状态 — 请求依赖某些存在于内存或者磁盘的数据，比如web请求的session，比如分布式存储。怎么实现呢，有以下几种办法：

（1）请求分发的时候，保证同一个请求分发到同样的服务节点。

这个依赖于负载均衡算法，比如简单的轮训，随机肯定是不行的，哈希法在节点增删的时候也会失效。可行的是一致性hash，以及分布式存储中的按范围分段（即记录哪些请求由哪个服务节点提供服务），代价是需要在load balancer中维护额外的数据。

（2）状态数据在backend servers之间共享

保证同一个请求分发到同样的服务节点，这个只是手段，目的是请求能使用到对应的状态数据。如果状态数据能够在服务节点之间共享，那么也能达到这个目的。比如服务节点连接到共享数据库，或者内存数据库如memcached

（3）状态数据维护在客户端

这个在web请求中也有使用，即cookie，不过要考虑安全性，需要加密。

关于load balancer

接下来回答第四个问题：关于load balancer，其实就是说，在哪里做负载均衡，是客户端还是服务端，是请求的发起者还是请求的3。具体而言，要么是在客户端，根据服务节点的信息自行选择，然后将请求直接发送到选中的服务节点；要么是在服务节点集群之前放一个集中式代理（proxy），由代理负责请求求分发。不管哪一种，至少都需要知道当前的服务节点列表这一基础信息。

如果在客户端实现负载均衡，客户端首先得知道服务器列表，要么是静态配置，要么有简单接口查询，但backend server的详细负载信息，就不适用通过客户端来查询。因此，客户端的负载均衡算法要么是比较简单的，比如轮训（加权轮训）、随机（加权随机）、哈希这几种算法，只要每个客户端足够随机，按照大数定理，服务节点的负载也是均衡的。要在客户端使用较为复杂的算法，比如根据backend的实际负载，那么就需要去额外的负载均衡服务（external load balancing service）查询到这些信息，在grpc中，就是使用的这种办法

可以看到，load balancer与grpc server通信，获得grpc server的负载等具体详细，然后grpc client从load balancer获取这些信息，最终grpc client直连到被选择的grpc server。

而基于Proxy的方式是更为常见的，比如7层的Nginx，四层的F5、LVS，既有硬件路由，也有软件分发。集中式的特点在于方便控制，而且能容易实现一些更精密，更复杂的算法。但缺点也很明显，一来负载均衡器本身可能成为性能瓶颈；二来可能引入额外的延迟，请求一定先发到达负载均衡器，然后到达真正的服务节点。

load balance proxy对于请求的响应（response），要么不经过proxy，如LVS；要么经过Proxy，如Nginx。下图是LVS示意图（来源见水印）

而如果response也是走load balancer proxy的话，那么整个服务过程对客户端而言就是完全透明的，也防止了客户端去尝试连接后台服务器，提供了一层安全保障！

值得注意的是，load balancer proxy不能成为单点故障（single point of failure），因此一般会设计为高可用的主从结构

 其他

在这篇文章中提到，负载均衡是一种推模型，一定会选出一个服务节点，然后把请求推送过来。而换一种思路，使用消息队列，就变成了拉模型：空闲的服务节点主动去拉取请求进行处理，各个节点的负载自然也是均衡的。消息队列相比负载均衡好处在于，服务节点不会被大量请求冲垮，同时增加服务节点更加容易；缺点也很明显，请求不是事实处理的。

想到另外一个例子，比如在gunicorn这种pre-fork模型中，master（gunicorn 中Arbiter）会fork出指定数量的worker进程，worker进程在同样的端口上监听，谁先监听到网络连接请求，谁就提供服务，这也是worker进程之间的负载均衡。

references

• wiki：Load balancing

• 一分钟了解负载均衡的一切

• grpc load-balancing.md