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关于负载均衡和过载保护的一些想法和实现

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最近需要给一个现网server增加过载保护的功能，借此机会也思考了很多，简单谈谈我对这两个概念的理解和实现方法。
一.负载均衡
简单来说，就是按照目标server的参数进行合理分配，这个参数可以是失败率，也可以是响应时间，也可以是请求量，甚至是随机数。
我们来按照从简单到复杂逐个看一下几种实现。
1.轮询式
逻辑比较简单，直接看代码：

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vector<Server*> vecServer;
while(1)
{
    Server* server = vecServer[curIndex % vecServer.size()];
    curIndex ++;
}

如上代码就是一个简单的轮询式分配方法，这种方法优点实现简单，cpu计算少，缺点就是无法动态判断server的状态，当后端有一台server挂掉的时候，会至少1/vecServer.size()的请求。（最为严重的情况是由于单台后端server的超时导致前段全部挂死）。而且这种分配方法有一个bug，就是当每次请求结束后就释放内存，那么curIndex永远都只会为0，即每次都请求第一个server。

2.定死权重式
这种方式适用于那种需要实现就规定后端server的权重，比如A比Bserver的响应速度快，我们希望A接受的请求比B多。

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//假设A，B, C server的权重分别为 10 5 2
typedef struct _serverinfo
{
    //server 指针
    Server* server;
    //权重
    int weight;
}ServerInfo;
 
vector<ServerInfo*> vecServer;
vecServer.push_back(A);
vecServer.push_back(B);
vecServer.push_back(C);
 
vector<int> vecWeight;
for (unsigned i = 0; i < vecServer.size(); i++)
{
    vecWeight.insert(vecWeight.end(),vecServer[i]->weight,i);
}
while(1)
{
    index = vecWeight[random() % vecWeight.size()];
    Server* server = vecServer[index].server;
}

上面的代码也比较好理解，一共有两个数组，一个是server信息数组vecServer，一个是权重数组vecWeight。在分配server时，先通过权重数组vecWeight获取到server信息数组的下标，然后分配server。
这样的做法在我1年半写的一个项目是有使用的，经过统计效果是很不错的，基本是访问量是严格按照权重比分配的。这样做的cpu消耗也不高，但是缺点也是显而易见的，就是还是没有办法动态调整权重，需要人为去修改。所以我们接下来看第三种。

3.动态调整权重
要讨论这种方法前，我们先要明确几个希望使用他的原因：

1.我们希望server能够自动按照运行状态进行按照权重的选择
2.我们不希望手工去配置权重变化

然后是我们实现方法，很明显，我们需要一个基准来告诉我们这台server是否是正常的。这个基准是什么，是历史累计的平均值。比如如果是按照响应时间分配权重，那么就是所有后端server历史累计的平均响应时间，如果是错误率也是如此。
那么一旦调整了权重，我们什么时候来调整权重呢，调整比例是怎样呢？按照我的经验，一般是隔一段固定时间才进行调整，如果正常但是权重过低，那么就按照20%的比例恢复；如果server不正常，那么直接按照当前server响应时间/历史平均响应时间进行降权。这里的逻辑之所以不一样是有原因的，因为服务出现问题的时候，我们是能够知道这坏的程度有多少的，就是当前server响应时间/历史平均响应时间进行降权；但是要恢复的时候，你并不能保证server能够支撑到多大的访问量，所以只能按照20%放量来试。也避免滚雪球效应的发生。
我们来看一下代码。

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typedef struct _serverinfo
{
    unsigned        _svr_ip;            //目标主机
    float           _cfg_wt;            //配置的权重
    float           _cur_wt;            //当前实际权重
    int             _req_count;         //请求数
    float           _rsp_time;    //请求总响应时间
    float           _rsp_avg_time;      //请求平均响应时间
    int             _rsp_error;         //请求错误数
}ServerInfo;
 
vector<ServerInfo*> vecServer;
int total_rsp_time = 0;
int total_req_count = 0;
 
unsigned int comWeight = 100;
unsigned int MaxWeight = 1000;
while(1)
{
    //按照文中第二种方式进行server分配
    serverInfo._req_count++;
    serverInfo._rsp_time+=rsp_time;//响应时间
 
    total_req_count++;
    total_rsp_time += rsp_time; 
 
    if(! 需要重建权重)
    {
        continue;   
    }
 
    float total_rsp_avg_time = (float)total_rsp_time / (float)total_req_count;
    for(vector<ServerInfo*>::iterator it = vecServer.begin();it!=vecServer.end();++it)
    {
        it->_rsp_avg_time = (float)it->_rsp_time / (float)it->_req_count;
        if(it->_rsp_avg_time > total_rsp_avg_time)
        {
            it->_cur_wt = int(comWeight*total_rsp_avg_time/it->_rsp_avg_time);  
        }
        else
        {
            it->_cur_wt *= 1.2;
        }
        it->_cur_wt = it->_cur_wt < MaxWeight ? it->_cur_wt : MaxWeight;
    }
 
    //按照文中第二种方式重建权重数组
}

以上基本展示了动态调整的过程，代码可能只是起演示作用，很多比如越界的检测都没有做，大家参照就好~

OK，到这里我们基本就结束了负载均衡的讨论了，但是还有一个话题：过载保护。
二.过载保护
关于过载保护其实经常适合负载均衡结合在一起使用的，但有两个问题：

1.过载参照的基准是谁。
是上面代码中的total_rsp_avg_time吗？
不是，因为除非所有机器的正常性能完全一样，
否则不可以拿total_rsp_avg_time来作为某台机器的负载基准。
而能拿来做参照的，只有这台server自身的历史累计值。
2.怎么实现过载保护。其实很简单，我们定义两个值_cur_max_queue_cnt和_queue_req_cnt，
意义分别是这个server上在一段时间内允许分配的最多次数和当前已经排队的个数。
_cur_max_queue_cnt值是通过当前时间段响应时间和历史累计时间算出来的。
每次使用分配的server前，都要判断一下_queue_req_cnt是否达到了_cur_max_queue_cnt，
如果达到了，分配失败。否则分配成功并且_queue_req_cnt++。

代码如下：

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typedef struct _serverinfo
{
    unsigned        _svr_ip;            //目标主机
    float           _cfg_wt;            //配置的权重
    float           _cur_wt;            //当前实际权重
    int             _req_count;         //请求数
    float           _rsp_time;    //请求总响应时间
    float           _rsp_avg_time;      //请求平均响应时间
    int             _rsp_error;         //请求错误数
 
    int             _total_req_count;           //总的请求数
    float           _total_rsp_avg_time;        //总的请求平均响应时间
    int             _total_rsp_error;           //总的请求错误数
    float           _total_rsp_time;        //总的请求时间
 
    float           _cur_max_queue_cnt; //当前实际允许的最大排队请求数
    int             _queue_req_cnt;         //当前排队请求数
 
}ServerInfo;
 
float comxQueueSize = 1000;
float maxQueueSize = 10000;
while(1)
{
    //按照文中第二种方式进行server分配
 
    if(serverInfo._queue_req_cnt > serverInfo._cur_max_queue_cnt)
    {
        //分配失败
        continue;
    }
    serverInfo._queue_req_cnt ++;
 
    serverInfo._req_count++;
    serverInfo._rsp_time+=rsp_time;//响应时间
 
    serverInfo._total_req_count++;
    serverInfo._total_rsp_time+=rsp_time;//响应时间
 
    total_req_count++;
    total_rsp_time += rsp_time; 
 
    if(! 需要重建权重)
    {
        continue;   
    }
 
    //按照第三种方法重新分配权重
    //按照文中第二种方式重建权重数组
 
    //其实和上面的循环合并成一个
    for(vector<ServerInfo*>::iterator it = vecServer.begin();it!=vecServer.end();++it)
    {
        it->_total_rsp_avg_time = (float)it->_total_rsp_time / (float)it->_total_req_count;
        if(it->_rsp_avg_time > it->_total_rsp_avg_time)
        {
            it->_cur_max_queue_cnt = int(comxQueueSize*it->_total_rsp_avg_time/it->_rsp_avg_time);  
        }
        else
        {
            it->_cur_max_queue_cnt *= 1.2;
        }
        it->_cur_max_queue_cnt = it->_cur_max_queue_cnt < maxQueueSize ? it->_cur_max_queue_cnt : maxQueueSize;
        it->_queue_req_cnt = 0;
    }
 
}

上面的代码为了演示方便，所以把两个for循环拆开了，实际上是应该合到一个里面写的。
OK，就是这样，大家如果有不同的想法欢迎提出。

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  1. 解析nginx负载均衡    (阅读：14526)
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  3. 使用HAProxy对MySQL进行负载均衡和状态监控    (阅读：5597)
  4. 趣图三幅：负载均衡算法需要改进    (阅读：3897)
  5. 服务框架演变过程    (阅读：3673)
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  7. “集群和负载均衡”的通俗版解释    (阅读：3527)
  8. “集群和负载均衡”在实战当中的运用技巧    (阅读：3375)
  9. 使用Apache做负载均衡    (阅读：2640)
  10. RAC的负载均衡    (阅读：2601)
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