负载均衡、算法/策略

hello 早上好2025-08-01 8:28

负载均衡

一、负载均衡层级对比

特性 四层负载均衡 (L4) 七层负载均衡 (L7)
工作层级 传输层 (TCP/UDP) 应用层 (HTTP/HTTPS等)
决策依据 源/目标IP+端口 URL路径、Header、Cookie、内容等
转发方式 IP地址/端口替换 重建连接并深度解析报文
性能 更高吞吐量，更低延迟 需内容解析，性能略低于L4
典型工具 LVS、F5（硬件）、Nginx（TCP/UDP模式） Nginx、HAProxy、Apache
场景案例 数据库负载、游戏服务器 动静分离、灰度发布、WAF防护

二、负载均衡核心算法解析

算法类型 原理 适用场景
轮询 (RR) 请求按序分配至所有服务器 服务器性能均等的静态资源
加权轮询 (WRR) 按服务器权重分配请求 异构服务器集群（如GPU/CPU机型混合）
最小连接数 (LC) 优先选择当前连接数最少的服务器 长连接服务（数据库、WebSocket）
响应时间 (RT) 基于健康检查的响应时间决策 对延迟敏感的服务（实时交易系统）
IP Hash 同一客户端IP固定路由到相同服务器 会话保持需求（如未共享Session的服务）
URL Hash 相同URL请求路由到固定服务器 缓存优化场景
一致性哈希 服务器增减时仅影响少量请求分布 分布式缓存/数据库集群

三、关键工具能力矩阵

功能 Nginx HAProxy LVS
四层代理 ✅ (Stream模块) ✅ ✅（内核级）
七层代理 ✅ (HTTP模块) ✅ ❌
动态路由规则 🔶 (正则匹配) ✅ (ACL高级规则) ❌
会话保持 🔶 (IP Hash) ✅ (多种策略) ✅ (持久化连接)
健康检查 ✅ ✅ (多协议) ✅
SSL卸载 ✅ ✅ ❌
典型部署位置 边缘入口/应用层 TCP/HTTP层 网络层

四、分层负载均衡工作流对比

四层负载均衡 (LVS为例)
SYN 修改目标IP为后端 SYN-ACK HTTP请求 仅转发IP包 Client LVS Server1

📌 核心动作：IP地址转换（DNAT），无TCP连接代理。

七层负载均衡 (Nginx为例)
TCP握手 新建连接至后端 全量数据处理 解析/修改HTTP内容 Client Nginx Server1

📌 核心动作： 双向TCP代理 + 应用层解析（可修改Header/压缩内容）。

五、典型场景技术选型建议

  1. 静态资源加速
    → Nginx （七层路由： location /images/ { proxy_pass img_server; } + 缓存）
  2. 微服务API网关
    → HAProxy（精确流量控制：基于Path/Header路由到K8s Pod）
  3. 数据库读写分离
    → LVS （四层IP转发） + MaxScale（七层SQL解析）
  4. 全局负载均衡 (GSLB)
    → DNS智能解析（基于地理位置的IP响应）

六、前沿趋势补充

  • Service Mesh架构：Envoy等Sidecar代理实现细粒度L7流量管理
  • eBPF技术：Cilium实现内核级四层负载，绕过iptables提升性能
  • 云原生负载均衡：AWS ALB/NLB、GCP Cloud Load Balancing的自动化策略

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负载均衡算法/策略

一、基础轮询算法（Round Robin）

场景 ：适用于服务器集群配置均衡的无状态服务

​Java实现​：

java 复制代码 
public class RoundRobinBalancer {
    private List<String> servers = new ArrayList<>();
    private AtomicInteger currentIndex = new AtomicInteger(0);

    public RoundRobinBalancer(List<String> servers) {
        this.servers = new ArrayList<>(servers);
    }

    public String nextServer() {
        if(servers.isEmpty()) throw new IllegalStateException("No servers available");
        
        int index = currentIndex.getAndUpdate(
            i -> (i + 1) % servers.size()
        );
        return servers.get(index);
    }
}

// 使用示例
List<String> backendServers = Arrays.asList("192.168.1.1", "192.168.1.2", "192.168.1.3");
RoundRobinBalancer balancer = new RoundRobinBalancer(backendServers);

// 模拟10次请求
for(int i=0; i<10; i++) {
    String server = balancer.nextServer();
    System.out.println("Request " + i + " -> " + server);
}

输出规律：

markdown 复制代码 
Request 0 -> 192.168.1.1
Request 1 -> 192.168.1.2
Request 2 -> 192.168.1.3
Request 3 -> 192.168.1.1
Request 4 -> 192.168.1.2
... // 持续循环

二、加权轮询算法（Weighted Round Robin）

场景 ：服务器性能不均衡场景（如3台服务器配置比为 3:2:1）

​Java实现​：

java 复制代码 
public class WeightedRoundRobin {
    static class Server {
        String address;
        int weight;
        int currentWeight; // 动态权重值

        public Server(String address, int weight) {
            this.address = address;
            this.weight = weight;
            this.currentWeight = weight; // 初始化为固定权重
        }
    }

    private final List<Server> servers = new ArrayList<>();
    private final AtomicInteger lock = new AtomicInteger(0);

    public void addServer(String address, int weight) {
        servers.add(new Server(address, weight));
    }

    public String nextServer() {
        if (servers.isEmpty()) return null;

        Server selected = null;
        int total = 0;
        
        // 原子操作保证线程安全
        synchronized (lock) {
            // 1. 遍历所有服务器增加权重
            for (Server server : servers) {
                server.currentWeight += server.weight;
                total += server.weight;
                
                // 2. 选择当前权重最高者
                if (selected == null || server.currentWeight > selected.currentWeight) {
                    selected = server;
                }
            }
            
            // 3. 减少选中服务器的权重
            if (selected != null) {
                selected.currentWeight -= total;
            }
        }
        
        return selected.address;
    }
}

// 使用示例
WeightedRoundRobin wrr = new WeightedRoundRobin();
wrr.addServer("192.168.1.1", 3); // 高性能服务器
wrr.addServer("192.168.1.2", 2); // 中等性能
wrr.addServer("192.168.1.3", 1); // 低性能

// 请求分布统计
Map<String, Integer> counter = new HashMap<>();
for(int i=0; i<600; i++) {
    String server = wrr.nextServer();
    counter.put(server, counter.getOrDefault(server, 0) + 1);
}
System.out.println("流量分布: " + counter);

输出示例：

markdown 复制代码 
流量分布: {192.168.1.1=300, 192.168.1.2=200, 192.168.1.3=100} 
// 符合3:2:1比例

三、最少连接数算法（Least Connections）

场景 ：长连接服务（数据库连接、文件传输）

​Java实现​：

java 复制代码 
public class LeastConnectionBalancer {
    static class ServerState {
        String address;
        AtomicInteger connectionCount = new AtomicInteger(0);
    }

    private final PriorityQueue<ServerState> queue = 
        new PriorityQueue<>(Comparator.comparingInt(s -> s.connectionCount.get()));

    public synchronized void addServer(String address) {
        queue.add(new ServerState(address));
    }

    // 请求时增加连接计数
    public synchronized String acquireServer() {
        if (queue.isEmpty()) return null;
        
        ServerState server = queue.peek();
        server.connectionCount.incrementAndGet();
        return server.address;
    }

    // 请求完成后释放连接
    public synchronized void releaseServer(String address) {
        queue.stream()
            .filter(s -> s.address.equals(address))
            .findFirst()
            .ifPresent(s -> s.connectionCount.decrementAndGet());
    }

    // 获取当前最空闲服务器
    public synchronized String getIdleServer() {
        if (queue.isEmpty()) return null;
        return queue.peek().address;
    }
}

// 使用示例
LeastConnectionBalancer lc = new LeastConnectionBalancer();
lc.addServer("192.168.1.1");
lc.addServer("192.168.1.2");

// 模拟连接使用
String server1 = lc.acquireServer(); // 192.168.1.1 (连接数=1)
String server2 = lc.acquireServer(); // 192.168.1.2 (连接数=1)
String server3 = lc.acquireServer(); // 192.168.1.1 (连接数=2)
String server4 = lc.acquireServer(); // 192.168.1.2 (连接数=2)

lc.releaseServer(server1); // 释放192.168.1.1的连接

String nextServer = lc.getIdleServer(); // 返回192.168.1.1

四、一致性哈希算法（Consistent Hashing）

场景 ：分布式缓存、会话保持

​Java实现​：

java 复制代码 
public class ConsistentHashRouter {
    // 虚拟节点环结构
    private final TreeMap<Integer, String> ring = new TreeMap<>();
    private final int virtualReplicas; // 虚拟节点数
    
    public ConsistentHashRouter(List<String> servers, int virtualReplicas) {
        this.virtualReplicas = virtualReplicas;
        for (String server : servers) {
            addServer(server);
        }
    }
    
    public void addServer(String server) {
        // 每个物理节点创建多个虚拟节点
        for (int i = 0; i < virtualReplicas; i++) {
            String virtualNode = server + "#" + i;
            int hash = Math.abs(virtualNode.hashCode());
            ring.put(hash, server);
        }
    }
    
    public void removeServer(String server) {
        // 移除所有关联虚拟节点
        for (int i = 0; i < virtualReplicas; i++) {
            String virtualNode = server + "#" + i;
            int hash = Math.abs(virtualNode.hashCode());
            ring.remove(hash);
        }
    }
    
    public String routeTo(String requestKey) {
        if (ring.isEmpty()) return null;
        
        int hash = Math.abs(requestKey.hashCode());
        
        // 找到大于等于该哈希值的第一个节点
        Map.Entry<Integer, String> entry = ring.ceilingEntry(hash);
        
        // 环回处理：找不到时选择首节点
        if (entry == null) {
            entry = ring.firstEntry();
        }
        return entry.getValue();
    }
}

// 测试扩容容错性
List<String> initialServers = Arrays.asList("S1", "S2", "S3");
ConsistentHashRouter router = new ConsistentHashRouter(initialServers, 200);

// 统计1000个键的分布
Map<String, Integer> distribution = new HashMap<>();
for(int i=0; i<1000; i++) {
    String key = "req-" + i;
    String server = router.routeTo(key);
    distribution.put(server, distribution.getOrDefault(server, 0) + 1);
}
System.out.println("初始分布: " + distribution);

// 移除S1节点
router.removeServer("S1");

// 重新统计相同键的路由
Map<String, Integer> newDistribution = new HashMap<>();
for(int i=0; i<1000; i++) {
    String key = "req-" + i;
    String server = router.routeTo(key);
    newDistribution.put(server, newDistribution.getOrDefault(server, 0) + 1);
}
System.out.println("移除S1后分布: " + newDistribution);

关键输出：

markdown 复制代码 
初始分布: {S1=328, S2=345, S3=327}
移除S1后分布: {S2=487, S3=513}  // 仅有32%的请求被迁移

五、响应时间算法（Response Time Based）

场景 ：对延迟敏感的服务（金融交易系统）

​Java实现​：

java 复制代码 
public class ResponseTimeBalancer {
    static class ServerProfile {
        String address;
        double ewmaResponseTime = 100.0; // 指数加权平均
        AtomicInteger inflightRequests = new AtomicInteger(0);
    }

    private final List<ServerProfile> servers = new CopyOnWriteArrayList<>();
    private final ScheduledExecutorService scheduler = 
        Executors.newSingleThreadScheduledExecutor();

    public ResponseTimeBalancer(List<String> addresses) {
        for(String addr : addresses) {
            servers.add(new ServerProfile(addr));
        }
        
        // 启动实时健康检查
        scheduler.scheduleAtFixedRate(this::updateResponseTimes, 
            1, 1, TimeUnit.SECONDS);
    }

    private void updateResponseTimes() {
        for(ServerProfile server : servers) {
            // 模拟探测请求
            long start = System.currentTimeMillis();
            boolean reachable = pingServer(server.address); 
            long rt = System.currentTimeMillis() - start;
            
            // 更新EWMA响应时间 (α=0.3)
            if(reachable) {
                double newRt = server.ewmaResponseTime * 0.7 + rt * 0.3;
                server.ewmaResponseTime = newRt;
            } else {
                server.ewmaResponseTime = Double.MAX_VALUE; // 标记为不可用
            }
        }
    }

    public String getOptimalServer() {
        return servers.stream()
            .filter(s -> s.inflightRequests.get() < 100) // 流量控制
            .min(Comparator.comparingDouble(s -> 
                s.ewmaResponseTime + 0.5 * s.inflightRequests.get()))
            .map(s -> {
                s.inflightRequests.incrementAndGet();
                return s.address;
            })
            .orElse(null);
    }
    
    public void completeRequest(String address) {
        servers.stream()
            .filter(s -> s.address.equals(address))
            .findFirst()
            .ifPresent(s -> s.inflightRequests.decrementAndGet());
    }
    
    private boolean pingServer(String address) {
        // 实际实现需包含TCP连接测试或HTTP GET
        return Math.random() > 0.02; // 模拟98%可用率
    }
}

算法公式 ：
Score = EWMA_RT + β * Inflight_Requests

其中：

  • EWMA_RT：指数加权移动平均响应时间
  • Inflight_Requests：当前正在处理的请求数
  • β：可调节参数（建议0.3-0.7）

六、动态权重调整（生产级方案）

graph TD A[客户端] -->|公共DNS| B(全局GSLB) B --> C[区域LB集群（Nginx L7）] C -->|用户会话| D[应用服务器集群] C -->|静态资源| E[CDN边缘节点] D --> F[微服务网关] F --> G[服务注册中心] G -->|服务发现| H[业务微服务] G -->|连接池管理| I[数据库代理]
算法选择决策树
复制代码 
                              +-----------------+
                              | 需要会话保持？  |
                              +-------+---------+
                                      |
              +-----------------------+-----------------+
              |                                       |
             是                                       否
              |                                       |
+-------------v-----------+            +--------------v-------------+
| 请求特征固定？           |            | 后端服务器性能差异>30%？     |
+-------------+-----------+            +--------------+-------------+
              |                                       |
      +-------v-------+                     +---------v---------+
      | 是   --> 哈希 |                     | 是 --> 权重轮询   |
      +-+-+----------+                     +---------+---------+
        | |                                      |
        | +-----------------+                    |
        |                   |                    |
+-------v--------+ +--------v-------+    +-------v--------+
| URL有规律 ？   | | IP固定？        |    | 否 --> 标准轮询 |
+-------+--------+ +-------+--------+    +----------------+
        |                   |
   +----v----+        +-----v------+
   | URL哈希 |        | IP哈希     |
   +---------+        +------------+

结合服务器实时指标动态计算权重：

java 复制代码 
public class DynamicWeightCalculator {
    private final Map<String, Double> weights = new ConcurrentHashMap<>();
    private final ScheduledExecutorService executor = 
        Executors.newScheduledThreadPool(1);

    public void startMonitoring(List<String> servers) {
        executor.scheduleAtFixedRate(() -> {
            for (String server : servers) {
                double newWeight = calculateCurrentWeight(server);
                weights.put(server, newWeight);
            }
        }, 0, 10, TimeUnit.SECONDS); // 每10秒更新
    }

    private double calculateCurrentWeight(String server) {
        // 获取服务器指标（实际需调用监控系统API）
        double cpu = getCpuUsage(server);
        double memory = getMemoryUsage(server);
        int connections = getCurrentConnections(server);
        
        // 权重计算公式
        double baseWeight = 100.0; // 基础权重
        double stabilityFactor = 1.0 / (1 + Math.exp(cpu - 85)); // CPU过载惩罚
        double weight = baseWeight * stabilityFactor / (1 + 0.1 * connections);
        
        return Math.max(weight, 5.0); // 不低于最小权重
    }
    
    // 在加权路由器中调用
    public double getCurrentWeight(String server) {
        return weights.getOrDefault(server, 1.0);
    }
}

// 集成到加权轮询
public class DynamicWeightedBalancer extends WeightedRoundRobin {
    private final DynamicWeightCalculator weightCalculator;
    
    public DynamicWeightedBalancer(DynamicWeightCalculator calculator) {
        this.weightCalculator = calculator;
    }
    
    @Override
    public String nextServer() {
        // 每次请求前动态设置权重
        for(Server server : servers) {
            double newWeight = weightCalculator.getCurrentWeight(server.address);
            server.weight = (int) newWeight;
        }
        return super.nextServer();
    }
}

七、策略选择建议

场景特征 推荐算法 Java实现要点
无状态服务+服务器均等 轮询 (RR) 原子计数器循环
服务器性能差异>30% 加权轮询 (WRR) 平滑权重分配算法
长连接服务 (FTP/数据库) 最少连接数 (LC) 优先级队列+连接计数
会话保持需求 一致性哈希 TreeMap虚拟节点环
延迟敏感 (RT<50ms) 响应时间优先 EWMA实时计算+探测请求
服务器状态波动大 动态权重 定时指标获取+权重公式

性能关键：

  1. 使用AtomicInteger替代synchronized减少锁竞争
  2. 虚拟节点数至少设置为物理节点的100-200倍
  3. 实时指标通过独立线程池批量获取（避免阻塞请求线程）
  4. 过期服务器通过心跳检测自动摘除
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