haproxy的调度算法

**什么是算法？**算法就是决定了haproxy服务器收到的客户请求"分配给谁"，算法的核心目标包括：

均衡后端服务器负载（避免某台服务器过载）；
优先选择性能更好的服务器；
支持会话保持（如用户登录状态绑定到特定服务器）；
适配后端服务器的特性（如静态资源服务器、动态应用服务器）。

haproxy的算法分为三种，静态算法，动态算法，混合算法。

HAProxy通过固定参数 balance 指明对后端服务器的调度算法
balance参数可以配置在listen或backend选项中。
混合算法可以根据参数在静态和动态算法中相互转换。

静态算法

静态算法有着一下共同的特点：

不支持运行时利用socat进行权重的动态调整（只能为0和1，不支持其他值），只能靠重启haproxy生效。
不支持慢启动

$!NOTE$
慢启动是指在服务器刚刚启动上不会把他所应该承担的访问压力全部给它，而是先给一部分，当没问题后在给一部分。

1.static-rr

基于权重的轮询调度
不支持运行时利用socat进行权重的动态调整(只支持0和1,不支持其它值)
不支持端服务器慢启动
其后端主机数量没有限制，相当于LVS中的 wrr

算法表现示例：

bash 复制代码

[root@haproxy ~]# vim /etc/haproxy/haproxy.cfg
listen webcluster
    bind        *:80
    balance     static-rr
    server haha 192.168.0.10:80 check inter 3s fall 3 rise 5 weight 2
    server hehe 192.168.0.20:80 check inter 3s fall 3 rise 5 weight 1


[root@haproxy ~]# systemctl restart haproxy.service

#测试
[Administrator.DESKTOP-VJ307M3] ➤ for i in {1..10}; do curl 172.25.254.100; done
webserver1 - 192.168.0.10
webserver1 - 192.168.0.10
webserver2 - 192.168.0.20
webserver1 - 192.168.0.10
webserver1 - 192.168.0.10
webserver2 - 192.168.0.20
webserver1 - 192.168.0.10
webserver1 - 192.168.0.10
webserver2 - 192.168.0.20
webserver1 - 192.168.0.10


#检测是否支持热更新
[root@haproxy ~]# echo "get  weight webcluster/haha" | socat  stdio /var/lib/haproxy/stats
2 (initial 2)

[root@haproxy ~]# echo "set  weight  webcluster/haha 1  " | socat stdio /var/lib/haproxy/stats       Backend is using a static LB algorithm and only accepts weights '0%' and '100%'

2.first

根据服务器在列表中的位置，自上而下进行调度
其只会当第一台服务器的连接数达到上限，新请求才会分配给下一台服务
其会忽略服务器的权重设置
不支持用socat进行动态修改权重,可以设置0和1,可以设置其它值但无效
特点鲜明，只有当第一台服务器满载"累死"才到下一台服务器。

算法表现示例：

bash 复制代码

[root@haproxy ~]# vim /etc/haproxy/haproxy.cfg
listen webcluster
    bind        *:80
    balance     first
    server hehe 192.168.0.10:80 maxconn 1 check inter 3s fall 3 rise 5 weight 1			#设置最大连接数为1来观察实验
    server haha 192.168.0.20:80 check inter 3s fall 3 rise 5 weight 2


[root@haproxy ~]# systemctl restart haproxy.service


#测试：在一个shell中执行持续访问
[Administrator.DESKTOP-VJ307M3] ➤ while true; do curl 
172.25.254.100; done
webserver1 - 192.168.0.10
webserver1 - 192.168.0.10
webserver1 - 192.168.0.10
......
#在其他shell中建立持续访问并观察
Administrator.DESKTOP-VJ307M3] ➤  while true; do curl 172.25.254.100; done
webserver1 - 192.168.0.10
webserver1 - 192.168.0.10
webserver1 - 192.168.0.10
......

动态算法

共同特点：

可以利用socat工具在运行时进行权重与上下线的动态调整无需重启服务
基于后端服务器的负载情况结合算法来调整调度情况
支持慢启动

1.roundrobin

与static-rr基本一致
持运行时利用socat进行权重的动态调整
支持慢启动
其每个后端backend中最多支持4095个real server
roundrobin为默认调度算法,此算法使用广泛

算法表现示例：

bash 复制代码

[root@haproxy ~]# vim /etc/haproxy/haproxy.cfg
listen webcluster
    bind        *:80
    balance     roundrobin
    server haha 192.168.0.10:80 check inter 3s fall 3 rise 5 weight 2
    server hehe 192.168.0.20:80 check inter 3s fall 3 rise 5 weight 1
    
[root@haproxy ~]# systemctl restart haproxy.service

#测试
[Administrator.DESKTOP-VJ307M3] ➤ for i in {1..10}; do curl 172.25.254.100; done
webserver1 - 192.168.0.10
webserver1 - 192.168.0.10
webserver2 - 192.168.0.20
webserver1 - 192.168.0.10
webserver1 - 192.168.0.10
webserver2 - 192.168.0.20
webserver1 - 192.168.0.10
webserver1 - 192.168.0.10
webserver2 - 192.168.0.20
webserver1 - 192.168.0.10


#支持动态权重更新
[root@haproxy ~]# echo "get  weight webcluster/haha" | socat  stdio /var/lib/haproxy/stats
2 (initial 2)

[root@haproxy ~]# echo "set  weight  webcluster/haha 1  " | socat stdio /var/lib/haproxy/stats       
[root@haproxy ~]# echo "get  weight webcluster/haha" | socat  stdio /var/lib/haproxy/stats
1 (initial 2)

#效果
[Administrator.DESKTOP-VJ307M3] ➤ for i in {1..10}; do curl 172.25.254.100; done
webserver2 - 192.168.0.20
webserver1 - 192.168.0.10
webserver2 - 192.168.0.20
webserver1 - 192.168.0.10
webserver2 - 192.168.0.20
webserver1 - 192.168.0.10
webserver2 - 192.168.0.20
webserver1 - 192.168.0.10
webserver2 - 192.168.0.20
webserver1 - 192.168.0.10

2.leastconn

leastconn加权的最少连接的动态，相当于lvs的wlc
支持权重的运行时调整和慢启动，即:根据当前连接最少的后端服务器而非权重进行优先调度(新客户端连接)
比较适合长连接的场景使用，比如：MySQL等场景。
计算Overhead=(activeconns x 256+inactiveconns)/weigh

算法表现示例：

bash 复制代码

[root@haproxy ~]# vim /etc/haproxy/haproxy.cfg
listen webcluster
    bind        *:80
    balance     leastconn
    server haha 192.168.0.10:80 check inter 3s fall 3 rise 5 weight 2
    server hehe 192.168.0.20:80 check inter 3s fall 3 rise 5 weight 1
    
[root@haproxy ~]# systemctl restart haproxy.service

[Administrator.DESKTOP-VJ307M3] ➤ for i in {1..10}; do curl 172.25.254.100; done
webserver1 - 192.168.0.10
webserver2 - 192.168.0.20
webserver1 - 192.168.0.10
webserver2 - 192.168.0.20
webserver1 - 192.168.0.10
webserver2 - 192.168.0.20
webserver1 - 192.168.0.10
webserver2 - 192.168.0.20
webserver1 - 192.168.0.10
webserver2 - 192.168.0.20

混合算法

混合算法即可作为静态算法，又可以通过选项成为动态算法

在了解混合算法之前先了解map-based 取模法 与一致性hash

map-based取模法

map-based：取模法，对source地址进行hash计算，再基于服务器总权重的取模，最终结果决定将此请求转发至对应的后端服务器。
此方法是静态的，即不支持在线调整权重，不支持慢启动，可实现对后端服务器均衡调度
缺点是当服务器的总权重发生变化时，即有服务器上线或下线，都会因总权重发生变化而导致调度结果整体改变
hash-type 指定的默值为此算法

理解例子：

$!NOTE$
所谓取模运算，就是计算两个数相除之后的余数，10%7=3, 7%4=3

map-based算法：基于权重取模，hash(source_ip)%所有后端服务器相加的总权重

复制代码

比如当源hash值时1111，1112，1113，三台服务器a b c的权重均为1
即abc的调度标签分别会被设定为 0 1 2（1111%3=1，1112%3=2，1113%3=0）
1111 ----- > nodea
1112 ------> nodeb
1113 ------> nodec
如果a下线后，权重数量发生变化
1111%2=1，1112%2=0，1113%2=1
1112和1113被调度到的主机都发生变化，这样会导致会话丢失

对此一致性哈希，可以减小扩容缩容的影响

一致性hash

一致性哈希，当服务器的总权重发生变化时，对调度结果影响是局部的，不会引起大的变动hash（o） mod n
该hash算法是动态的，支持使用 socat等工具进行在线权重调整，支持慢启动

计算算法与原理：

复制代码

1、后端服务器哈希环点keyA=hash(后端服务器虚拟ip)%(2^32)
2、客户机哈希环点key1=hash(client_ip)%(2^32） 得到的值在[0---4294967295]之间
3、将keyA和key1都放在hash环上，将用户请求调度到离key1最近的keyA对应的后端服务器

hash对象到后端服务器的映射关系：

后端服务器在线与离线的调度方式：

理解例子：

复制代码

步骤 1：构建哈希环
哈希环范围：0 ~ 2^32 - 1（简化为 0 ~ 100 便于理解）。
步骤 2：服务器映射（虚拟节点）
s1 权重 2 → 生成 2 个虚拟节点：
192.168.1.10:80#1 → 哈希值 = 20
192.168.1.10:80#2 → 哈希值 = 60
s2 权重 1 → 生成 1 个虚拟节点：
192.168.1.11:80#1 → 哈希值 = 80
虚拟节点在环上的位置：20 (s1) → 60 (s1) → 80 (s2) → 100/0（环闭合）。
步骤 3：请求映射
URI /static/img/logo.png → 哈希值 = 70；
从 70 的位置顺时针找，第一个虚拟节点是 80 (s2) → 请求分发到 s2。
步骤 4：服务器下线的影响（核心优势）
如果 s2 下线：
哈希环上的 80 (s2) 节点被移除；
原哈希值 70 的请求，顺时针找到的下一个节点是 20 (s1) → 仅该请求的映射关系改变；
其他请求（如哈希值 = 50 → 60 (s1)、哈希值 = 90 → 20 (s1)）的映射关系完全不变；
对比普通哈希：若 s2 下线，总权重从 3 变 2，所有请求的取模结果都变，映射关系 100% 改变。

1.source

源地址hash，基于用户源地址hash并将请求转发到后端服务器，后续同一个源地址请求将被转发至同一个后端web服务器。此方式当后端服务器数据量发生变化时，会导致很多用户的请求转发至新的后端服务器。

默认为静态方式，但是可以通过hash-type支持的选项更改这个算法一般是在不插入Cookie的TCP 模式下使用，也可给拒绝会话cookie的客户提供最好的会话粘性，适用于session会话保持但不支持 cookie和缓存的场景源地址有两种转发客户端请求到后端服务器的服务器选取计算方式，分别是取模法和一致性hash

取模法实验示例：

bash 复制代码

[root@haproxy ~]# vim /etc/haproxy/haproxy.cfg
listen webcluster
    bind        *:80
    balance     source
    server haha 192.168.0.10:80 check inter 3s fall 3 rise 5 weight 2
    server hehe 192.168.0.20:80 check inter 3s fall 3 rise 5 weight 1
    
[root@haproxy ~]# systemctl restart haproxy.service

#测试：

一致性hash示例：

bash 复制代码

[root@haproxy ~]# vim /etc/haproxy/haproxy.cfg
listen webcluster
    bind        *:80
    balance     source
    hash-type 	consistent		#类型为一致性hash
    server haha 192.168.0.10:80 check inter 3s fall 3 rise 5 weight 2
    server hehe 192.168.0.20:80 check inter 3s fall 3 rise 5 weight 1
    
[root@haproxy ~]# systemctl restart haproxy.service

#测试：	实验效果与取模法没什么区别，要有多个客户端实验才明显

2.uri

基于对用户请求的URI的左半部分或整个uri做hash，再将hash结果对总权重进行取模后
根据最终结果将请求转发到后端指定服务器
适用于后端是缓存服务器场景
默认也是静态算法，也可以通过hash-type指定map-based和consistent，来定义使用取模法还是一致性 hash
此算法只基于应用层，只支持mode http

复制代码

<scheme>://<user>:<password>@<host>:<port>/<path>;<params>?<query>#<frag>
左半部分：/<path>;<params>
整个uri：/<path>;<params>?<query>#<frag>

由于使用取模法与一致性哈希的区别不明显因此直接使用一致性哈希来实验

bash 复制代码

#主备实验环境
[root@webserver1 ~]# echo RS1 - 192.168.0.10 > /var/www/html/index1.html
[root@webserver1 ~]# echo RS1 - 192.168.0.10 > /var/www/html/index2.html
[root@webserver2 ~]# echo RS2 - 192.168.0.20 > /var/www/html/index1.html
[root@webserver2 ~]# echo RS2 - 192.168.0.20 > /var/www/html/index2.html


#设定uri算法
[root@haproxy ~]# vim /etc/haproxy/haproxy.cfg
listen webcluster
    bind        *:80
    balance     uri
    hash-type 	consistent
    server haha 192.168.0.10:80 check inter 3s fall 3 rise 5 weight 2
    server hehe 192.168.0.20:80 check inter 3s fall 3 rise 5 weight 1

[root@haproxy ~]# systemctl restart haproxy.service

#测试
#不同的uri哈希出来的结果不一样调度到不一样的服务端上

3.url_param

url_param对用户请求的url中的 params 部分中的一个参数key对应的value值作hash计算，并由服务器总权重相除以后派发至某挑出的服务器,后端搜索同一个数据会被调度到同一个服务器，多用与电商

通常用于追踪用户，以确保来自同一个用户的请求始终发往同一个real server 如果无没key，将按roundrobin算法

复制代码

#假设：
url = http://www.fjw.com/foo/bar/index.php?key=value
host = "www.fjw.com"
url_param = "key=value"

由于使用取模法与一致性哈希的区别不明显因此直接使用一致性哈希来配置实验

bash 复制代码

#设定url_param算法
[root@haproxy ~]# vim /etc/haproxy/haproxy.cfg
listen webcluster
    bind        *:80
    balance     url_param name	#key为name
    hash-type 	consistent
    server haha 192.168.0.10:80 check inter 3s fall 3 rise 5 weight 2
    server hehe 192.168.0.20:80 check inter 3s fall 3 rise 5 weight 1
    
[root@haproxy ~]# systemctl restart haproxy.service

#测试
#更改name值就能实现不同的hash

4.hdr

针对用户每个http请求头部(header)请求中的指定信息做hash，

此处被指定的http首部参数将会被取出并做hash计算，

然后由服务器总权重取模以后派发至某挑出的服务器，如果无有效值，则会使用默认的轮询调度。

可以对请求头部的参数进行指定hash

由于使用取模法与一致性哈希的区别不明显因此直接使用一致性哈希来配置实验

bash 复制代码

[root@haproxy ~]# vim /etc/haproxy/haproxy.cfg
listen webcluster
    bind        *:80
    balance     hdr（User-Agent）	#对User-Agent进行哈希
    hash-type 	consistent
    server haha 192.168.0.10:80 check inter 3s fall 3 rise 5 weight 2
    server hehe 192.168.0.20:80 check inter 3s fall 3 rise 5 weight 1
    
[root@haproxy ~]# systemctl restart haproxy.service

#测试
#curl -A 用于自定义请求的 User-Agent 字段
#curl -H用于自定义指定请求	curl -H "头部字段名: 字段值" 目标URL

算法总结

各种算法适配的模式

复制代码

#静态
static-rr--------->tcp/http
first------------->tcp/http
#动态
roundrobin-------->tcp/http
leastconn--------->tcp/http
random------------>tcp/http

#以下静态和动态取决于hash_type是否consistent
source------------>tcp/http
uri--------------->http
url_param--------->http
hdr--------------->http

各种算法使用场景

复制代码

first 			#使用较少
static-rr 		#做了session共享的web集群
roundrobin
leastconn		#数据库
source

#基于客户端公网IP的会话保持
uri--------------->http 	#缓存服务器，CDN服务商
url_param--------->http		#可以实现session保持
hdr 						#基于客户端请求报文头部做下一步处理