【负载】【服务发现】【配置管理】负载均衡设计

负载

软负载：基于客户端+服务发现+负载均衡

硬负载：基于服务器的负载均衡，需要独立部署负载均衡主，流量集中（F5,LSV）

服务发现

服务提供者：服务注册方，被调用方直接调用

服务消费者：服务调用方，从注册中心获取服务提供者ip，直接调用

注册中心：注册、注销、保活；

CAP：在服务发现方面，A是大于C的，读一致性不需要强一致，是系统可接受的

LB方案

集中式：什么是集中式，就是所有的访问都是经过一个集中的负载均衡节点，由节点负责负载均衡，经典的实现有F5负载均衡器，Nginx实现：首先由网络请求DNS，得到集中负载均衡节点的

• 优势
  • 可以做到统一异常管理返回，所以适合内网对外的访问
  • 管控限流特别容易
• 劣势
  • 性能会有损耗
  • 负载均衡需要特殊维护

进程内LB：负载进程的算法实现包装为SDK，潜逃在应用程序中；

• 优势：可以用作软负载高性能，不需要特殊的维护
• 劣势：多种语言需要多种实现

单独进程LB：在同一起机器中，另外起一个进程做负载

• 优势：不需要多语言，适用于大规模的网格型微服务，如k8s的管理
• 劣势：占资源，需要另起进程，不稳定性增加

均衡算法

轮询：获取所有的服务器ip，轮流发送请求，特点是简单；

随机：常见的是用hash算法，求出应该请求哪一台机器，然后发送请求；

权重：根据每台机器的特点，给他们不同的权重，然后采用权重平均的算法请求，实现负载，需要采取信息，但是效果很好；

附加功能

限流、熔断，同城结合服务一起用

服务注册

一致性协议

• 单机+file
• 多机+DB
• 多机+Cache+DB
  • 需要考虑缓存一致性
• 多机+fileCache
  • 多个副本一致性算法复杂（Paxos/raft/gosiip/zab）

变更的通知

• push模式
• pull模式

容灾策略

• 主备模式/主主模式
• 本地缓存，保证可用
  • 缓存一致性，先写file，再写内存

可用性保证

 

标签：负载,需要,服务,配置管理,算法,均衡,一致性
来源： https://www.cnblogs.com/iCanhua/p/16089644.html