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过载保护+异构服务器的负载均衡,怎么设计?

作者:互联网

负载均衡是指,将请求/数据分摊到多个操作单元上执行,关键在于均衡。

然而,后端的服务器有可能硬件条件不同:

能否根据异构服务器的处理能力来动态、自适应进行负载均衡,以及过载保护呢?

负载均衡通常是怎么做的?

过载保护+异构服务器的负载均衡,怎么设计?
service层的负载均衡,一般是通过service连接池来实现的,调用方连接池会建立与下游服务多个连接,每次请求“随机”获取连接,来保证访问的均衡性。

负载均衡、故障转移、超时处理等细节也都是通过调用方连接池来实现的。

调用方连接池能否,根据service的处理能力,动态+自适应的进行负载调度呢?

方案一:可以通过“静态权重”标识service的处理能力。

过载保护+异构服务器的负载均衡,怎么设计?
最容易想到的方法,可以为每个下游service设置一个“权重”,代表service的处理能力,来调整访问到每个service的概率,如上图所示:

(1) 假设ip1,ip2,ip3的处理能力相同,可以设置weight1=1,weight2=1,weight3=1,这样三个service连接被获取到的概率分别就是1/3,1/3,1/3,能够保证均衡访问;

(2) 假设ip1的处理能力是ip2,ip3的处理能力的2倍,可以设置weight1=2,weight2=1,weight3=1,这样三个service连接被获取到的概率分别就是2/4,1/4,1/4,能够保证处理能力强的service分到等比的流量,不至于资源浪费;

Nginx就具备类似的能力。

方案优点:简单粗暴,能够快速的实现异构服务器的负载均衡。

方案缺点:权重是固定的,无法自适应动态调整,而很多时候,服务器的处理能力是很难用一个固定的数值量化。

方案二:通过“动态权重”标识service的处理能力。

如何来标识一个service的处理能力呢?
服务能不能处理得过来,该由调用方说了算:

如何来设计动态权重?
可以这么玩:
(1) 用一个动态权重,来标识每个service的处理能力,默认初始处理能力相同,即分配给每个service的概率相等;
(2) 每当service成功处理一个请求,认为service处理能力足够,权重动态+1;
(3) 每当service超时处理一个请求,认为service处理能力可能要跟不上了,权重动态-10;
画外音:
权重下降,会比权重上升更快。
为了方便权重的处理,可以把权重的范围限定为[0, 100],把权重的初始值设为60分。

举例说明:
假设service-ip1,service-ip2,service-ip3的动态权重初始值:

随着时间的推移:

随着动态权重的增减,权重会发生变化:

那什么是过载保护?

过载保护+异构服务器的负载均衡,怎么设计?
如上图所示,如果没有过载保护:

过载保护,是指当外部负载超过系统处理能力时,系统会进行自我保护,依然能对外提供有损的稳定服务。
过载保护+异构服务器的负载均衡,怎么设计?
如上图所示,如果进行了过载保护:

那如何进行过载保护?

方案一:可以通过“静态权重”标识service的处理能力。

这是最简易的方式,服务端设定一个负载阈值,超过这个阈值的请求压过来,全部抛弃。
画外音:这个方式不是特别优雅。

方案二:借助“动态权重”来实施过载保护。

如同异构服务器负载均衡,仍然通过:

当一个服务端屡次处理超时,权重不断降低时,连接池只要实施一些策略,就能够对“疑似过载”的服务器进行降压,而不用服务器“抛弃请求”这么粗暴的实施过载保护。

应该实施什么样的策略,来对“疑似过载”的服务器进行降压保护呢?

可以这么玩:
(1) 如果某一个服务器,连续3个请求都超时,即连续-10分三次,就可以认为,服务器处理不过来了,得给这个服务器喘一小口气,于是设定策略:接下来的若干时间内,例如1秒,负载不再分配给这个服务器;
画外音:休息1秒后,再分给它。

(2) 如果某一个service的动态权重,降为了0(休息了3次还超时),就可以认为,服务器完全处理不过来了,得给这个服务器喘一大口气,于是设定策略:接下来的若干时间内,例如1分钟,请求不再分配给这个服务器;
画外音:根据经验,此时服务器一般在fullGC,差不多1分钟能回过神来。

这样的话,不但能借助“动态权重”来实施动态自适应的异构服务器负载均衡,还能在客户端层面更优雅的实施过载保护,在某个下游服务器快要响应不过来的时候,给其喘息的机会。

过载保护要注意什么问题?

要防止过载保护引起服务器的雪崩,如果“整体负载”已经超过了“服务器集群”的处理能力,怎么转移请求也是处理不过来的。这时,还是得通过抛弃请求来实施自我保护。

总结

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据说,配图值得转。

标签:异构,负载,权重,service,处理,过载,服务器
来源: https://blog.51cto.com/jyjstack/2548965