Go 实现 Nginx 加权轮询算法的方法步骤

目录

一，Nginx 负载均衡的轮询 （round-robin）

1. nginx 中的配置

2. 简单介绍

3. 特点

4. 实现 （这里使用golang模拟实现）

5. 测试

二，Nginx 负载均衡的加权轮询 （weighted-round-robin）

1. nginx 配置

2. 加权算法简介-特点

3. 算法说明

4. 简单举例

5. 代码实现

6. 测试验证

最近在看一些 getway 相关的资料，发现有关 Nginx 负载均衡的算法有点多，但是有点乱，所以整理下。。。如有不对地方请指出。

一，Nginx 负载均衡的轮询 （round-robin）

在说加权轮询之前我们先来简单的说一下轮询

1. nginx 中的配置

upstream cluster {
    server 192.168.0.14;
    server 192.168.0.15;
}
location / {
   proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;               //返回真实IP
   proxy_pass Http://cluster;                           //代理指向cluster 
}

2. 简单介绍

轮询 作为负载均衡中较为基础的算法，他的实现不需要配置额外的参数。简单理解：配置文件中一共配置了 N 台服务器，轮询 算法会遍历服务的节点列表，并按照节点顺序每轮选择一台服务器处理请求，当所有节点遍历一遍后，重新开始

3. 特点

轮询 算法中我们不难看出，每台服务器处理请求的数量基本持平，按照请求时间逐一分配，因此只能适用于集群服务器性能相近的情况，平均分配让每台服务器承载量基本持平。但是如果集群服务器性能参差不齐，这样的算法会导致资源分配不合理，造成部分请求阻塞，部分服务器资源浪费。为了解决上述问题，我们将 轮询 算法升级了，引入了 加权轮询 算法，让集群中性能差异较大的服务器也能合理分配资源。达到资源尽量最大化合理利用

4. 实现 （这里使用Golang模拟实现）

type RoundRobinBalance struct {
    curIndex int
    rss []string
}

func (r *RoundRobinBalance) Add (params ...string) error{
    if len(params) == 0 {
        return errors.New("params len 1 at least")
    }
    addr := params[0]
    r.rss = append(r.rss, addr)
    return nil
}

func (r *RoundRobinBalance) Next () string {
    if len(r.rss) == 0 {
        return ""
    }
    lens := len(r.rss)
    if r.curIndex >= lens {
        r.curIndex = 0
    }
    curAdd := r.rss[r.curIndex ]
    r.curIndex = (r.curIndex + 1) % lens
    return curAdd
}

5. 测试

简单调用下方法看看结果

func main(){
    rb := new(RoundRobinBalance)
    rb.Add("127.0.0.1:80")
    rb.Add("127.0.0.1:81")
    rb.Add("127.0.0.1:82")
    rb.Add("127.0.0.1:83")
    fmt.Println(rb.Next())
    fmt.Println(rb.Next())
    fmt.Println(rb.Next())
    fmt.Println(rb.Next())
    fmt.Println(rb.Next())
    fmt.Println(rb.Next())
}
go run main.go 
127.0.0.1:80
127.0.0.1:81
127.0.0.1:82
127.0.0.1:83
127.0.0.1:80
127.0.0.1:81

二，Nginx 负载均衡的加权轮询 （weighted-round-robin）

进入主题

1. nginx 配置

http {  
    upstream cluster {  
        server 192.168.1.2 weight=5;  
        server 192.168.1.3 weight=3;  
        server 192.168.1.4 weight=1;  
    }  
location / {
       proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;               //返回真实IP
       proxy_pass http://cluster;                           //代理指向cluster 
   }

2. 加权算法简介-特点

不同的服务器的配置，部署的应用数量，网络状况等都会导致服务器处理能力会不一样，所以简单的 轮询 算法将不再适用，而引入 了加权轮询 算法：根据服务器不同的处理能力，给每个服务器分配不同的权值，根据不同的权值将不同的服务器分配到对应的服务器上；

请求数量较大时，每个服务处理请求的数量之比会趋向于权重之比。

3. 算法说明

在 Nginx加权轮询算法 中，每个节点都有3个权重的变量

Weight : 配置的权重，根据配置文件初始化每个服务器节点的权重

currentWeight : 节点的当前权重，初始化时是配置的权重，随后会一直变更

effectiveWeight : 有效的权重，初始值为 weight ，通讯过程中发现节点异常，则 -1 ，之后再次选择本节点，调用成功一次则 +1 ，直到恢复到 weight。这个参数可以用于做降权。或者说是你的设置的权限修正。。

Nginx加权轮询算法 的逻辑实现

轮询所有节点，计算当前状态下所有的节点的 effectiveWeight 之和 作为 totalWeight；

更新每个节点的 currentWeight ， currentWeight = currentWeight + effectiveWeight; 选出所有节点 currentWeight 中最大的一个节点作为选中节点；

选择中的节点再次更新 currentWeight, currentWeight = currentWeight - totalWeight；

4. 简单举例

注意：实现中不考虑健康检查，即所有的节点都是100%可用的，所以 effectiveWeight 等于 weight
假设：现在有3个节点 {A, B, C} 分别权重为：{4, 2, 1}；请求7次

第N次请求 请求前 currentWeight 选中的节点 请求后 currentWeight

1	[serverA=4, serverB=2, serverC=1]	serverA	[serverA=1, serverB=4, serverC=2]
2	[serverA=1, serverB=4, serverC=2]	serverB	[serverA=5, serverB=-1, serverC=3]
3	[serverA=5, serverB=-1, serverC=3]	serverA	[serverA=2, serverB=1, serverC=4]
4	[serverA=2, serverB=1, serverC=4]	serverA	[serverA=-1, serverB=3, serverC=5]
5	[serverA=-1, serverB=3, serverC=5]	serverC	[serverA=3, serverB=5, serverC=-1]
6	[serverA=3, serverB=5, serverC=-1]	serverA	[serverA=0, serverB=7, serverC=0]
7	[serverA=0, serverB=7, serverC=0]	serverB	[serverA=4, serverB=2, serverC=1]

totaoWeight = 4 + 2 + 1 = 7
第一次请求： serverA = 4 + 4 = 8 ， serverB = 2 + 2 = 4， serverC = 1 + 1 = 2； 最大的是 serverA ； 所以选择 serverA ；然后serverA = 8 - 7 = 1；最后得出：serverA=1, serverB=4, serverC=2
第二次请求： serverA = 1 + 4 = 5； serverB = 4 + 2 = 6 ； serverC = 2 + 1 = 3；最大的是 serverB ； 所以选择 serverB ； 然后 serverB = 6 - 7 = -1 ；最后得出： serverA=5, serverB=-1, serverC=3
以此类推。。。

5. 代码实现

以golang实现下上面的逻辑：

type WeightRoundRobinBalance struct {
    curIndex int
    rss []*Weightnode
}
type WeightNode struct {
    weight int // 配置的权重，即在配置文件或初始化时约定好的每个节点的权重
    currentWeight int //节点当前权重，会一直变化
    effectiveWeight int //有效权重，初始值为weight, 通讯过程中发现节点异常，则-1 ，之后再次选取本节点，调用成功一次则+1，直达恢复到weight 。 用于健康检查，处理异常节点，降低其权重。
    addr string // 服务器addr
}

func (r *WeightRoundRobinBalance) Add (params ...string) error{
    if len(params) != 2{
        return errors.New("params len need 2")
    }
    // @Todo 获取值
    addr := params[0]
    parInt, err  := strconv.ParseInt(params[1], 10, 64)
    if err != nil {
        return err
    }
    node := &WeightNode{
        weight: int(parInt),
        effectiveWeight: int(parInt),  // 初始化時有效权重 = 配置权重值
        currentWeight: int(parInt), // 初始化時当前权重 = 配置权重值
        addr: addr,
    }
    r.rss = append(r.rss, node)
    return nil
}

func (r *WeightRoundRobinBalance) Next () string {
    // @Todo 没有服务
    if len(r.rss) == 0 {
        return ""
    }
    totalWeight := 0
    var maxWeightNode *WeightNode
    for key , node  := range r.rss {
        // @Todo 计算当前状态下所有节点的effectiveWeight之和totalWeight
        totalWeight += node.effectiveWeight
        // @Todo 计算currentWeight
        node.currentWeight += node.effectiveWeight
        // @Todo 寻找权重最大的
        if maxWeightNode == nil ||  maxWeightNode.currentWeight < node.currentWeight {
            maxWeightNode = node
            r.curIndex = key
        }
    }
    // @Todo 更新选中节点的currentWeight
    maxWeightNode.currentWeight -= totalWeight
    // @Todo 返回addr
    return maxWeightNode.addr
}

6. 测试验证

func main(){
    rb := new(WeightRoundRobinBalance)
    rb.Add("127.0.0.1:80", "4")
    rb.Add("127.0.0.1:81", "2")
    rb.Add("127.0.0.1:82", "1")
    fmt.Println(rb.Next())
    fmt.Println(rb.Next())
    fmt.Println(rb.Next())
    fmt.Println(rb.Next())
    fmt.Println(rb.Next())
    fmt.Println(rb.Next())
    fmt.Println(rb.Next())
}

执行下看下结果：

run main.go

127.0.0.1:80
127.0.0.1:81
127.0.0.1:80
127.0.0.1:80
127.0.0.1:82
127.0.0.1:80
127.0.0.1:81

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