分布式系统常见负载均衡算法

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一、概要

随着系统日益庞大、逻辑业务越来越复杂，系统架构由原来的单一系统到垂直系统，发展到现在的分布式系统。分布式系统中，可以做到公共业务模块的高可用，高容错性，高扩展性，然而，当系统越来越复杂时，需要考虑的东西自然也越来越多，要求也越来越高，比如服务路由、负载均衡等。此文将针对负载均衡算法进行讲解，不涉及具体的实现。

二、负载均衡算法

在分布式系统中，多台服务器同时提供一个服务，并统一到服务配置中心进行管理，消费者通过查询服务配置中心，获取到服务到地址列表，需要选取其中一台来发起RPC远程调用。如何选择，则取决于具体的负载均衡算法，对应于不同的场景，选择的负载均衡算法也不尽相同。负载均衡算法的种类有很多种，常见的负载均衡算法包括轮询法、随机法、源地址哈希法、加权轮询法、加权随机法、最小连接法、Latency-Aware等，应根据具体的使用场景选取对应的算法。

1、轮询（Round Robin）法

轮询很容易实现，将请求按顺序轮流分配到后台服务器上，均衡的对待每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。使用轮询策略的目的是，希望做到请求转移的绝对均衡，但付出的代价性能也是相当大的。为了保证pos变量的并发互斥，引入了重量级悲观锁synchronized，将会导致该轮询代码的并发吞吐量明显下降。
轮询法适用于机器性能相同的服务，一旦某台机器性能不好，极有可能产生木桶效应，性能差的机器扛不住更多的流量。

2、随机法

通过系统随机函数，根据后台服务器列表的大小值来随机选取其中一台进行访问。由概率概率统计理论可以得知，随着调用量的增大，其实际效果越来越接近于平均分配流量到后台的每一台服务器，也就是轮询法的效果。
同样地，它也不适用于机器性能有差异的分布式系统。

3、随机轮询法

所谓随机轮询，就是将随机法和轮询法结合起来，在轮询节点时，随机选择一个节点作为开始位置index，此后每次选择下一个节点来处理请求，即（index+1）%size。
这种方式只是在选择第一个节点用了随机方法，其他与轮询法无异，缺点跟轮询一样。

4、源地址哈希法

源地址哈希法的思想是根据服务消费者请求客户端的IP地址，通过哈希函数计算得到一个哈希值，将此哈希值和服务器列表的大小进行取模运算，得到的结果便是要访问的服务器地址的序号。采用源地址哈希法进行负载均衡，相同的IP客户端，如果服务器列表不变，将映射到同一个后台服务器进行访问。该方法适合访问缓存系统，如果为了增强缓存的命中率和单调性，可以用一致性哈希算法，相关博文在https://blog.csdn.net/okiwilldoit/article/details/51352743

5、加权轮询（Weight Round Robin）法

不同的后台服务器可能机器的配置和当前系统的负载并不相同，因此它们的抗压能力也不一样。跟配置高、负载低的机器分配更高的权重，使其能处理更多的请求，而配置低、负载高的机器，则给其分配较低的权重，降低其系统负载，加权轮询很好的处理了这一问题，并将请求按照顺序且根据权重分配给后端。Nginx的负载均衡默认算法是加权轮询算法。

Nginx负载均衡算法简介

有三个节点{a, b, c}，他们的权重分别是{a=5, b=1, c=1}。发送7次请求，a会被分配5次，b会被分配1次，c会被分配1次。

一般的算法可能是：
1、轮训所有节点，找到一个最大权重节点；
2、选中的节点权重-1；
3、直到减到0，恢复该节点原始权重，继续轮询；
这样的算法看起来简单，最终效果是：{a, a, a, a, a, b, c}，即前5次可能选中的都是a，这可能造成权重大的服务器造成过大压力的同时，小权重服务器还很闲。
Nginx的加权轮询算法将保持选择的平滑性，希望达到的效果可能是{a, b, a, a, c, a, a}，即尽可能均匀的分摊节点，节点分配不再是连续的。

Nginx加权轮询算法

1、概念解释，每个节点有三个权重变量，分别是：
(1) weight: 约定权重，即在配置文件或初始化时约定好的每个节点的权重。
(2) effectiveWeight: 有效权重，初始化为weight。
在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；
此变量的作用主要是节点异常，降低其权重。
(3) currentWeight: 节点当前权重，初始化为0。

2、算法逻辑
(1) 轮询所有节点，计算当前状态下所有节点的effectiveWeight之和totalWeight；
(2) currentWeight = currentWeight + effectiveWeight; 选出所有节点中currentWeight中最大的一个节点作为选中节点；
(3) 选中节点的currentWeight = currentWeight - totalWeight；

基于以上算法，我们看一个例子：
这时有三个节点{a, b, c}，权重分别是{a=4, b=2, c=1}，共7次请求，初始currentWeight值为{0, 0, 0}，每次分配后的结果如下：

观察到七次调用选中的节点顺序为{a, b, a, c, a, b, a}，a节点选中4次，b节点选中2次，c节点选中1次，算法保持了currentWeight值从初始值{c=0,b=0,a=0}到7次调用后又回到{c=0,b=0,a=0}。
参考文档为：https://www.cnblogs.com/markcd/p/8456870.html

6、加权随机（Weight Random）法

加权随机法跟加权轮询法类似，根据后台服务器不同的配置和负载情况，配置不同的权重。不同的是，它是按照权重来随机选取服务器的，而非顺序。

7、最小连接数法

前面我们费尽心思来实现服务消费者请求次数分配的均衡，我们知道这样做是没错的，可以为后端的多台服务器平均分配工作量，最大程度地提高服务器的利用率，但是，实际上，请求次数的均衡并不代表负载的均衡。因此我们需要介绍最小连接数法，最小连接数法比较灵活和智能，由于后台服务器的配置不尽相同，对请求的处理有快有慢，它正是根据后端服务器当前的连接情况，动态的选取其中当前积压连接数最少的一台服务器来处理当前请求，尽可能的提高后台服务器利用率，将负载合理的分流到每一台服务器。

8、Latency-Aware

与方法7类似，该方法也是为了让性能强的机器处理更多的请求，只不过方法7使用的指标是连接数，而该方法用的请求服务器的往返延迟（RTT），动态地选择延迟最低的节点处理当前请求。该方法的计算延迟的具体实现可以用EWMA算法来实现，它使用滑动窗口来计算移动平均耗时。具体代码如下：

public class EWMA {
    private static final long serialVersionUID = 2979391326784043002L;

    //时间类型枚举
    public static enum Time {
        MICROSECONDS(1),
        MILLISECONDS(1000),
        SECONDS(MILLISECONDS.getTime() * 1000),
        MINUTES(SECONDS.getTime() * 60),
        HOURS(MINUTES.getTime() * 60),
        DAYS(HOURS.getTime() * 24),
        WEEKS(DAYS.getTime() * 7);

        private long micros;

        private Time(long micros) {
            this.micros = micros;
        }

        public long getTime() {
            return this.micros;
        }
    }

    //三个alpha常量，这些值和Unix系统计算负载时使用的标准alpha值相同
    public static final double ONE_MINUTE_ALPHA = 1 - Math.exp(-5d / 60d / 1d);
    public static final double FIVE_MINUTE_ALPHA = 1 - Math.exp(-5d / 60d / 5d);
    public static final double FIFTEEN_MINUTE_ALPHA = 1 - Math.exp(-5d / 60d / 15d);
    private long window;
    private long alphaWindow;
    private long last;
    private double average;
    private double alpha = -1D;
    private boolean sliding = false;

    private long requests;//请求量
    private double weight;//权重

    public EWMA() {
    }

    public EWMA sliding(double count, Time time) {
        return this.sliding((long) (time.getTime() * count));
    }

    public EWMA sliding(long window) {
        this.sliding = true;
        this.window = window;
        return this;
    }

    public EWMA withAlpha(double alpha) {
        if (!(alpha > 0.0D && alpha <= 1.0D)) {
            throw new IllegalArgumentException("Alpha must be between 0.0 and 1.0");
        }
        this.alpha = alpha;
        return this;
    }

    public EWMA withAlphaWindow(long alphaWindow) {
        this.alpha = -1;
        this.alphaWindow = alphaWindow;
        return this;
    }

    public EWMA withAlphaWindow(double count, Time time) {
        return this.withAlphaWindow((long) (time.getTime() * count));
    }

    /**
     * 默认使用当前时间更新移动平均值
     */
    public void mark(){
        mark(System.currentTimeMillis());
    }

    /**
     * 更新移动平均值
     * @param time
     */
    public void mark(long time){
        if(this.sliding){
            //如果发生时间间隔大于窗口，则重置滑动窗口
            if(time-this.last > this.window){
                this.last = 0;
            }
        }
        if(this.last == 0){
            this.average = 0;
            this.requests = 0;
            this.last = time;
        }
        // 计算上一次和本次的时间差
        long diff = time - this.last;
        // 计算alpha
        double alpha = this.alpha != -1.0 ? this.alpha : Math.exp(-1.0*((double)diff/this.alphaWindow));
        // 计算当前平均值
        this.average = (1.0-alpha)*diff + alpha*this.average;
        this.last = time;
        // 请求量加1
        this.requests++;
        // 计算权重值
        // this.weight = this.average != 0 ? this.requests/this.average : -1;
    }


    //返回mark()方法多次调用的平均值
    public double getAverage() {
        return this.average;
    }

    //按照特定的时间单位来返回平均值,单位详见Time枚举
    public double getAverageIn(Time time) {
        return this.average == 0.0 ? this.average : this.average / time.getTime();
    }

    //返回特定时间度量内调用mark()的频率
    public double getAverageRatePer(Time time) {
        return this.average == 0.0 ? this.average : time.getTime() / this.average;
    }

    //返回mark()方法多次调用的权重值
    public double getWeight() {return this.weight;}
    public long getRequests() {return this.requests;}

    public static   void main(String[] args) {
        //建立1分钟滑动窗口EWMA实例
        EWMA ewma = new EWMA().
                    sliding(1.0, Time.MINUTES).
                    withAlpha(EWMA.ONE_MINUTE_ALPHA).
                    withAlphaWindow(1.0, EWMA.Time.MINUTES);

        int randomSleep = 0;
        long markVal = System.currentTimeMillis() * 1000;//单位为微秒

        try {
            ewma.mark(markVal);
            for (int i = 1; i <= 10000000; i++) {
                randomSleep = util.get_rand_32() % 1500;
                markVal += randomSleep;
                ewma.mark(markVal);
                if (i % 1000 == 0) {
                    System.out.println("Round: " + i + ", Time: " + randomSleep
                                        + ", Requests: " + ewma.getRequests()
                                        + ", Average: " + ewma.getAverage()
                                        + ", Weight:" + ewma.getWeight());
                }
            }
        }
        catch (Exception e) {
            e.printStackTrace();
        }
    }
}

Twitter的负载均衡算法基于这种思想，不过实现起来更加简单，即P2C算法。首先随机选取两个节点，在这两个节点中选择延迟低，或者连接数小的节点处理请求，这样兼顾了随机性，又兼顾了机器的性能，实现很简单。
具体参见：https://linkerd.io/1/features/load-balancing/。