前言

分布式可靠性相关的知识，包括负载均衡、 流量控制、故障隔离和故障恢复。 负载均衡是分布式可靠性中非常关键的一个问题或技术，在一定程度上反映了分布式系统对业务处理的能力。比如，早期的电商抢购活动，当流量过大时，可能就会发现有些地区可以购买，而有些地区因为服务崩溃而不能抢购。这其实就是系统的负载均衡出现了问题。

什么是负载均衡？

以超市收银为例，假设现在只有一个窗口、一个收银员，一般情况下，收银员平均 2 分钟服务一位顾客，10 分钟可以服务 5 位顾客；到周末高峰期时，收银员加快收银，平均 1 分钟服务一位顾客，10 分钟最多服务 10 位顾客，也就是说一个顾客最多等待 10 分钟；逢年过节，顾客数量激增，一下增加到 30 位顾客，如果仍然只有一个窗口和一个收银员，那么所有顾客就只能排队等候了，一个顾客最多需要等待 30 分钟。购物体验非常差。

解决办法是新开一个收银窗口，每个收银窗口服务 15 个顾客，最长等待时间从 30 分钟缩短到 15 分钟。但如果这两个窗口的排队顾客数严重不均衡，比如一个窗口有 5 个顾客排队，另一个窗口却有 25 个顾客排队，就不能最大化地提升顾客的购物体验。

所以，尽可能使得每个收银窗口排队的顾客一样多，才能最大程度地减少顾客的最长排队时间，提高用户体验。 这就是负载均衡的基本原理。

通常情况下，负载均衡可以分为两种：

• 请求负载均衡，将用户的请求均衡地分发到不同的服务器进行处理；
• 数据负载均衡，将用户更新的数据分发到不同的存储服务器。

数据分布算法很重要的一个衡量标准，就是均匀分布。可见哈希和一致性哈希等，就是数据负载均衡的常用方法。

分布式系统中，服务请求的负载均衡指当处理大量用户请求时，请求应尽量均衡地分配到多台服务器进行处理，每台服务器处理其中一部分而不是所有的用户请求，以完成高并发的请求处理，避免因单机处理能力的上限，导致系统崩溃而无法提供服务的问题。

比如，有 N 个请求、M 个节点，负载均衡就是将 N 个请求，均衡地转发到这 M 个节点进行处理。

服务请求的负载均衡方法

计算机领域中，在不同层有不同的负载均衡方法：

• 网络层，有基于 DNS、IP 报文等的负载均衡方法；
• 中间件层（分布式系统层）常见的负载均衡策略主要包括轮询策略、随机策略、哈希和一致性哈希等策略。

轮询策略

轮询策略是一种实现简单、很常用的负载均衡策略，核心思想是服务器轮流处理用户请求，以尽可能使每个服务器处理的请求数相同。生活中也有很多类似的场景，比如，学校宿舍里，学生每周轮流打扫卫生，就是一个典型的轮询策略。

在负载均衡领域中，轮询策略主要包括顺序轮询和加权轮询两种方式：

顺序轮询

顺序轮询，假设有 6 个请求，编号为请求 1~ 6，有 3 台服务器可以处理请求，编号为服务器 1~3，如果采用顺序轮询策略，则会按照服务器 1、2、3 的顺序轮流进行请求。

如表所示，将 6 个请求当成 6 个步骤：

1. 请求 1 由服务器 1 处理；
2. 请求 2 由服务器 2 进行处理。
3. 以此类推，直到处理完这 6 个请求。

最终的处理结果是，服务器 1 处理请求 1 和请求 4，服务器 2 处理请求 2 和请求 5，服务 器 3 处理请求 3 和请求 6。

加权轮询

加权轮询为每个服务器设置了优先级，每次请求过来时会挑选优先级最高的服务器进行处理。比如服务器 1~3 分配了优先级{4，1，1}，这 6 个请求到来时，还当成 6 个步骤，如表所示。

1. 请求 1 由优先级最高的服务器 1 处理，服务器 1 的优先级相应减 1，此时各服务器优先级为{3，1，1}；
2. 请求 2 由目前优先级最高的服务器 1 进行处理，服务器 1 优先级相应减 1，此时各服务器优先级为{2，1，1}。
3. 以此类推，直到处理完这 6 个请求。每个请求处理完后，相应服务器的优先级会减 1。

最终的处理结果是，服务器 1 处理请求 1~4，服务器 2 处理请求 5，服务器 3 会处理请求 6。

轮询策略的应用比较广泛，比如 Nginx 默认的负载均衡策略就是一种改进的加权轮询策略。

Nginx 轮询策略需要用到的变量：

• weight：配置文件中为每个服务节点设置的服务节点权重，固定不变。
• effective_weight：服务节点的有效权重，初始值为 weight。 在 Nginx 的源码中有一个最大失败数的变量 max_fails，当服务发生异常时，则减少相应服务节点的有效权重， 公式为 effective_weight = effective_weight - weight / max_fails；之后再次选取本节点，若服务调用成功，则增加有效权重，effective_weight ++ ，直至恢复到 weight。
• current_weight：服务节点当前权重，初始值均为 0，之后会根据系统运行情况动态变化。

假设，各服务器的优先级是{4，1，1}，将 6 个请求分为 6 步：

1. 遍历集群中所有服务节点，使用 current_weight = current_weight + effective_weight，计算此时每个服务节点的 current_weight，得到 current_weight 为{4，1，1}，total 为 4+1+1=6。选出 current_weight 值最大的服务节点，即服务器 1 来处理请求，随后服务器 1 对应的 current_weight 减去此时的 total 值，即 4 - 6，变为了 -2 。
2. 按照上述步骤执行，首先遍历，按照 current_weight = current_weight + effective_weight 计算每个服务节点 current_weight 的值，结果为{2，2，2}，total 为 6，选出 current_weight 值最大的服务节点。current_weight 最大值有多个服务节点时，直接选择第一个节点即可，在这里选择服务器 1 来处理请求，随后服务器 1 对应的 current_weight 值减去此时的 total，即 2 - 6，结果为 -4。
3. 以此类推，直到处理完这 6 个请求。

最终的处理结果为，服务器 1 处理请求 1、2、4、6，服务器 2 处理请求 3，服务器 3 处理请求 5。

与普通的加权轮询策略相比，这种轮询策略的优势在于，当部分请求到来时，不会集中落在优先级较高的那个服务节点。

假设只有 4 个请求，按照普通的加权轮询策略，会全部由服务器 1 进行处理，即{1,1,1,1}；而按照这种平滑的加权轮询策略的话，会由服务器 1 和 2 共同进行处 理，即{1,1,2,1}。

轮询策略的优点：实现简单，且对于请求所需开销差不多时，负载均衡效果比较明显。加权轮询策略还考虑了服务器节点的异构性，即可以让性能更好的服务器具有更高的优先级，从而可以处理更多的请求，使得分布更加均衡。

轮询策略的缺点：每次请求到达的目的节点不确定，不适用于有状态请求的场景。轮询策略主要强调请求数的均衡性，所以不适用于处理请求所需开销不同的场景。

比如，有两个服务器（节点 A 和节点 B）性能相同，CPU 个数和内存均相等，有 4 个请求需要处理，其中请求 1 和请求 3 需要 1 个 CPU，请求 2 和请求 4 需要 2 个 CPU。根据轮询策略，请求 1 和请求 3 由节点 A、请求 2 和请求 4 由节点 B 处理。由此可见，节点 A 和节点 B 关于 CPU 的负载分别是 2 和 4，从这个角度来看，两个节点的负载并不均衡。

综上所述，轮询策略适用于用户请求所需资源比较接近的场景。

随机策略

随机策略：当用户请求到来时，会随机发到某个服务节点进行处理，可以采用随机函数实现。随机函数的作用是让请求尽可能分散到不同节点， 防止所有请求放到同一节点或少量几个节点上。

如图所示，假设有 5 台服务器 Server 1~5 可以处理用户请求，每次请求到来时，都会先调用一个随机函数来计算出处理节点。这里随机函数的结果只能是{1,2,3,4,5}这五个值，然后再根据计算结果分发到相应的服务器进行处理。比如，图中随机函数计算结果为 2，该请求会由 Server2 处理。

优点：实现简单；

缺点：与轮询策略一样，每次请求到达的目的节点不确定，不适用于有状态的场景，而且没有考虑到处理请求所需开销。除此之外，随机策略也没有考虑服务器节点的异构性，即性能差距较大的服务器可能处理的请求差不多。

随机策略适用于，集群中服务器节点处理能力相差不大，用户请求所需资源比较接近的场景。

比如，RPC 框架 Dubbo，当注册中心将服务提供方地址列表返回给调用方时，调用方会通过负载均衡算法选择其中一个服务提供方进行远程调用。关于负载均衡算法，Dubbo 提供了随机策略、轮询策略等。

哈希和一致性哈希策略

无论是轮询还是随机策略，对于一个客户端的多次请求，每次落到的服务器很大可能是不同的，如果这是一台缓存服务器，就会对缓存同步带来很大挑战。尤其是系统繁忙时，主从延迟带来的同步缓慢，可能会造成同一客户端两次访问得到不同的结果。解决方案就是，利用 哈希算法定位到对应的服务器。

哈希和一致性哈希是数据负载均衡的常用算法。数据分布算法的均匀性：

• 数据的存储均匀；
• 数据请求的均匀。

数据请求就是用户请求的一种哈希、一致性哈希、带有限负载的一致性哈希和带虚拟节点的一致性哈希算法，同样适用于请求负载均衡。

哈希与一致性策略的优点：哈希函数设置合理的话，负载会比较均衡。而且相同 key 的请求会落在同一个服务节点上，可以用于有状态请求的场景。而且，带虚拟节点的一致性哈希策略还可以解决服务器节点异构的问题。

哈希与一致性策略的缺点：当某个节点出现故障时，采用哈希策略会出现数据大规模迁移的情况，采用一致性哈希策略可能会造成一定的数据倾斜问题。同样的，这两种策略也没考虑请求开销不同造成的不均衡问题。

应用哈希和一致性哈希策略的框架有很多，比如 Redis、Memcached、Cassandra 等。

除了以上这些策略，还有一些负载均衡策略比较常用。比如，根据服务节点中的资源信息 （CPU，内存等）进行判断，服务节点资源越多，就越有可能处理下一个请求；再比如， 根据请求的特定需求，如请求需要使用 GPU 资源，需要由具有 GPU 资源的节点进行处理等。

对比分析

知识扩展：如果要考虑请求所需资源不同的话，应该如何设计负载均衡策略呢？

上面提到的轮询策略、随机策略，以及哈希和一致性哈希策略，主要考虑的是请求数的均衡，并未考虑请求所需资源不同造成的不均衡问题。这个问题的解决方案有很多，常见的思路主要是对请求所需资源与服务器空闲资源进行匹配，也称调度。

可以使用单体调度的思路，让集群选举一个主节点，每个从节点会向主节点汇报自己的空闲资源；当请求到来时，主节点通过资源调度算法选择一个合适的从节点来处理该请求。

最差匹配和最佳匹配算法各有利弊：

• 最差匹配算法，虽然可以尽量将请求分配到不同机器，但可能会造成资源碎片问题；
• 最佳匹配算法，虽然可以留出一些“空”机器来处理开销很大的请求，但会造成负载不均的问题。

因此它们适用于不同的场景。

除此之外，一致性哈希策略也可以解决这个问题：让请求所需的资源和服务器节点的空闲资源，与哈希函数挂钩，即通过将资源作为自变量，带入哈希函数进行计算，从而映射到哈希环中。

比如，设置的哈希函数结果与资源正相关，可以让资源开销大的请求由空闲资源多的服务器进行处理，以实现负载均衡。但这种方式也有个缺点，即哈希环上的节点资源变化后，需要进行哈希环的更新。

总结