有哪些通俗易懂的示例讲解-负载均衡怎么做

教程大全 2026-02-26 16:15:03 浏览次

负载均衡是现代高并发、高可用分布式系统架构中不可或缺的核心组件，其本质是将传入的网络流量智能分发到后端的多台服务器上，从而确保任何单一节点都不会因过载而崩溃，进而实现系统整体性能的线性扩展和服务的高可靠性，在构建企业级应用时， 负载均衡不仅解决了单点瓶颈问题，更是保障业务连续性、提升用户体验的关键基础设施 。

负载均衡的核心工作原理

负载均衡器充当了流量守门员的角色，位于客户端与后端服务器集群之间，当用户发起请求时，请求首先到达负载均衡器，后者根据预设的算法策略，将请求转发给后端状态最健康、负载最轻的服务器，对客户端而言，这一过程是透明的，他们感知不到实际处理请求的是哪台具体机器，这种机制有效地将海量并发请求“化整为零”,充分利用了集群中每一台计算资源的处理能力。

常见的负载均衡算法策略

选择合适的分发算法是优化系统性能的关键,不同的业务场景需要匹配不同的策略：

轮询算法 是最基础的策略，负载均衡器按顺序依次将请求分发给每一台服务器，这种方式简单高效，适用于服务器性能相近且请求处理耗时差异不大的场景。 加权轮询 则在此基础上引入了权重概念，性能更强的服务器会被分配更高的权重，从而处理更多的请求,这在服务器硬件配置不一致时尤为有效。

最少连接数策略 更加智能，它会实时监测后端服务器当前正在处理的连接数，并将新请求发送给连接数最少的那台机器，这种策略非常适合处理长连接或请求处理时间差异较大的业务,能够有效避免因某台服务器被长耗时任务卡死而导致的队列堆积。

源地址哈希策略 则根据客户端的IP地址进行哈希计算，确保同一IP的请求总是被分发到同一台服务器，这在需要保持会话状态的场景下非常重要，但也可能导致负载不均,属于一种有状态的调度方式。

四层与七层负载均衡的技术深度解析

在技术实现上，负载均衡主要分为四层（传输层）和七层（应用层）两种模式,理解两者的区别是构建专业架构的基础。

四层负载均衡 工作在OSI模型的传输层，主要基于IP地址和端口进行转发，它无法解析具体的HTTP内容，但处理速度极快，延迟极低，通常由硬件设备（如F5）或高性能软件（如LVS）实现。 四层负载均衡是处理海量吞吐量的首选 ，常用于架构的最外层入口,负责将流量初步分发到不同的数据中心或集群。

七层负载均衡 工作在应用层，能够解析HTTP、HTTPS等协议内容，它可以根据URL的具体路径、Cookie、Header信息甚至请求内容来进行精细化的流量路由，它可以将所有包含“/image”的请求转发给专门图片服务器，将“/api”请求转发给应用服务器。负载均衡生活化案例 Nginx和HAProxy是七层负载均衡的典型代表 ，虽然其解析消耗的CPU资源比四层多,但提供了极高的业务灵活性和内容感知能力。

实战场景：基于Nginx的七层负载均衡配置示例

为了更直观地理解，我们以业界最常用的Nginx为例，展示一个典型的七层负载均衡配置方案，假设我们有一个Web应用，部署在三台后端服务器上,我们需要通过Nginx进行流量分发。

在Nginx的配置文件中，我们需要定义一个模块来标识服务器组，并配置分发策略，使用“ip_hash”来保持会话粘性，或者使用“least_conn”来优化长连接性能，在块中，我们通过 proxy_pass 指令将监听到的流量转发给定义好的组。

一个专业的配置不仅包含转发指令，还应包含 健康检查机制 ，虽然Nginx开源版需要第三方模块支持主动健康检查，但商业版或OpenResty可以轻松实现，当某台后端服务器返回错误码或超时时，负载均衡器会自动将其剔除出转发列表，待其恢复后再重新加入， 这种自动化的故障转移能力是系统高可用的最后一道防线 。

进阶架构见解：云原生时代的负载均衡

随着微服务和云原生架构的普及，负载均衡的形态也在发生深刻变化，在Kubernetes环境中，Service对象通过iptables或IPVS模式实现了集群内部的服务发现和负载均衡，而在集群入口，Ingress控制器（如Nginx Ingress Controller）充当了七层负载均衡的角色，它能够根据Ingress规则动态调整路由配置,无需手动重载服务。

未来的负载均衡将不再仅仅是流量的管道，而是流量的治理中心 ，它将与服务网格深度结合，在流量分发的同时注入熔断、限流、灰度发布（金丝雀发布）等高级治理能力，在进行新版本上线时，负载均衡器可以先将5%的流量路由到新版本服务，观察无误后逐步扩大比例,从而实现零停机发布的极致体验。

nodejs cluster 主进程有什么用

我们都知道nodejs最大的特点就是单进程、无阻塞运行，并且是异步事件驱动的。 Nodejs的这些特性能够很好的解决一些问题，例如在服务器开发中，并发的请求处理是个大问题，阻塞式的函数会导致资源浪费和时间延迟。通过事件注册、异步函数，开发人员可以提高资源的利用率，性能也会改善。既然采用单进程、单线程模式，那么在如今多核硬件流行的环境中，单核性能出色的Nodejs如何利用多核CPU呢？创始人Ryan Dahl建议，运行多个Nodejs进程，利用某些通信机制来协调各项任务。目前，已经有不少第三方的多进程支持模块发布，而NodeJS 0.6.x 以上的版本提供了一个cluster模块 ,允许创建“共享同一个socket”的一组进程,用来分担负载压力。本篇文章就基于该cluster模块来讲述在多核CPU下的编程。 Cluster模块介绍nodejs所提供的cluster模块目前尚处于试验阶段，在v0.10.7的官方文档上我们可以看到模块的发布信息如下：Stability: 1 - Experimental关于该模块的功能，源文档描述如此“A single instance of Node runs in a single thread. To take advantage of multi-core systems The user will sometimes want to launch a cluster of Node processes to handle the load.” 其意就是：Node的示例以单进程的模式运行，有时为了充分利用多核系统的资源用户需要运行一组Node进程来分担负载。 Cluster用法介绍首先贴出一段该模块示例应用代码，接下来进行详细分析，代码如下：复制代码var cluster = require(cluster);var http = require(http);var numCPUs = require(os)();if () {require(os)()(function(){();});(exit, function(worker, code, signal) {(worker + + died);});(listening, function(worker, address) {(A worker with #++ is now connected to + +: + );}); } else {(function(req, res) {(200);(hello world\n);(Worker # + + make a response);})(8000);}复制代码这段代码很简单，主线程就是当前运行的js文件，主线程根据你本机系统的核数来创建子进程。所有进程共享一个监听端口8000，当有请求发起时，主线程会将该请求随机分配给某个子进程。 (Worker # + + make a response);这句代码可以打印出是哪个进程处理该请求。问题分析我们前面提到有请求发起时，由系统来决定将该请求交给哪个进程进行处理。这种完全依赖于系统的负载均衡存在着一个重要缺陷：在windows，linux和Solaris上，只要某个子进程的accept queue为空（通常为最后创建的那个子进程），系统就会将多个connetion分配到同一个子进程上，这会造成进程间负载极为不均衡。特别是在使用长连接的时候，单位时间内的new coming Connection并不高，子进程的accept queue往往均为空，就会导致connection会不停的分配给同一个进程。所以这种负载均衡完全依赖于accept queue的空闲程度，只有在使用短连接，而且并发非常高的情况下，才能达到负载均衡，但是这个时候系统的load会非常高，系统也会变得不稳定起来。后记后续笔者还将就nodejs下的多进程开发进行学习研究，并将总结进行分享。

看Spring-cloud怎样使用Ribbon

关注下spring cloud是如何进行客户端负责均衡。看怎么调用到负载均衡的，怎么定义负载均衡的，然后是怎么实现的？第一个其实可以不用关心，调用的地方应该很多，找到一个地方来说明怎么调用的即可。第二个，可以猜下，最主要的应该是一个类似 serviceInstance get(string serviceId)这样的方法吧。第三个问题，明摆着，使用netflix的ribbon呗。发起一个调用时，LB对输入的serviceId,选择一个服务实例。 IOException {String serviceId = ();ServiceInstanceinstance = (serviceId);URIuri = (instance, originalUri);IClientConfigclientConfig = (());RestClientclient = ((), ); = (());return new RibbonHttpRequest(uri, verb, client, clientConfig);}关键代码看到调用的是一个LoadBalancerClient的choose方法，对一个serviceId，选择一个服务实例。看下LoadBalancerClient是一个接口：足够简单，只定义了三个方法，根据一个serviceId，由LB选择一个服务实例。 reconstructURI使用Lb选择的serviceinstance信息重新构造访问URI，能想来也就是用服务实例的host和port来加上服务的路径来构造一个真正的刘访问的真正服务地址。可以看到这个类定义在的package 下面，满篇不见ribbon字样。只有loadbalancer，即这是spring-cloud定义的loadbalancer的行为，至于ribbon，只是客户端LB的一种实现。 Ribbon的实现定义在中的包下的RibbonLoadBalancerClient。看下RibbonLoadBalancerClient中choose(String serviceId)方法的实现。 (String serviceId)@Overridepublic ServiceInstancechoose(String serviceId) {Serverserver = getServer(serviceId);return new RibbonServer(serviceId, server, isSecure(server, serviceId),serverIntrospector(serviceId)(server));}看到，最终调到的是ILoadBalancer的chooseServer方法。即netflix的LB的能力来获取一个服务实例。 protected ServergetServer(String serviceId) {return getServer(getLoadBalancer(serviceId));}protected ServergetServer(ILoadBalancerloadBalancer) {return (“default”); ofkey}至于netflix如何提供这个能力的在另外一篇博文中尝试解析下。