干货|关于Java架构中分布式系统的负载均衡

Posted 2021-04-15 千锋深圳

说到Java开发，就永远都绕不过的必学知识点： 架构！

架构掌握得好了，Java技术又过硬，还有丰富的项目经验，那么薪资翻一番，甚至往架构师岗位走也是不无可能的！

当然，架构的知识点也不少，今天咱们就着重讲讲： 关于分布式系统的负载均衡！

一、 什么是负载均衡？

负载均衡（Load Balance），意思是将负载（工作任务，访问请求）进行平衡、分摊到多个操作单元（服务器，组件）上进行执行。是解决高性能，单点故障（高可用），扩展性（水平伸缩）的终极解决方案。

 

资源，相当于每个服务实例的执行操作单元，负载均衡就是将大量的数据处理操作分摊到多个操作单元进行执行，用来解决互联网分布式系统的大流量、高并发和高可用的问题。

二、什么是高可用？

这是 CAP 定理是分布式系统的基础，也是分布式系统的 3 个指标：

Consistency（一致性）

Availability（可用性）

Partition tolerance（分区容错性）

那高可用（High Availability）是什么？

高可用，简称 HA，是系统一种特征或者指标，通常是指，提供一定性能上的服务运行时间，高于平均正常时间段。反之，消除系统服务不可用的时间。

衡量系统是否满足高可用，就是当一台或者多台服务器宕机的时候，系统整体和服务依然正常可用。

举个例子，一些知名的网站保证 4 个 9 以上的可用性，也就是可用性超过 99.99%。那 0.01% 就是所谓故障时间的百分比。比如电商网站有赞，服务不可用会造成商家损失金钱和用户。那么在提高可用性基础上同时，对系统宕机和服务不可用会有补偿。

总而言之，负载均衡（Load Balance）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。一般通过负载均衡，冗余同一个服务实例的方式，解决分布式系统的大流量、高并发和高可用的问题。

负载均衡核心关键：在于是否分配均匀。

负载均衡的作用（解决的问题）：

1.解决并发压力，提高应用处理性能（增加吞吐量，加强网络处理能力）；

2.提供故障转移，实现高可用；

3.通过添加或减少服务器数量，提供网站伸缩性（扩展性）；

4.安全防护。

三、常见的负载均衡案例

场景 ：

微服务架构中，网关路由到具体的服务实例 hello：

两个相同的服务实例 hello service ，一个端口 8000 ，另一个端口 8082

通过 Kong 的负载均衡 LB 功能，让请求均匀的分发到两个 hello 服务实例

Kong 的负载均衡策略算法很多：默认 weighted-round-robin 算法，还有 consumer: consumer id 作为 hash 算法输入值等。

四、常见的互联网分布式系统架构

常见的互联网分布式系统架构分为几层，一般如下：

客户端层：比如用户浏览器、APP 端

反向代理层：技术选型 Nignx 或者 F5 等

Web 层：前后端分离场景下， Web 端可以用 NodeJS 、 RN 、Vue

业务服务层：用 Java 、Go，一般互联网公司，技术方案选型就是 SC 或者 Spring Boot + Dubbo 服务化

数据存储层：DB 选型 mysql ，Cache 选型 Redis ，搜索选型 ES 等

一个请求从第 1 层到第 4 层，层层访问都需要负载均衡。即每个上游调用下游多个业务方的时候，需要均匀调用。

五、小结

对外看来，负载均衡是一个系统或软件的整体。

对内看来，层层上下游调用。只要存在调用，就需要考虑负载均衡这个因素。所以负载均衡（Load Balance）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。考虑主要是如何让下游接收到的请求是均匀分布的：

第 1 层：客户端层 -> 反向代理层 的负载均衡。通过 DNS 轮询

第 2 层：反向代理层 -> Web 层 的负载均衡。通过 nginx 的负载均衡模块

第 3 层：Web 层 -> 业务服务层 的负载均衡。通过服务治理框架的负载均衡模块

第 4 层：业务服务层 -> 数据存储层 的负载均衡。通过数据的水平分布，数据均匀了，理论上请求也会均匀。

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-参考资料-

知乎等。