F5并购Ngnix，负载均衡实现软硬结合

Posted 2021-04-15 架构师技术联盟

3月11日，F5与nginx宣布了一项最终协议，根据该协议，F5将收购 NGINX 的所有已发行股票，总价值约为 6.7 亿美元。

F5是多云应用服务的全球领导者，其为全球最大的企业、服务提供商、政府和消费者提供了安全交付应用的自由。而 Ngnix 最知名产品 Nginx 是互联网上最受欢迎的Web 服务器之一，Ngnix提供一整套用于开发和交付现代应用的技术，同时它也是应用交付领域的开源领导者。

此次战略收购将确保长期收入和每股盈利增长。F5和 Ngnix将在所有环境中实现多云应用服务，提供开发人员所需的易用性和灵活性，同时还提供网络运营团队所需的规模、安全性和可靠性等能力。

此外，F5 将通过 F5 安全解决方案增强 Ngnix目前的产品并将F5云原生创新与Ngnix的软件负载均衡技术相集成，从而加速 F5 为现代容器化应用提供应用服务的上市时间。F5还将利用其全球销售团队、渠道基础设施和合作伙伴生态系统来扩展Ngnix向企业销售的机会。

负载均衡(Load Balance)是一种集群技术，它将特定的业务(网络服务、网络流量等)分担给多台网络设备(包括服务器、防火墙等)或多条链路，从而提高了业务处理能力，保证了业务的高可靠性。负载均衡建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。

负载均衡有两方面的含义：首先，大量的并发访问或数据流量分担到多台节点设备上分别处理，减少用户等待响应的时间；其次，单个重负载的运算分担到多台节点设备上做并行处理，每个节点设备处理结束后，将结果汇总，返回给用户，系统处理能力得到大幅度提高。目前负载均衡技术大多数是用于提高诸如在Web服务器、FTP服务器和其它关键任务服务器上的Internet服务器程序的可用性和可伸缩性。

 

负载均衡技术优势

 

• 高性能：负载均衡技术将业务较均衡地分配到多台设备或多条链路上，提高了整个系统的性能。

• 可扩展性：负载均衡技术可以方便地增加集群中设备或链路的数量，在不降低业务质量的前提下满足不断增长的业务需求。

• 高可靠性：单个甚至多个设备或链路发生故障也不会导致业务中断，提高了整个系统的可靠性。

• 可管理性：大量的管理工作都集中在应用负载均衡技术的设备上，设备群或链路群只需要通常的配置和维护即可。

• 透明性：对用户而言，集群等同于一个可靠性高、性能好的设备或链路，用户感知不到也不必关心具体的网络结构。增加和减少设备或链路均不会影响正常的业务。

 

负载均衡包括服务器负载均衡，防火墙负载均衡和链路负载均衡等类型，各种负载均衡应用场景如下：

 

• 服务器负载均衡：在数据中心等组网环境中，可以采用服务器负载均衡，将网络服务分担给多台服务器进行处理，提高数据中心的业务处理能力。

• 防火墙负载均衡：在防火墙的处理能力成为瓶颈的组网环境中，可以采用防火墙负载均衡，将网络流量分担给多台防火墙设备，提高防火墙的处理能力。

• 链路负载均衡：在有多个运营商接口的组网环境中，可以采用链路动态负载均衡，实现链路的动态选择，提高服务的可靠性。

 

服务器负载均衡分为四层服务器负载均衡和七层服务器负载均衡两种：

 

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• 七层服务器负载均衡只支持 IPv4 协议，是基于内容的服务器负载均衡，对报文的承载内容进行深度解析，包括HTTP协议、RTSP 协议等，根据其中的内容进行逐包分发，按既定策略将连接导向指定的服务器，实现了业务使用范围更广泛的服务器负载均衡。七层服务器负载均衡仅支持NAT 方式。

 

负载均衡策略

 

目前有许多不同的负载均衡技术用以满足不同的应用需求，下面从负载均衡所采用的设备对象(软、硬件负载均衡)，应用的OSI网络层次(网络层次上的负载均衡)，及应用的地理结构(本地、全局负载均衡)等来分类。

1) 软、硬件负载均衡

软件负载均衡解决方案是指在一台或多台服务器相应的操作系统上安装一个或多个附加软件来实现负载均衡，如DNS Load Balance，Check Point Firewall-1 Connect Control，Keepalive+ IPVS等，它的优点是基于特定环境，配置简单，使用灵活，成本低廉，可以满足一般的负载均衡需求。

软件解决方案缺点也较多，因为每台服务器上安装额外的软件运行会消耗系统不定量的资源，越是功能强大的模块，消耗得越多，所以当连接请求特别大的时候，软件本身会成为服务器工作成败的一个关键；软件可扩展性并不是很好，受到操作系统的限制；由于操作系统本身的Bug，往往会引起安全问题。

硬件负载均衡解决方案是直接在服务器和外部网络间安装负载均衡设备，这种设备通常是一个独立于系统的硬件，我们称之为负载均衡器。由于专门的设备完成专门的任务，独立于操作系统，整体性能得到大量提高，加上多样化的负载均衡策略，智能化的流量管理，可达到最佳的负载均衡需求。

负载均衡器有多种多样的形式，除了作为独立意义上的负载均衡器外，有些负载均衡器集成在交换设备中，置于服务器与Internet链接之间，有些则以两块网络适配器将这一功能集成到PC中，一块连接到Internet上，一块连接到后端服务器群的内部网络上。
   

软、硬件负载均衡的对比

软件负载均衡的优点是需求环境明确，配置简单，操作灵活，成本低廉，效率不高，能满足普通的企业需求；缺点是依赖于系统，增加资源开销；软件的优劣决定环境的性能；系统的安全，软件的稳定性均会影响到整个环境的安全。

硬件负载均衡优点是独立于系统，整体性能大量提升，在功能、性能上优于软件方式；智能的流量管理，多种策略可选，能达到最佳的负载均衡效果；缺点是价格昂贵。

2) 本地、全局负载均衡

负载均衡从其应用的地理结构上分为本地负载均衡(Local Load Balance)和全局负载均衡(Global Load Balance，也叫地域负载均衡)，本地负载均衡是指对本地的服务器群做负载均衡，全局负载均衡是指对分别放置在不同的地理位置、有不同网络结构的服务器群间作负载均衡。

本地负载均衡能有效地解决数据流量过大、网络负荷过重的问题，并且不需花费昂贵开支购置性能卓越的服务器，充分利用现有设备，避免服务器单点故障造成数据流量的损失。

其有灵活多样的均衡策略把数据流量合理地分配给服务器群内的服务器共同负担。即使是再给现有服务器扩充升级，也只是简单地增加一个新的服务器到服务群中，而不需改变现有网络结构、停止现有的服务。 

3) 网络层次上的负载均衡

针对网络上负载过重的不同瓶颈所在，从网络的不同层次入手，我们可以采用相应的负载均衡技术来解决现有问题。 

随着带宽增加，数据流量不断增大，网络核心部分的数据接口将面临瓶颈问题，原有的单一线路将很难满足需求，而且线路的升级又过于昂贵甚至难以实现，这时就可以考虑采用链路聚合(Trunking)技术。

链路聚合技术(第二层负载均衡)将多条物理链路当作一条单一的聚合逻辑链路使用，网络数据流量由聚合逻辑链路中所有物理链路共同承担，由此在逻辑上增大了链路的容量，使其能满足带宽增加的需求。

负载均衡策略的优劣及其实现的难易程度有两个关键因素：负载均衡算法与对网络系统状况的检测方式和能力。

 

负载均衡算法

 

• 1)轮循均衡(Round Robin)：每一次来自网络的请求轮流分配给内部中的服务器，从1至N然后重新开始。此种均衡算法适合于服务器组中的所有服务器都有相同的软硬件配置并且平均服务请求相对均衡的情况。

  
  

• 2)权重轮循均衡(Weighted Round Robin)：根据服务器的不同处理能力，给每个服务器分配不同的权值，使其能够接受相应权值数的服务请求。例如：服务器A的权值被设计成1，B的权值是3，C的权值是6，则服务器A、B、C将分别接受到10%、30％、60％的服务请求。此种均衡算法能确保高性能的服务器得到更多的使用率，避免低性能的服务器负载过重。

  
  

• 3)随机均衡(Random)：把来自网络的请求随机分配给内部中的多个服务器。

  
  

• 4)权重随机均衡(Weighted Random)：此种均衡算法类似于权重轮循算法，不过在处理请求分担时是个随机选择的过程。

  
  

• 5)响应速度均衡(Response Time)：负载均衡设备对内部各服务器发出一个探测请求(例如Ping)，然后根据内部中各服务器对探测请求的最快响应时间来决定哪一台服务器来响应客户端的服务请求。此种均衡算法能较好的反映服务器的当前运行状态，但这最快响应时间仅仅指的是负载均衡设备与服务器间的最快响应时间，而不是客户端与服务器间的最快响应时间。

  
  

• 6)最少连接数均衡(Least Connection)：客户端的每一次请求服务在服务器停留的时间可能会有较大的差异，随着工作时间加长，如果采用简单的轮循或随机均衡算法，每一台服务器上的连接进程可能会产生极大的不同，并没有达到真正的负载均衡。最少连接数均衡算法对内部中需负载的每一台服务器都有一个数据记录，记录当前该服务器正在处理的连接数量，当有新的服务连接请求时，将把当前请求分配给连接数最少的服务器，使均衡更加符合实际情况，负载更加均衡。此种均衡算法适合长时处理的请求服务，如FTP。 

  
  

• 7)处理能力均衡：此种均衡算法将把服务请求分配给内部中处理负荷(根据服务器CPU型号、CPU数量、内存大小及当前连接数等换算而成)最轻的服务器，由于考虑到了内部服务器的处理能力及当前网络运行状况，所以此种均衡算法相对来说更加精确，尤其适合运用到第七层(应用层)负载均衡的情况下。

  
  

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