当单个服务器无法满足需求时,企业通常会选择部署多个服务器,并通过负载均衡器来分配传入的请求。
本文详细探讨了从简单到复杂的负载均衡算法,帮助读者理解如何在实际环境中优化服务器性能。
文章从最基础的 “轮询” 算法开始,这是一种将请求依次分配给各服务器的方法。当请求速率增加到每秒 3 个时,单个服务器无法处理,导致请求被丢弃。通过增加服务器并采用轮询算法,可以避免请求丢弃。但在实际应用中,服务器性能和请求成本往往存在差异,这使得简单的轮询算法效果不佳。
为了应对这一问题,文章介绍了 “加权轮询” 算法,通过给每个服务器分配权重,根据服务器的性能分配请求。动态加权轮询则进一步优化,通过实时监测服务器的响应时间来调整权重,更好地适应服务器性能的变化。然而,这些方法仍无法完全解决请求和服务器性能的巨大差异。
随后,文章引入了 “最少连接数” 算法,通过跟踪每个服务器的未完成请求数,将新请求分配给未完成请求最少的服务器。这种方法不仅简单易行,而且在处理高变异性请求和服务器性能时表现出色。
在讨论了几种常见算法后,作者提出了一种结合 “动态加权轮询” 和 “最少连接数” 优点的新算法 ——“峰值指数加权移动平均”(PEWMA)算法。该算法通过记录每个服务器最近的响应时间并与未完成请求数相乘,动态调整请求分配。尽管 PEWMA 算法在复杂性上有所增加,但它在处理延迟方面表现优异,尤其是在高百分位数的延迟优化上效果显著。
简单总结一下这几种策略:
- 单服务器:初始设定中,单服务器每秒处理 1 个请求,当请求增加到 3 个每秒时,会导致请求被丢弃。
- 轮询算法:最简单的负载均衡方式,适用于所有服务器性能相同且请求成本相等的情况。
- 请求队列:引入请求队列以减少请求丢弃,但会增加某些请求的延迟。
- 加权轮询:通过人为设置权重,分配请求到性能更好的服务器,但实际应用中手动设置权重难度大。
- 动态加权轮询:通过服务器响应延迟动态调整权重,更好地适应服务器性能的变化。
- 最少连接数算法:通过跟踪每个服务器的未完成请求数,将新请求分配给未完成请求最少的服务器。
- 峰值指数加权移动平均算法(PEWMA): 结合动态加权轮询和最少连接数算法,优化延迟和弹性。
作者在文章中多次强调,尽管这些算法在模拟环境中表现良好,但在实际应用中,进行基准测试是至关重要的。
“你必须总是根据自己的工作负载进行基准测试,而不是盲目接受互联网上的建议。”
此外,文章底部还提供了一个可视化的负载均衡模拟工具,供读者调整参数并观察不同算法的表现。