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超级负载均衡
http://www.21tx.com 2012年09月06日 百度搜索研发部官方博客 wangbo

现有系统中存在的问题:

1. 慢连接、瞬时访问慢。

场景一:

如果后端新增加机器,cache命中率低,因此响应速度慢,但是能连接上且不超时。如果ui持续访问就会把ui夯住。

场景二:

如果后端模块某一台机器响应较慢。如果前端持续访问就会被夯住。

2. 死机。

场景一:

能断断续续响应请求,不过速度很慢。造成ui夯住。

3. 混合部署。

场景一:

多个模块在同一机器上,项目影响。

4. 机器权重。

场景一:

老机器,性能差;新机器,性能彪悍。因此他们应该承载不同的压力。

5. 跨机房冗余。

场景一:

后端对cache依赖很高的模块,因为采用的是一致hash算法,如果挂掉一台机器,对另外的机器cache命中率冲击很大。因此希望将对这个机器的请求均衡到另外一个机房。

6. PHP和c使用同样的策略。

现在php和c希望能使用的策略实际上是有很大的一致。为了避免重复开发,php和c希望采用同样的负载均衡库。

要解决的问题:

超级负载均衡

设计思路:

1. 根据均衡策略计算出的均衡值对Server进行逆序排序。

2. 负载选择。对步骤1排序后的Server按以下顺序进行选择:

a、按连接失败概率进行选择。

超级负载均衡

注:横轴代表失败次数,纵轴代表选择的概率。

Cconn:一段区间内失败次数

f(Cconn):连接概率,取值范围在(0,100]

b、按健康状态选择。

整个模型基于服务处理时间的收敛性。

分析:

1) 如果机器状态良好,则平均处理时间会保持在一个稳定水平;即使是小波动,也会较快平稳在一个状态。

2) 如果机器开始出现问题,处理时间会开始增长。如果增长持续超过一段时间,则说明有可能会影响服务;如果一段时间后稳定了,说明对请求没有太多影响。

f(healthy):机器健康状态,取值范围[0,1]

select(healthy):机器选择概率,取值范围[R,1]

c、如果所有机器都没选中,则随机选择一台机器进行服务。

3. 机器流量均分。

不同的机器处理能力是不一样的。当按照步骤2选择了某台机器,需要将其他处理时间为他的1/T(T>=2)的机器也选取出来,将部分压力分给对应的机器。

设k台机器的处理时间分别是t1, t2,…,tk, 选中的机器id=i,比该机器处理能力高的机器时间分别为p1,p2,..,pr, (其中pj × T <= ti)。设一段时间总访问量为Y,每台机器理论上的访问量应该为Vg=Y/k。而实际的Vr=Y/(ti * (1/t1+1/t2+…+1/tk))。则应该分出Vg-Vr的流量给pj。pj的流量比例为1/p1:1/p2:…:1/pr

算法设计:

A、均衡算法

1. 一致hash算法。

将每个server的ip和port加上balance_key三者做字符串拼接后,做md5签名。

value(server) = md5(server_ip + server_port + balance_key)

2. 随机算法。

value(server) = random();

3. 轮询算法。

value(server) =((server.id – (rounds % server_count)) + server_count) % server_count

4. 多个选一算法。

rank初始化为1, 如果默认的server失败,则rank+1

value(server) =((server.id – (rank % server_count)) + server_count) % server_count

B、负载算法

1. 连接状态算法。

a、对每一个server开辟一个状态队列。bool queue[K] 用来统计失败次数。每次有坏状态进队,计数加一。如果有坏状态出队,则计数减一。

b、按照f(Cconn)公式计算出选择概率。

c、利用rand()%100是否在[0,f(Cconn)]来决定是否选择该机器。

2. 健康状态算法。

a、每台机器维持一个一秒钟内的处理时间T和次数C。

b、当一秒过去以后,将T、C计算为平均处理时间R。

c、每M秒,统计每台机器最近一段时间的平均处理时间, 按照公式select(healthy)算出选择概率。

d、利用rand()%100是否在[0, select(healthy)*100]来决定是否选择该机器。

C、流量均分

按照策略选出满足要求的机器,按照流量均分公式进行流量分配。

分配时按照balance_key+server方式和random()来分配机器, 尽量保证请求落在同一台机器。

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