负载均衡器在 Web 架构中扮演着非常重要的角色,被用于为多个后端分发流量负载,提升服务的伸缩性。负载均衡器后面配置了多个服务,在某个服务发生故障时,负载均衡器可以很快地选择另一个可用的服务,所以整体的服务可用性得到了提升。
在使用了专业的负载均衡器(比如 NGINX)之后,我试着自己开发一个简单的负载均衡器。我选择使用 Go 语言来实现,因为它对并发支持得非常好,还提供了丰富的标准库,只需要几行代码就可以开发出高性能的应用程序。
自研负载均衡器的工作原理
负载均衡器在向后端服务分发流量负载时可以使用几种策略。
轮询(Round Robin)——均匀地分发流量负载,假设所有后端服务都具有同样的处理能力;
加权轮询(Weighted Round Robin)——根据后端服务的处理能力加权;
最少连接(Least Connections)——优先把流量负载分发给连接最少的后端。
我打算实现最简单的策略,即轮询。
简单的轮询负载均衡器
轮询选择
轮询的原理非常简单,后端服务有平等的机会处理任务。
轮询处理请求
如上图所示,轮询过程是循环不断的,但我们不能直接使用这种方式。
如果其中的一个后端发生故障该怎么办?我们当然不希望把流量定向给它。我们只能把流量路由给正常运行的服务。
定义结构体
我们需要知道所有后端服务器的状态,比如一个服务是死了还是活着,还要跟踪它们的 url。
我们可以定义一个结构体来保存后端的信息。
type Backend struct {
URL *url.URL
Alive bool
mux sync.RWMutex
ReverseProxy *httputil.ReverseProxy
}
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我们还需要一种方式来跟踪所有后端,以及一个计算器变量。
type ServerPool struct {
backends []*Backend
current uint64
}
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使用 ReverseProxy
之前说过,负载均衡器的作用是将流量负载分发到后端的服务器上,并将结果返回给客户端。
根据 Go 语言文档的描述:
ReverseProxy 是一种 HTTP 处理器,它接收入向请求,将请求发送给另一个服务器,然后将响应发送回客户端。
这刚好是我们想要的,所以我们没有必要重复发明轮子。我们可以直接使用 ReverseProxy 来中继初始请求。
u, _ := url.Parse("http://localhost:8080")
rp := httputil.NewSingleHostReverseProxy(u)
// 初始化服务器,并添加处理器
http.HandlerFunc(rp.ServeHTTP)
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我们使用 httputil.NewSingleHostReverseProxy(url)初始化一个反向代理,这个反向代理可以将请求中继到指定的 url。在上面的例子中,所有的请求都会被中继到 localhost:8080,结果被发送给初始客户端。
如果看一下 ServeHTTP 方法的签名,我们会发现它返回的是一个 HTTP 处理器,所以我们可以将它传给 http 的 HandlerFunc。
在我们的例子中,可以使用 Backend 里的 URL 来初始化 ReverseProxy,这样反向代理就会把请求路由给指定的 URL。
选择的过程
在选择下一个服务器时,我们需要跳过已经死掉的服务器,但不管怎样,我们都需要一个计数器。
因为有很多客户端连接到负载均衡器,所以发生竟态条件是不可避免的。为了防止这种情况,我们需要使用 mutex 给 ServerPool 加锁。但这样做对性能会有影响,更何况我们并不是真想要给 ServerPool 加锁,我们只是想要更新计数器。
最理想的解决方案是使用原子操作,Go 语言的 atomic 包为此提供了很好的支持。
func (s *ServerPool) NextIndex() int {
return int(atomic.AddUint64(&s.current, uint64(1)) % uint64(len(s.backends)))
}
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我们通过原子操作递增 current 的值,并通过对 slice 的长度取模来获得当前索引值。所以,返回值总是介于 0 和 slice 的长度之间,毕竟我们想要的是索引值,而不是总的计数值。
选择可用的后端
我们需要循环将请求路由到后端的每一台服务器上,但要跳过已经死掉的服务。
GetNext()方法总是返回一个介于 0 和 slice 长度之间的值,如果这个值对应的服务器不可用,我们需要遍历一遍 slice。
遍历一遍 slice
如上图所示,我们将从 next 位置开始遍历整个列表,但在选择索引时,需要保证它处在 slice 的长度之内,这个可以通过取模运算来保证。
在找到可用的服务器后,我们将它标记为当前可用服务器。
上述操作对应的代码如下。
// GetNextPeer返回下一个可用的服务器
func (s *ServerPool) GetNextPeer() *Backend {
// 遍历后端列表,找到可用的服务器
next := s.NextIndex()
l := len(s.backends) + next // 从next开始遍历
for i := next; i < l; i++ {
idx := i % len(s.backends) // 通过取模计算获得索引
// 如果找到一个可用的服务器,将它作为当前服务器。如果不是初始的那个,就把它保存下来
if s.backends[idx].IsAlive() {
if i != next {
atomic.StoreUint64(&s.current, uint64(idx)) // 标记当前可用服务器
}
return s.backends[idx]
}
}
return nil
}
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避免竟态条件
我们还需要考虑到一些情况,比如不同的 goroutine 会同时访问 Backend 结构体里的一个变量。
我们知道,读取这个变量的 goroutine 比修改这个变量的要多,所以我们使用 RWMutex 来串行化对 Alive 的访问操作。
// SetAlive
func (b *Backend) SetAlive(alive bool) {
b.mux.Lock()
b.Alive = alive
b.mux.Unlock()
}
// 如果后端还活着,IsAlive返回true
func (b *Backend) IsAlive() (alive bool) {
b.mux.RLock()
alive = b.Alive
b.mux.RUnlock()
return
}
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对请求进行负载均衡
在有了上述的这些东西之后,接下来就可以用下面这个简单的办法来对请求进行负载均衡。只有当所有的后端服务都死掉它才会退出。
// lb对入向请求进行负载均衡
func lb(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
peer := serverPool.GetNextPeer()
if peer != nil {
peer.ReverseProxy.ServeHTTP(w, r)
return
}
http.Error(w, "Service not available", http.StatusServiceUnavailable)
}
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这个方法可以作为 HandlerFunc 传给 http 服务器。
server := http.Server{
Addr: fmt.Sprintf(":%d", port),
Handler: http.HandlerFunc(lb),
}
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只将流量路由给活跃的服务器
现在的 lb 方法存在一个严重的问题,我们并不知道后端服务是否处于正常的运行状态。为此,我们需要尝试发送请求,检查一下它是否正常。
我们可以通过两种方法来达到目的:
主动模式
在发生错误时,ReverseProxy 会触发 ErrorHandler 回调函数,我们可以利用它来检查故障。
proxy.ErrorHandler = func(writer http.ResponseWriter, request *http.Request, e error) {
log.Printf("[%s] %s\n", serverUrl.Host, e.Error())
retries := GetRetryFromContext(request)
if retries < 3 {
select {
case <-time.After(10 * time.Millisecond):
ctx := context.WithValue(request.Context(), Retry, retries+1)
proxy.ServeHTTP(writer, request.WithContext(ctx))
}
return
}
// 在三次重试之后,把这个后端标记为宕机
serverPool.MarkBackendStatus(serverUrl, false)
// 同一个请求在尝试了几个不同的后端之后,增加计数
attempts := GetAttemptsFromContext(request)
log.Printf("%s(%s) Attempting retry %d\n", request.RemoteAddr, request.URL.Path, attempts)
ctx := context.WithValue(request.Context(), Attempts, attempts+1)
lb(writer, request.WithContext(ctx))
}
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我们使用强大的闭包来实现错误处理器,它可以捕获外部变量错误。它会检查重试次数,如果小于 3,就把同一个请求发送给同一个后端服务器。之所以要进行重试,是因为服务器可能会发生临时错误,在经过短暂的延迟(比如服务器没有足够的 socket 来接收请求)之后,服务器又可以继续处理请求。我们使用了一个计时器,把重试时间间隔设定在 10 毫秒左右。
在重试失败之后,我们就把这个后端标记为宕机。
接下来,我们要找出新的可用后端。我们使用 context 来维护重试次数。在增加重试次数后,我们把它传回 lb,选择一个新的后端来处理请求。
但我们不能不加以限制,所以我们会在进一步处理请求之前检查是否达到了最大的重试上限。
我们从请求里拿到重试次数,如果已经达到最大上限,就终结这个请求。
// lb对传入的请求进行负载均衡
func lb(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
attempts := GetAttemptsFromContext(r)
if attempts > 3 {
log.Printf("%s(%s) Max attempts reached, terminating\n", r.RemoteAddr, r.URL.Path)
http.Error(w, "Service not available", http.StatusServiceUnavailable)
return
}
peer := serverPool.GetNextPeer()
if peer != nil {
peer.ReverseProxy.ServeHTTP(w, r)
return
}
http.Error(w, "Service not available", http.StatusServiceUnavailable)
}
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实现使用了递归。
context 的使用
我们可以利用 context 在 http 请求中保存有用的信息,用它来跟踪重试次数。
首先,我们需要为 context 指定键。我们建议使用不冲突的整数值作为键,而不是字符串。Go 语言提供了 iota 关键字,可以用来实现递增的常量,每一个常量都包含了唯一值。这是一种完美的整型键解决方案。
const (
Attempts int = iota
Retry
)
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然后我们就可以像操作 HashMap 那样获取这个值。默认返回值要视情况而定。
// GetAttemptsFromContext返回尝试次数
func GetRetryFromContext(r *http.Request) int {
if retry, ok := r.Context().Value(Retry).(int); ok {
return retry
}
return 0
}
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被动模式
被动模式就是定时对后端执行 ping 操作,以此来检查它们的状态。
我们通过建立 TCP 连接来执行 ping 操作。如果后端及时响应,我们就认为它还活着。当然,如果你喜欢,也可以改成直接调用某个端点,比如/status。切记,在执行完操作后要关闭连接,避免给服务器造成额外的负担,否则服务器会一直维护连接,最后把资源耗尽。
// isAlive通过建立TCP连接检查后端是否还活着
func isBackendAlive(u *url.URL) bool {
timeout := 2 * time.Second
conn, err := net.DialTimeout("tcp", u.Host, timeout)
if err != nil {
log.Println("Site unreachable, error: ", err)
return false
}
_ = conn.Close() // 不需要维护连接,把它关闭
return true
}
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现在我们可以遍历服务器,并标记它们的状态。
// HealthCheck对后端执行ping操作,并更新状态
func (s *ServerPool) HealthCheck() {
for _, b := range s.backends {
status := "up"
alive := isBackendAlive(b.URL)
b.SetAlive(alive)
if !alive {
status = "down"
}
log.Printf("%s [%s]\n", b.URL, status)
}
}
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我们可以启动定时器来定时发起 ping 操作。
// healthCheck返回一个routine,每2分钟检查一次后端的状态
func healthCheck() {
t := time.NewTicker(time.Second * 20)
for {
select {
case <-t.C:
log.Println("Starting health check...")
serverPool.HealthCheck()
log.Println("Health check completed")
}
}
}
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在上面的例子中,<-t.C 每 20 秒返回一个值,select 会检测到这个事件。在没有 default case 的情况下,select 会一直等待,直到有满足条件的 case 被执行。
最后,使用单独的 goroutine 来执行。
结论
这篇文章提到了很多东西:
轮询;
Go 语言标准库里的 ReverseProxy;
mutex;
原子操作;
闭包;
回调;
select。
这个简单的负载均衡器还有很多可以改进的地方:
使用堆来维护后端的状态,以此来降低搜索成本;
收集统计信息;
实现加权轮询或最少连接策略;
支持文件配置。
代码地址:https://github.com/kasvith/simplelb/
原文连接:https://kasvith.github.io/posts/lets-create-a-simple-lb-go/
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