廣東工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院 汪文君

基于Nginx服務(wù)器集群負(fù)載均衡方案的研究和改進(jìn)

廣東工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院 汪文君

現(xiàn)實應(yīng)用中，某些負(fù)載均衡器的負(fù)載均衡分配策略的不足，往往會帶來系統(tǒng)吞吐量、資源利用率、響應(yīng)請求時間無法滿足需求。通過分析和研究Nginx內(nèi)置負(fù)載均衡算法，提出了一種動態(tài)自適應(yīng)負(fù)載均衡算法。通過性能測試實驗結(jié)果表明，本文提出的算法能夠提高集群整體性能。

Nginx；負(fù)載均衡；模糊集理論；指數(shù)平滑

1 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)的普及和快速發(fā)展，用戶訪問的劇增對各大互聯(lián)網(wǎng)服務(wù)商帶來了嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。服務(wù)器集群技術(shù)和負(fù)載均衡分配策略的出現(xiàn)極大的解決了這些問題。負(fù)載均衡技術(shù)通過相應(yīng)的分發(fā)策略[1]將用戶的請求均衡的分配給集群中的服務(wù)器處理。

負(fù)載均衡的實現(xiàn)方式主要有軟件和硬件兩種。硬件負(fù)載均衡解決方案是直接在服務(wù)器和外部網(wǎng)絡(luò)間安裝負(fù)載均衡設(shè)備，具有獨立于操作系統(tǒng)，負(fù)載均衡策略多樣化、流量管理智能化的特點，可提升整體性能和滿足負(fù)載均衡需求。目前市面上的此類產(chǎn)品主要有F5 BIG-IP、AD和思科系列等。軟件負(fù)載均衡通過在服務(wù)器上的附加軟件來實現(xiàn)負(fù)載均衡，具有基于特定環(huán)境、配置簡單、使用靈活，成本低廉的特點，主要有LVS、Nginx和HAProxy等。

負(fù)載均衡算法研究經(jīng)歷了靜態(tài)算法、動態(tài)算法到自適應(yīng)算法的發(fā)展歷程。目前常用的有static、hash、consistent hash、round robin、CARP等算法。這些算法易于實現(xiàn)但是在復(fù)雜和異構(gòu)環(huán)境下往往表現(xiàn)不佳。為了提升負(fù)載均衡效果研究人員提出了節(jié)點性能和負(fù)載情況耦合加權(quán)算法、遺傳模擬退火算法、模糊集理論，熱力學(xué)熵，多元回歸分析等算法。通過實驗測試，這些算法確實能夠更好的發(fā)揮節(jié)點的性能。但分別存在滯后性、沒有考慮異構(gòu)系統(tǒng)和故障檢測恢復(fù)等情況。本文在Nginx的加權(quán)輪詢算法和加權(quán)最小連接數(shù)算法的基礎(chǔ)上提出一種新的負(fù)載均衡算法。該算法考慮各節(jié)點異構(gòu)和負(fù)載情況，根據(jù)上游節(jié)點在處理不同請求內(nèi)容的性能差異性，自適應(yīng)的調(diào)整節(jié)點負(fù)載能力。

圖1 加權(quán)輪詢算法流程圖

2 Nginx負(fù)載均衡算法研究

2.1 加權(quán)輪詢算法

加權(quán)輪詢算法是Nginx服務(wù)器缺省的負(fù)載均衡算法。不同于早期的加權(quán)輪詢算法，現(xiàn)在采用的是一種平滑的加權(quán)輪詢算法。相對于早期的輪詢算法，現(xiàn)在采用的輪詢算法能夠較好的平滑上游服務(wù)器節(jié)點的負(fù)載。由于它一種開環(huán)控制模型，考慮到客戶端請求處理時間的不同以及節(jié)點權(quán)值的預(yù)設(shè)是一種經(jīng)驗處理，所以它依然不能很好的均衡上游節(jié)點的負(fù)載。算法的流程圖見圖1。

2.2 加權(quán)最小連接數(shù)算法

最小連接調(diào)度算法考慮到上游服務(wù)器節(jié)點的動態(tài)平衡性，卻不能給異構(gòu)服務(wù)器集群提供更優(yōu)的服務(wù)。加權(quán)最小連接數(shù)算法(WLC)的節(jié)點選取公式：

它的實現(xiàn)主體代碼如下：

在出現(xiàn)多個上游節(jié)點S1值相同時，采用加權(quán)輪詢算法做二次處理。加權(quán)最小連接算法考慮到了上游集群的異構(gòu)情況，又能動態(tài)的反映節(jié)點的負(fù)載狀態(tài)，因此得到了廣泛的應(yīng)用。和加權(quán)輪詢算法相似它的節(jié)點權(quán)重依賴經(jīng)驗設(shè)定，同時僅僅只參考了連接數(shù)而忽略了cpu、I/O利用率，所以不能很好的均衡上游節(jié)點的負(fù)載。

3 動態(tài)自適應(yīng)負(fù)載均衡算法

動態(tài)負(fù)載均衡策略算法策略：

加權(quán)最小連接數(shù)算法只考慮連接數(shù)不能很好的反映上游服務(wù)器資源使用情況。研究人員引入了其它負(fù)載向量來標(biāo)記節(jié)點資源使用。常見的靜態(tài)向量有：CPU、磁盤I/O、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬性能。用Si表示第i個節(jié)點。C(Si)、M(Si)、D(Si)、N(Si)分別表示i節(jié)點的CPU、I/O、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬的性能，KC、KM、KD、KN表示節(jié)點向量占負(fù)載總向量的比重且KC+KM+KD+KN=1，T為可調(diào)常數(shù)，分別表示i節(jié)點的CPU、I/O、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬和連接數(shù)的性能占比率。它的計算公式如(2)、(3)、(4)、(5)：

W(Si)表示每個節(jié)點的缺省權(quán)值，它的計算公式：

動態(tài)負(fù)載向量包括：CPU、I/O、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬使用率。WL(Si)表示節(jié)點權(quán)重消耗量，分別表示節(jié)點CPU、I/O、內(nèi)存、網(wǎng)絡(luò)帶寬實時使用率。則消耗的權(quán)重有公式(8)：

Nginx內(nèi)置的負(fù)載均衡算法并未考慮不同網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的連接對服務(wù)器負(fù)載的影響。考慮到集群節(jié)點異構(gòu)的現(xiàn)狀存在，因此對不同請求內(nèi)容的區(qū)別對待將作為本文算法考量的一個基準(zhǔn)。負(fù)載均衡模塊收到用戶的請求并分析其請求內(nèi)容，針對不同的請求采用不同的分發(fā)策略。我們對請求內(nèi)容的分析劃分有四種類型：

表1 請求內(nèi)容綜述

針對某種資源使用超過一定值系統(tǒng)的處理能力顯著下降，引入模糊集理論的乘積平均值法來處理這些問題。T(Si)表示為節(jié)點i的缺省權(quán)值, WC(Si)表示當(dāng)前權(quán)值，公式如下：

再此KC、KM、KD、KN可不再滿足和為1的限制，在某個時間片內(nèi)可依據(jù)請求內(nèi)容的不同適當(dāng)?shù)恼{(diào)整這四個可變參數(shù)。

自適應(yīng)估計模型

模糊集理論的乘積平均值法可以一定程度的提高異構(gòu)集群在處理不同業(yè)務(wù)的能力，但是KC、KM、KD、KN的參數(shù)設(shè)定仍然需要一個合理的自適應(yīng)估計模型。本文引入指數(shù)平滑算法做短期預(yù)測，指數(shù)平滑算法模型公式為：

在負(fù)載均衡模塊維護(hù)一個FIFO，將請求內(nèi)容的四種類型分別量化為二維矢量(1,0)、(-1,0)、(0,1)、(0，-1)，根據(jù)請求的類別將矢量加入FIFO。將FIFO切割成若干等分的序列組，每個序列組二維求和得到y(tǒng)t單元，根據(jù)指數(shù)平滑算法得到平滑值St。平滑值即是趨勢的預(yù)測，它位于坐標(biāo)系的四區(qū)內(nèi)。

圖2 趨勢分布圖

對KC、KM、KD、KN四個參數(shù)我們給定一個初值t。每次更新權(quán)值會給予這些系數(shù)一個不大于1-t的激勵。Kx、Ky的對應(yīng)關(guān)系見表2：

表2 Kx、Ky對應(yīng)關(guān)系

4 測試結(jié)果與結(jié)論

本文通過Httperf 和 Autobench 對系統(tǒng)進(jìn)行性能測試， Httperf 不能自動增加 HTTP 負(fù)載且產(chǎn)生的測試數(shù)據(jù)以文字的形式呈現(xiàn)，而 Autobench 是基于 Httperf 的開發(fā)的 perf 腳本，通過設(shè)置并發(fā)連接數(shù)增長的步長可以—次實現(xiàn)多輪的Httperf測試。

在本實驗分別對 Nginx 內(nèi)置加權(quán)輪詢算法(WRR)、加權(quán)最小連接數(shù)算法(WLC)以及本論文所提出的負(fù)載均衡算法(DDWRR)進(jìn)行測試，統(tǒng)計各算法下的的平均響應(yīng)時間以及并發(fā)連接數(shù)。

圖3 測試環(huán)境示意圖

對三種負(fù)載均衡算法請求響應(yīng)時間和實際并發(fā)連接數(shù)的測試數(shù)據(jù)如下所示：

表3 三種算法實際并發(fā)連接數(shù)

表4 三種算法響應(yīng)時間(ms)

圖4 三種算法的實際并發(fā)測試比對

圖5 三種算法響應(yīng)時間測試比對

通過實驗測試結(jié)果表明，隨著連接數(shù)的增加DDWRR算法在實際連接數(shù)和響應(yīng)時間上較之其他兩種算法更加穩(wěn)定，證明了本文提出的負(fù)載均衡算法能一定程度的提升服務(wù)器集群性能，是有效可行的。

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表1 knn算法和kmeans指紋定位法定位數(shù)據(jù)

實驗結(jié)果表明k-means指紋算法能在一定程度上提高定位精度并縮短定位時間。

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汪文君（1989—），男，安徽安慶人，碩士研究生，主要研究方向：計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與信息處理，并行計算。