互联网大厂的负载均衡和高可用是怎么做的，看完这篇你就懂了 _负载均衡

一、什么是负载均衡？什么是负载均衡？
记得第一次接触 Nginx 是在实验室，那时候在服务器部署网站需要用 Nginx。Nginx 是一个服务组件，用来反向代理、负载平衡和 HTTP 缓存等。那么这里的负载均衡是什么？
负载均衡（LB ， Load Balance），是一种技术解决方案。用来在多个资源（一般是服务器）中分配负载，达到最优化资源使用，避免过载。

文章插图

资源，相当于每个服务实例的执行操作单元，负载均衡就是将大量的数据处理操作分摊到多个操作单元进行执行，用来解决互联网分布式系统的大流量、高并发和高可用的问题。那什么是高可用呢？
二、什么是高可用？首先了解什么是高可用？
这是 CAP 定理是分布式系统的基础，也是分布式系统的 3 个指标：

Consistency（一致性）
Availability（可用性）
Partition tolerance（分区容错性）

【互联网大厂的负载均衡和高可用是怎么做的，看完这篇你就懂了】那高可用（High Availability）是什么？高可用，简称 HA ，是系统一种特征或者指标，通常是指，提供一定性能上的服务运行时间，高于平均正常时间段。反之，消除系统服务不可用的时间。
衡量系统是否满足高可用，就是当一台或者多台服务器宕机的时候，系统整体和服务依然正常可用。
举个例子，一些知名的网站保证 4 个 9 以上的可用性，也就是可用性超过 99.99% 。那 0.01% 就是所谓故障时间的百分比。比如电商网站有赞，服务不可用会造成商家损失金钱和用户。那么在提高可用性基础上同时，对系统宕机和服务不可用会有补偿。

文章插图

比如下单服务，可以使用带有负载均衡的多个下单服务实例，代替单一的下单服务实例，即使用冗余的方式来提高可靠性。
总而言之，负载均衡（Load Balance）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。一般通过负载均衡，冗余同一个服务实例的方式，解决分布式系统的大流量、高并发和高可用的问题。负载均衡核心关键：在于是否分配均匀。
三、常见的负载均衡案例

文章插图

场景1：微服务架构中，网关路由到具体的服务实例 hello：

两个相同的服务实例 hello service ，一个端口 8000 ，另一个端口 8082
通过 Kong 的负载均衡 LB 功能，让请求均匀的分发到两个 hello 服务实例
Kong 的负载均衡策略算法很多：默认 weighted-round-robin 算法，还有 consumer: consumer id 作为 hash 算法输入值等

文章插图

场景2：微服务架构中， A 服务调用 B 服务的集群。通过了 Ribbon 客户端负载均衡组件：

负载均衡策略算法并不高级，最简单的是随机选择和轮循

四、互联网分布式系统解决方案

文章插图

常见的互联网分布式系统架构分为几层，一般如下：

客户端层：比如用户浏览器、App 端
反向代理层：技术选型 Nignx 或者 F5 等
Web 层：前后端分离场景下， Web 端可以用 NodeJS 、 RN 、Vue
业务服务层：用 JAVA 、Go ，一般互联网公司，技术方案选型就是 SC 或者 Spring Boot + Dubbo 服务化
数据存储层：DB 选型 MySQL ， Cache 选型 redis ，搜索选型 ES 等

一个请求从第 1 层到第 4 层，层层访问都需要负载均衡。即每个上游调用下游多个业务方的时候，需要均匀调用。这样整体系统来看，就比较负载均衡
第 1 层：客户端层 -> 反向代理层的负载均衡
客户端层 -> 反向代理层的负载均衡如何实现呢？
答案是：DNS 的轮询。DNS 可以通过 A （Address ，返回域名指向的 IP 地址）设置多个 IP 地址。比如这里访问 bysocket.com 的 DNS 配置了 ip1 和 ip2。为了反向代理层的高可用，至少会有两条 A 记录。这样冗余的两个 ip 对应的 nginx 服务实例，防止单点故障。