CS-Notes/docs/notes/集群.md

<!-- GFM-TOC -->
* [一、负载均衡](#一负载均衡)
    * [负载均衡算法](#负载均衡算法)
    * [转发实现](#转发实现)
* [二、集群下的 Session 管理](#二集群下的-session-管理)
    * [Sticky Session](#sticky-session)
    * [Session Replication](#session-replication)
    * [Session Server](#session-server)
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# 一、负载均衡

集群中的应用服务器（节点）通常被设计成无状态，用户可以请求任何一个节点。

负载均衡器会根据集群中每个节点的负载情况，将用户请求转发到合适的节点上。

负载均衡器可以用来实现高可用以及伸缩性：

- 高可用：当某个节点故障时，负载均衡器会将用户请求转发到另外的节点上，从而保证所有服务持续可用；
- 伸缩性：根据系统整体负载情况，可以很容易地添加或移除节点。

负载均衡器运行过程包含两个部分：

1. 根据负载均衡算法得到转发的节点；
2. 进行转发。

## 负载均衡算法

### 1. 轮询（Round Robin）

轮询算法把每个请求轮流发送到每个服务器上。

下图中，一共有 6 个客户端产生了 6 个请求，这 6 个请求按 (1, 2, 3, 4, 5, 6) 的顺序发送。(1, 3, 5) 的请求会被发送到服务器 1，(2, 4, 6) 的请求会被发送到服务器 2。

<div align="center"> <img src="https://gitee.com/CyC2018/CS-Notes/raw/master/docs/pics/b02fcffd-ed09-4ef9-bc5f-8f0e0383eb1a.jpg"/> </div><br>

该算法比较适合每个服务器的性能差不多的场景，如果有性能存在差异的情况下，那么性能较差的服务器可能无法承担过大的负载（下图的 Server 2）。

<div align="center"> <img src="https://gitee.com/CyC2018/CS-Notes/raw/master/docs/pics/73c72e75-193c-4092-aa43-b9c6703c4a22.jpg"/> </div><br>

### 2. 加权轮询（Weighted Round Robbin）

加权轮询是在轮询的基础上，根据服务器的性能差异，为服务器赋予一定的权值，性能高的服务器分配更高的权值。

例如下图中，服务器 1 被赋予的权值为 5，服务器 2 被赋予的权值为 1，那么 (1, 2, 3, 4, 5) 请求会被发送到服务器 1，(6) 请求会被发送到服务器 2。

<div align="center"> <img src="https://gitee.com/CyC2018/CS-Notes/raw/master/docs/pics/92691356-4f7a-46ec-9921-13055d3dcb12.jpg"/> </div><br>

### 3. 最少连接（least Connections）

由于每个请求的连接时间不一样，使用轮询或者加权轮询算法的话，可能会让一台服务器当前连接数过大，而另一台服务器的连接过小，造成负载不均衡。

例如下图中，(1, 3, 5) 请求会被发送到服务器 1，但是 (1, 3) 很快就断开连接，此时只有 (5) 请求连接服务器 1；(2, 4, 6) 请求被发送到服务器 2，只有 (2) 的连接断开，此时 (6, 4) 请求连接服务器 2。该系统继续运行时，服务器 2 会承担过大的负载。

<div align="center"> <img src="https://gitee.com/CyC2018/CS-Notes/raw/master/docs/pics/8089a19a-6239-47a0-bf69-54203117d4dc.jpg"/> </div><br>

最少连接算法就是将请求发送给当前最少连接数的服务器上。

例如下图中，服务器 1 当前连接数最小，那么新到来的请求 6 就会被发送到服务器 1 上。

<div align="center"> <img src="https://gitee.com/CyC2018/CS-Notes/raw/master/docs/pics/181edd46-e640-472a-9119-a697de0d2a82.jpg"/> </div><br>

### 4. 加权最少连接（Weighted Least Connection）

在最少连接的基础上，根据服务器的性能为每台服务器分配权重，再根据权重计算出每台服务器能处理的连接数。

### 5. 随机算法（Random）

把请求随机发送到服务器上。

和轮询算法类似，该算法比较适合服务器性能差不多的场景。

<div align="center"> <img src="https://gitee.com/CyC2018/CS-Notes/raw/master/docs/pics/67173c9f-ac87-496a-bd0a-0b1a5cfa735a.jpg"/> </div><br>

### 6. 源地址哈希法 (IP Hash)

源地址哈希通过对客户端 IP 计算哈希值之后，再对服务器数量取模得到目标服务器的序号。

可以保证同一 IP 的客户端的请求会转发到同一台服务器上，用来实现会话粘滞（Sticky Session）

<div align="center"> <img src="https://gitee.com/CyC2018/CS-Notes/raw/master/docs/pics/9d3c6bfb-4c4c-4b77-9410-56b3f82106d1.jpg"/> </div><br>

## 转发实现

### 1. HTTP 重定向

HTTP 重定向负载均衡服务器使用某种负载均衡算法计算得到服务器的 IP 地址之后，将该地址写入 HTTP 重定向报文中，状态码为 302。客户端收到重定向报文之后，需要重新向服务器发起请求。

缺点：

- 需要两次请求，因此访问延迟比较高；
- HTTP 负载均衡器处理能力有限，会限制集群的规模。

该负载均衡转发的缺点比较明显，实际场景中很少使用它。

<div align="center"> <img src="https://gitee.com/CyC2018/CS-Notes/raw/master/docs/pics/131550414680831.gif"/> </div><br>

### 2. DNS 域名解析

在 DNS 解析域名的同时使用负载均衡算法计算服务器 IP 地址。

优点：

- DNS 能够根据地理位置进行域名解析，返回离用户最近的服务器 IP 地址。

缺点：

- 由于 DNS 具有多级结构，每一级的域名记录都可能被缓存，当下线一台服务器需要修改 DNS 记录时，需要过很长一段时间才能生效。

大型网站基本使用了 DNS 做为第一级负载均衡手段，然后在内部使用其它方式做第二级负载均衡。也就是说，域名解析的结果为内部的负载均衡服务器 IP 地址。

<div align="center"> <img src="https://gitee.com/CyC2018/CS-Notes/raw/master/docs/pics/141550414746389.gif"/> </div><br>

### 3. 反向代理服务器

反向代理服务器位于源服务器前面，用户的请求需要先经过反向代理服务器才能到达源服务器。反向代理可以用来进行缓存、日志记录等，同时也可以用来做为负载均衡服务器。

在这种负载均衡转发方式下，客户端不直接请求源服务器，因此源服务器不需要外部 IP 地址，而反向代理需要配置内部和外部两套 IP 地址。

优点：

- 与其它功能集成在一起，部署简单。

缺点：

- 所有请求和响应都需要经过反向代理服务器，它可能会成为性能瓶颈。

### 4. 网络层

在操作系统内核进程获取网络数据包，根据负载均衡算法计算源服务器的 IP 地址，并修改请求数据包的目的 IP 地址，最后进行转发。

源服务器返回的响应也需要经过负载均衡服务器，通常是让负载均衡服务器同时作为集群的网关服务器来实现。

优点：

- 在内核进程中进行处理，性能比较高。

缺点：

- 和反向代理一样，所有的请求和响应都经过负载均衡服务器，会成为性能瓶颈。

### 5. 链路层

在链路层根据负载均衡算法计算源服务器的 MAC 地址，并修改请求数据包的目的 MAC 地址，并进行转发。

通过配置源服务器的虚拟 IP 地址和负载均衡服务器的 IP 地址一致，从而不需要修改 IP 地址就可以进行转发。也正因为 IP 地址一样，所以源服务器的响应不需要转发回负载均衡服务器，可以直接转发给客户端，避免了负载均衡服务器的成为瓶颈。

这是一种三角传输模式，被称为直接路由。对于提供下载和视频服务的网站来说，直接路由避免了大量的网络传输数据经过负载均衡服务器。

这是目前大型网站使用最广负载均衡转发方式，在 Linux 平台可以使用的负载均衡服务器为 LVS（Linux Virtual Server）。

参考：

- [Comparing Load Balancing Algorithms](http://www.jscape.com/blog/load-balancing-algorithms)
- [Redirection and Load Balancing](http://slideplayer.com/slide/6599069/#)

# 二、集群下的 Session 管理

一个用户的 Session 信息如果存储在一个服务器上，那么当负载均衡器把用户的下一个请求转发到另一个服务器，由于服务器没有用户的 Session 信息，那么该用户就需要重新进行登录等操作。

## Sticky Session

需要配置负载均衡器，使得一个用户的所有请求都路由到同一个服务器，这样就可以把用户的 Session 存放在该服务器中。

缺点：

- 当服务器宕机时，将丢失该服务器上的所有 Session。

<div align="center"> <img src="https://gitee.com/CyC2018/CS-Notes/raw/master/docs/pics/6aee49d3-f6c6-4d14-a81a-080c290de875.jpg"/> </div><br>

## Session Replication

在服务器之间进行 Session 同步操作，每个服务器都有所有用户的 Session 信息，因此用户可以向任何一个服务器进行请求。

缺点：

- 占用过多内存；
- 同步过程占用网络带宽以及服务器处理器时间。

<div align="center"> <img src="https://gitee.com/CyC2018/CS-Notes/raw/master/docs/pics/7f403a7a-5228-42c0-af1c-b21635c77016.jpg"/> </div><br>

## Session Server

使用一个单独的服务器存储 Session 数据，可以使用传统的 MySQL，也使用 Redis 或者 Memcached 这种内存型数据库。

优点：

- 为了使得大型网站具有伸缩性，集群中的应用服务器通常需要保持无状态，那么应用服务器不能存储用户的会话信息。Session Server 将用户的会话信息单独进行存储，从而保证了应用服务器的无状态。

缺点：

- 需要去实现存取 Session 的代码。

<div align="center"> <img src="https://gitee.com/CyC2018/CS-Notes/raw/master/docs/pics/27fce0c6-8262-4d11-abb4-243faa2a2eef.jpg"/> </div><br>

参考：

- [Session Management using Spring Session with JDBC DataStore](https://sivalabs.in/2018/02/session-management-using-spring-session-jdbc-datastore/)





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