架构系列十（负载均衡组件设计实现思考）

vlambda
2021-08-09

架构系列十（负载均衡组件设计实现思考）

1.简介

提到负载均衡，我们最早想到的可能是nginx，f5这样一些产品解决方案。毕竟在微服务盛行以前，业界更多的是将单体应用通过集群方式部署，在集群应用前通过f5硬负载，或者通过nginx软负载，架构如下图

像上图通过nginx负载，我们叫做服务端负载均衡，且常用实现负载均衡的算法有轮询、随机等。

那么在微服务盛行的当下，我们更加需要实现负载均衡，一个典型的微服务架构如下图

架构系列十（负载均衡组件设计实现思考）

上图架构文字描述

在微服务体系架构下，需要服务注册与发现组件，比如说Eureka，Nacos
所有服务，启动时向注册中心注册，比如服务提供者a、服务提供者b、服务消费者
服务消费者，当需要使用其它服务提供的能力时

从注册中心注册表中，获取服务提供者信息
服务提供者，可能是一个多实例集群部署

那么服务消费者，在拿到服务提供者信息时，该如何处理呢？
需要一个负载均衡组件，比如说ribbon，它可以解决

从某服务的一组实例信息中（一个服务列表）
根据某种负载均衡策略，选定某个实例
将该实例信息，提供给服务消费者，实现服务时间的远程调用

像这样集成在服务消费者内部的负载均衡组件，比如说ribbon，我们称为客户端负载均衡。

通过上述了解负载均衡应用案例，那么假如让我们来设计实现这样一个负载均衡的组件，需要考虑哪些因素呢？

这是本篇文章的重点，下面我们一起来看一看！

2.案例

2.1.需求分析、设计实现

回归本质，负载均衡这个事情，如果从需求层面去看，会是一个什么样子呢？大概是这样，从一个数据源（服务列表资源）中，通过某种规则，选择出一个服务以供使用，简化成编程模型，即多个输入，一个输出

于是，我们可以像下面这样去考虑设计实现一个负载均衡组件，它需要包含这么一些组件

ServerList：服务资源列表，即数据源
Rule：实现多个输入，到一个输出转换的规则，即负载均衡规则，或者说是算法（轮询、随机、加权）
Ping：确保输出的服务实例是可用的、健康的
ServerListFilter：服务资源列表过滤，也许我们拿到的10个服务实例中，有2个是不满足要求的，需要过滤处理掉，最终保留8个。最后再从8个中选择1个
ServerListUpdater：服务资源列表更新，当注册中心注册表中的服务发生更新后，需要更新负载均衡组件，缓存的服务资源列表
LoadBalancer：负载均衡，作为通用的解决方案，通用组件，当与其它组件整合使用时，需要有一个使用入口，该入口整合了负载均衡自身的其它组件

你看，这样一来，我们就抽象出负载均衡产品的核心组件了。事实上，它们正是ribbon的六大核心组件

2.2.ribbon各组件源码

2.2.1.ServerList

public interface ServerList<T extends Server> { // 获取服务列表 List<T> getInitialListOfServers();
 // 获取更新后的服务列表 List<T> getUpdatedListOfServers();}

具体实现参考，可以参考

com.netflix.loadbalancer.ConfigurationBasedServerList
org.springframework.cloud.netflix.ribbon.StaticServerList
com.alibaba.cloud.nacos.ribbon.NacosServerList

2.2.2.ServerListFilter

public interface ServerListFilter<T extends Server> { // 过滤处理传入的ServerList List<T> getFilteredListOfServers(List<T> var1);}

具体实现，可以参考

com.netflix.loadbalancer.ZoneAffinityServerListFilter

2.2.3.ServerListUpdater

public interface ServerListUpdater { void start(ServerListUpdater.UpdateAction var1);
 void stop();
 String getLastUpdate();
 long getDurationSinceLastUpdateMs();
 int getNumberMissedCycles();
 int getCoreThreads();
 // 更新客户端缓存的serverList public interface UpdateAction { void doUpdate(); }}

具体实现，可以参考

com.netflix.loadbalancer.PollingServerListUpdater

2.2.4.IPing

public interface IPing { // 检查服务是否健康 boolean isAlive(Server var1);}

具体实现，可以参考

com.netflix.loadbalancer.DummyPing

2.2.5.IRule

public interface IRule { // 根据负载均衡算法，从ServerList列表中，选择出一个服务实例 Server choose(Object var1);
 void setLoadBalancer(ILoadBalancer var1);
 ILoadBalancer getLoadBalancer();}

具体实现，可以参考

com.netflix.loadbalancer.RandomRule
com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule
com.alibaba.cloud.nacos.ribbon.NacosRule

2.2.6.ILoadBalancer

public interface ILoadBalancer { // 添加服务列表 void addServers(List<Server> var1); // 选择某个服务实例 Server chooseServer(Object var1); // 标记服务下线 void markServerDown(Server var1);
 /** @deprecated */ @Deprecated List<Server> getServerList(boolean var1); // 获取健康可达的服务列表 List<Server> getReachableServers(); // 获取所有服务列表 List<Server> getAllServers();}

具体实现，可以参考

com.netflix.loadbalancer.BaseLoadBalancer
com.netflix.loadbalancer.DynamicServerListLoadBalancer

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