【Nginx】實現負載均衡的幾種方式

要理解負載均衡，必須先搞清楚正向代理和反向代理。

注：

• 正向代理，代理的是用戶。
• 反向代理，代理的是服務器

什麼是負載均衡

當一臺服務器的單位時間內的訪問量越大時，服務器壓力就越大，大到超過自身承受能力時，服務器就會崩潰。爲了避免服務器崩潰，讓用戶有更好的體驗，我們通過負載均衡的方式來分擔服務器壓力。

我們可以建立很多很多服務器，組成一個服務器集羣，當用戶訪問網站時，先訪問一箇中間服務器，在讓這個中間服務器在服務器集羣中選擇一個壓力較小的服務器，然後將該訪問請求引入該服務器。如此以來，用戶的每次訪問，都會保證服務器集羣中的每個服務器壓力趨於平衡，分擔了服務器壓力，避免了服務器崩潰的情況。

負載均衡是用反向代理的原理實現的。

負載均衡的幾種常用方式

1、輪詢（默認）
每個請求按時間順序逐一分配到不同的後端服務器，如果後端服務器down掉，能自動剔除。

upstream backserver {
    server 192.168.0.14;
    server 192.168.0.15;
}

2、weight
指定輪詢機率，weight和訪問比率成正比，用於後端服務器性能不均的
情況。

upstream backserver {
    server 192.168.0.14 weight=3;
    server 192.168.0.15 weight=7;
}

權重越高，在被訪問的概率越大，如上例，分別是30%，70%。

3、上述方式存在一個問題就是說，在負載均衡系統中，假如用戶在某臺服務器上登錄了，那麼該用戶第二次請求的時候，因爲我們是負載均衡系統，每次請求都會重新定位到服務器集羣中的某一個，那麼已經登錄某一個服務器的用戶再重新定位到另一個服務器，其登錄信息將會丟失，這樣顯然是不妥的。

我們可以採用ip_hash指令解決這個問題，如果客戶已經訪問了某個服務器，當用戶再次訪問時，會將該請求通過哈希算法，自動定位到該服務器。

每個請求按訪問ip的hash結果分配，這樣每個訪客固定訪問一個後端服務器，可以解決session的問題。

upstream backserver {
    ip_hash;
    server 192.168.0.14:88;
    server 192.168.0.15:80;
}

4、fair（第三方）
按後端服務器的響應時間來分配請求，響應時間短的優先分配。

upstream backserver {
    server server1;
    server server2;
    fair;
}

5、url_hash（第三方）
按訪問url的hash結果來分配請求，使每個url定向到同一個後端服務器，後端服務器爲緩存時比較有效。

upstream backserver {
    server squid1:3128;
    server squid2:3128;
    hash $request_uri;
    hash_method crc32;
}123456

每個設備的狀態設置爲:

1. down 表示單前的server暫時不參與負載

2. weight 默認爲1.weight越大，負載的權重就越大。

3. max_fails：允許請求失敗的次數默認爲1.當超過最大次數時，返回 proxy_next_upstream模塊定義的錯誤
4. fail_timeout:max_fails次失敗後，暫停的時間。

5. backup： 其它所有的非backup機器down或者忙的時候，請求backup機器。所以這臺機器壓力會最輕。

配置實例：

#user  nobody;
worker_processes  4;
events {
    # 最大併發數
    worker_connections  1024;
}
http{
    # 待選服務器列表
    upstream myproject{
        # ip_hash指令，將同一用戶引入同一服務器。
        ip_hash;
        server 125.219.42.4 fail_timeout=60s;
        server 172.31.2.183;
        }

    server{
                # 監聽端口
                listen 80;
                # 根目錄下
                location / {
                    # 選擇哪個服務器列表
                    proxy_pass http://myproject;
                }

            }
}