一、Nginx的负载均衡策略
负载均衡就是将请求“均衡”地分配到多台业务节点服务器上。这里的“均衡”是依据实际场景和业务需要而定的。
对于Nginx来说，请求到达Nginx，Nginx作为反向代理服务器，有绝对的决策权，可以按照规则将请求分配给它知道的节点中的一个，通过这种分配，使得所有节点需要处理的请求量处于相对平均的状态，从而实现负载均衡。
Nginx支持的负载均衡策略很多，比较重点的如下：
- round robin(轮询)
- random(随机)
- weight(权重)
- fair(按响应时长，三方插件)
- url_hash(url的hash值)
- ip_hash(ip的hash值)
- least_conn(最少连接数)
这么多的策略，非常不利于记忆和选择，我们不妨将这些常见的策略归类，分而化之，方便挑选。
第一类 最佳实现
- weight(权重)
- random(随机)
最佳实践，其实就是最常见、最普通的默认配置，当然也是在一定程度上最好用的配置。不知道用什么方式的时候，就可以选择用这一类型。
轮询不用多说。这里的随机，其实在大量请求的情况下，按照概率的理论等同于轮询的方式。
轮询配置参考：
#默认配置就是轮询策略
upstream server_group {
server backend1.example.com;
server backend2.example.com;
}
随机配置参考：
upstream server_group {
random;
server backend1.example.com;
server backend2.example.com;
server backend3.example.com;
server backend4.example.com;
}
第二类 性能优先
- weight(权重)
- fair(按响应时长，三方插件)
- least_conn(最少连接数)
让业务节点中性能更强的机器得到更多请求，这也是一个比较好的分配策略。
什么是性能更好的机器？这个问题也有很多的维度去考量。
- 从经验或硬件上分为高权重、低权重的机器。
- 按照节点请求的响应时长来决定是多分配请求，还是少分配请求。
- 按照保持的连接数。一般来说保持的连接数越多说明处理的任务越多，也是最繁忙的，可以将请求分配给其他机器处理。
权重的配置参考：
upstream server_group {
server backend1.example.com weight=5;
#默认为不配置权重为1
server backend2.example.com;
}
响应的时长(fair)配置参考：需要在Nginx编译时加入nginx-upstream-fair模块。
upstream server_group{
fair;
server backend1.example.com;
server backend2.example.com;
server backend3.example.com;
server backend4.example.com;
}
最少连接数(least_conn)配置参考：
upstream server_group {
least_conn;
server backend1.example.com;
server backend2.example.com;
}
第三类 保持稳定
- ip_hash
- url_hash
很多请求都是有状态的，上一次请求到哪个业务节点，这次还要请求到哪台机器。比如常见的session就是这样一种有状态的业务。
这里Nginx提供了按照客户端ip的hash来作为用户的标示分配、url的hash作为分配标示的规则。本质上还是要找到用户的请求中不变的要素，抽离出来，这样就可以进行分配了。
ip_hash配置参考：
upstream server_group {
ip_hash;
server backend1.example.com;
server backend2.example.com;
}
url_hash配置参考：
upstream server_group{
hash $request_uri consistent;
server backend1.example.com;
server backend2.example.com;
server backend3.example.com;
server backend4.example.com;
}
二、Nginx支持一致性哈希进行分配
Nginx支持一致性hash进行分配，也就是配置中consistent。
什么是一致性hash？为什么要引入这个机制？在生产环境下，业务节点经常会出现增加或减少的情况，就算这种增加或减少都是被动的，也可能会对hash分配产生影响。如何能够做到尽量减少影响呢？这时一致性hash被发明出来。
一致性hash解决两个问题：
- 分配特别不均匀；
- 节点变动除了对分配到这个节点上的请求有影响，还会导致其他节点上的请求重新分配。
1）如何解决分配不均的问题
将原来的每一个节点复制出N个虚拟节点，并且给这些虚拟节点都起个名字。
比如原来有5个节点，分配的时候经常会不均匀，现在每个节点都虚拟出N个节点，就是5*N个节点，会极大降低分配不均匀的情况。下面就要说说如何分配的问题了。
2）如何解决节点变动的问题
一致性哈希的基本思想：
- 定义一个[0,(2^32)-1]的数值空间。相当于取长度从 0到2^32-1 的线段。
- 节点映射到线段上。将每个节点，包括虚拟节点，都通过hash算法得到数值，然后映射到这个取值区间上。
如下图。
- 计算数据的Hash值。把请求中的关键字符串通过hash算法得到一个数值，在线段中找到一个位置，如果算出来的数值大于2^32-1则认为是0。按照这个规则，其实是把这个线段首尾相连形成一个环，所以也叫hash环。
- 数据节点在线段上找归属的节点。沿着这个线段向右找到离得最近的节点，并把该节点作为这个数据的归属节点。
下面再来看节点的变化对一致性Hash的影响。
- 节点减少：比如NodeA突然故障了，原来分配到其他节点上的数据不会发生变化，只有分配到NodeA上的数据会重新找离它们最近的点，从而减少了hash重新分配的数量。这也是一致性hash最大的优势。
- 节点增加：比如现在请求量抖增，需要增加节点降低负载。当新加入节点NodeE时，NodeE及它的一群虚拟节点会根据hash值分配在hash环上。这时，大部分数据再根据一致性哈希规则找其归属的Node节点都不会发生变化，只有那些值计算出来发现离NodeE更近的数据发生了变化，但数量毕竟是有限的，减少了因为节点增加造成的影响。
三、故障节点摘除与恢复
先看看经典配置，再详细解释。
upstream server_group {
server backend1.example.com ;
server backend2.example.com max_fails=3 fail_timeout=30s;
server backup1.example.com backup;
}
max_fails=number
这个参数决定了多少次请求后端失败后会暂停这个业务节点，不再给它发新的请求，默认值是1。此参数需要配合fail_timeout一起用。
题外话：如何定义失败，有很多种类型，这里因为主要处理HTTP代理，所以更关注proxy_next_upstream。
proxy_next_upstream：主要定义了当服务节点出现状况时，会将请求发给其他节点，也就是定义了怎么算作业务节点失败。
fail_timeout=time
决定了当Nginx认定这个节点不可用时，暂停多久。不配置默认就是10s。
把上面两个参数联合起来考虑就是：当Nginx发现发送到这个节点上的请求失败了3次的时候，就会把这个节点摘除，摘除时间是30s，30s后才会再次发送请求到这个节点上。
backup
类似于switch语句中的default，当主要节点都挂了的时候，会把请求打到这个backup节点。这是最后一个救兵了。
四、总结
由于Nginx采用了反向代理技术，对于请求的转发有绝对的控制权，使得负载均衡变成了可能。