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于洋
05 年参加工作，曾在在华为从事电信软件后台开发，14 年入职腾讯数据平台部参与消息中间件的开发和设计。对分布式后台的开发和设计有浓厚兴趣。
漫谈分布式集群的负载均衡
1 什么是分布式集群
为了理解分布式集群这个概念，我们先说说这两个概念：“集群”和“分布式”。艺术来源于生活，计算机科学亦是如此。我们先通过例子，来了解一下现实生活中的“集群”和“分布式”。
从开餐馆说起：你开了一家餐馆，自己掌勺后厨（即做菜）。随着生意越来越好，发现自己忙不过来。于是你聘请了两个厨师，你们三位厨师就是一个“集群”。主要的职责是：洗菜、配菜、炒菜。你们关系如下：
随着生意越来越好，两种方式增加后厨的生产力：（1）继续增加厨师—相当于扩大集群；（2）引入流水线的机制，精细化分工。找人分担厨师洗菜、配菜等工作。类似下图
其实，流水线提现了分而治之的思想。即将一个大任务分解为多个小任务，提高小任务的生产力，从而提高了整体的生产力。而“分布式”解决问题的思路：正是吸取了将大任务分步为多个小任务的思想，才得到通过跨地域的分布解决大问题。
从解决问题的角度，说一下分布式与集群的差异：
分布式是以缩短单个任务的执行时间来提升效率的；
集群则是通过提高单位时间内执行的任务数来提升效率。
从软件部署的角度，说一下分布式和集群的关系：
分布式是指将不同的业务分布在不同的地方；
集群则是将几台服务器集中在一起，实现同一业务；
分布式中的每一个节点，都可以做集群；
集群并不一定就是分布式的。
综上所述，一个较为理想的分布式集群应该是这样的：一个分布式系统，是通过多个节点组成的，各节点都是集群化，并且各集群还是分布式的。
2 什么是负载均衡
一台服务器的处理能力，主要受限于服务器自身的可扩展硬件能力。所以，在需要处理大量用户请求的时候，通常都会引入负载均衡器，将多台普通服务器组成一个系统，来完成高并发的请求处理任务。
提到的负载均衡，大家都想到了什么？DNS，LVS，nginx，HAProxy，反向代理，还是大名鼎鼎的 F5？下面针对这些负载均衡技术做了分类和归纳。
其实上面描述的解决方案，通常都是互联网 web 接入方案的负载均衡。而 web 的服务方式是：通过简单易记的域名，屏蔽内部网络真实服务的 IP，从而保证了内部服务器安全和可靠。基于这种服务方式，服务提供商可以在两处做负载均衡：
1. DNS 解析（查询式），域名服务器在进行域名到服务 IP 反向解析的时候，根据用户网络接入特点等（电信、网通等），将就近的服务 IP 列表返回给用户。
2. 转发式，经过了上面 DNS 就近接入，当用户请求到就近服务的 IP 时。通常的做法是引入转发节点（通常是 lvs 或者 nginx），通过均衡策略，将数据发送给多台 RS（Real Server）。
在介绍 web 负载均衡的技术后，小伙伴们有没有这样的疑问。分布式系统各节点间的集群是如何做负载均衡呢？web 的负载均衡是否适用于分布式节点间呢？等等。
其实不同的技术为了解决不同场景的问题，下图就罗列的常用的负载均衡使用场景。
上图通过三种颜色（包括图标和线条）的部分，分别说明了不同场景下的负载均衡。
蓝色部分：用户通过 DNS 查询式，获取到了就近接入的业务服务（GSLB）。
绿色部分：将用户请求集中转发的方法，完成了业务接入层的负载均衡。（LVS）
红色部分：说明了通常分布式系统内部节点间的负载均衡。
其中，蓝色部分和绿色部分就是上面介绍的 web 负载均衡部分。下面一章我们重点分析一下如何考虑分布式节点间的负载均衡。
3 分布式集群的负载均衡
分布式各节点间的集群要做负载均衡的话，完全可以参考 web 负载均衡的方式来做，即查询式和转发式。但是通常后台开发的皮皮虾们基本不会这么做，根本原因就是不同场景下，考虑的侧重点是不同的，导致均衡的方式也有很大的差别。
我们先说一下两个 web 服务的基石：简单和安全。
简单：使用域名的 web 服务，就是让用户通过简单易记的域名替代 IP 地址的访问方 式，所以说“简单”应该说是用户的诉求。
安全：而“安全”是服务提供商的诉求。就是对外服务时最大程度上屏蔽内部服务器的 IP 地址、网络部署，从而保证内部服务的安全。
针对上述两点，就需要在提供 web 服务时部署相应的节点支撑。如 DNS 解析，LVS 转发、ngnix 反向代理等。这些节点在保证服务的简单和安全时，也对系统服务引入了关键路径，增加了系统服务复杂性。
那么思考一下：分布式的各系统间，需要引入这么多节点来解决负载均衡的问题吗？
皮皮虾们的答案一定是：不需要☺。引入更多的节点意味越难保证系统的稳定性、可靠性。为什么这么说呢？
首先，分布式系统相对于集中式系统，是通过节点间相互传递消息通信协调工作的。节点间通信的不可靠性、不稳定性是分布式系统常态。这就导致系统的设计和开发时，需要针对每一种通信异常都有自身重试、恢复的解决方案。所以，引入更多的节点就意味着更复杂的重试、容灾、恢复等成本。
小伙伴们，有没有一种出师未捷身先死的感觉呢？oh, my god。还没有考虑负载均衡，仅仅是分布式系统间稳定性和可靠性，就已经很让人头疼了呢？所以说分布式的皮皮虾是苦逼的，落寞的，高贵的。（请珍惜您身旁的每只皮皮虾☺）
皮皮虾们不要皮，大司马出题了。
大司马：如果敌方打野没有在小地图的视野中，那么分布式系统的负载均衡要怎么做呢？
在学习了大司马的“正方形打野”，“边缘 ob”，“你皮任你皮后”，这个问题我是这么看的。
我：更少的节点，更简单可靠的通信模式下，才能较好的完成负载均衡。
大司马：这位同学你很有灵性嘛。（看不懂段子的，看黑体字哦）
怎么做好负载均衡呢？总结一下上面的段子就是一句话：simple is beautiful.（皮皮虾耳朵听出茧子了吧）。
更少的节点：分布式业务节点数，需根据业务自身的特点确定。原则是：少且够用。
简单可靠的通信模式：这里给一个简单的通信方式，udp 请求发送 + udp 服务确认。这种模式下可以减少因 tcp 链接管理造成的服务器资源消耗。
如果自身系统的还是很复杂的话，其实也是有迹可循的。下面我整理一下，考虑负载均衡的要点。大家多多思考，根据自身业务特点取舍，最终一定会做出不错的负载均衡效果。
再强调一个关键点，小伙伴们一定要先找到系统中的均衡要点是什么？这里在说一下：请求均衡和数据均衡(上图右下角)。
请求均衡理想效果是：每个 RS 服务处理的请求是差不多的。
数据均衡理想效果是：每个 RS 服务处理 / 存储的数据量是差不多的。
最后，我们回顾负载均衡的本质，小伙伴们千万不要为了负载均衡而均衡：
功能：单台服务器能力有限。当处理大量用户请求时，通过需要多台服务器组成系统，从而完成高并发的请求处理。
描述：N 个客户端访问 M 个服务端的问题。（通常：M>1，N>>M）
难点：将 N 的请求 / 数据 ” 均匀 ” 分摊到多个 M 操作单元上执行，关键是 ” 均匀 ”。
同学们，下课啦~~~
PS：由于分布式和负载均衡是两个比较大的课题，本篇文章讲解的内容只是针对具体的场景下阐述。如果没有讲解到小伙伴们想了解的方面，同学们可以自行 google，baidu。
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