# 背景
在-micro中的介绍课程中,我们说过go-micro具备负载均衡功能。所谓负载均衡,英文为Load Balance,其意思是将负载进行平衡、分摊到多个操作单元上进行执行。例如Web服务器,应用服务器,微服务程序服务器等,以此来完成达到高并发的目的。
当只有一台服务部署程序时,是不存在负载均衡问题的,此时所有的请求都由同一台服务器进行处理。随着业务复杂度的增加和功能迭代,单一的服务器无法满足业务增长需求,需要靠分布式来提高系统的扩展性,随着而来的就是负载均衡的问题。因此需要加入负载均衡组件或者功能,两者的区别和负载均衡的作用如下所示:
从图中可以看到,用户先访问负载均衡器,再由负载均衡器对请求进行处理,进而分发到不同的服务器上的服务程序进行处理。
负载均衡器主要处理四种请求,分别是:HTTP、HTTPS、TCP、UDP。
# 负载均衡算法
负载均衡器的作用既然是负责接收请求,并实现请求的分发,因此需要按照一定的规则进行转发处理。负载均衡器可以按照不同的规则实现请求的转发,其遵循的转发规则称之为负载均衡算法。常用的负载均衡算法有以下几个:
- Round Robin(轮训算法):所谓轮训算法,其含义很简单,就是按照一定的顺序进行依次排队分发。当有请求队列需要转发时,为第一个请求选择可用服务列表中的第一个服务器,为下一个请求选择服务列表中的第二个服务器。按照此规则依次向下进行选择分发,直到选择到服务器列表的最后一个。当第一次列表转发完毕后,重新选择第一个服务器进行分发,此为轮训。
- Least Connections(最小连接):因为分布式系统中有多台服务器程序在运行,每台服务器在某一个时刻处理的连接请求数量是不一样的。因此,当有新的请求需要转发时,按照最小连接数原则,负载均衡器会有限选择当前连接数最小的服务器,以此来作为转发的规则。
- Source(源):还有一种常见的方式是将请求的IP进行hash计算,根据结算结果来匹配要转发的服务器,然后进行转发。这种方式可以一定程度上保证特定用户能够连接到相同的服务器。
# Mico的Selector
Selector的英文是选择器的意思,在Micro中实现了Selector组件,运行在客户端实现负载均衡功能。当客户端需要调用服务端方法时,客户端会根据其内部的selector组件中指定的负载均衡策略选择服务注册中中的一个服务实例。-micro中的Selector是基于Register模块构建的,提供负载均衡策略,同时还提供过滤、缓存和黑名单等功能。
# Selector定义
首先,让我们来看一下Selector的定义:
type Selector interface {
Init(opts ...Option) error
Options() Options
// Select returns a function which should return the next node
Select(service string, opts ...SelectOption) (Next, error)
// Mark sets the success/error against a node
Mark(service string, node *registry.Node, err error)
// Reset returns state back to zero for a service
Reset(service string)
// Close renders the selector unusable
Close() error
// Name of the selector
String() string
}
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如上是go-micro框架中的Selector的定义,Selector接口定义中包含Init、Options、Mark、Reset、Close、String方法。其中Select是核心方法,可以实现自定义的负载均衡策略,Mark方法用于标记服务节点的状态,String方法返回自定义负载均衡器的名称。
# DefaultSelector
在selector包下,除Selector接口定义外,还包含DefaultSelector的定义,作为go-micro默认的负载均衡器而被使用。DefaultSelector是通过NewSelector函数创建生成的。NewSelector函数实现如下:
func NewSelector(opts ...Option) Selector {
sopts := Options{
Strategy: Random,
}
for _, opt := range opts {
opt(&sopts)
}
if sopts.Registry == nil {
sopts.Registry = registry.DefaultRegistry
}
s := ®istrySelector{
so: sopts,
}
s.rc = s.newCache()
return s
}
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在NewSelector中,实例化了registrySelector对象并进行了返回,在实例化的过程中,配置了Selector的Options选项,默认的配置是Random。我们进一步查看会发现Random是一个func,定义如下:
func Random(services []*registry.Service) Next {
var nodes []*registry.Node
for _, service := range services {
nodes = append(nodes, service.Nodes...)
}
return func() (*registry.Node, error) {
if len(nodes) == 0 {
return nil, ErrNoneAvailable
}
i := rand.Int() % len(nodes)
return nodes[i], nil
}
}
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该算法是go-micro中默认的负载均衡器,会随机选择一个服务节点进行分发;除了Random算法外,还可以看到RoundRobin算法,如下所示:
func RoundRobin(services []*registry.Service) Next {
var nodes []*registry.Node
for _, service := range services {
nodes = append(nodes, service.Nodes...)
}
var i = rand.Int()
var mtx sync.Mutex
return func() (*registry.Node, error) {
if len(nodes) == 0 {
return nil, ErrNoneAvailable
}
mtx.Lock()
node := nodes[i%len(nodes)]
i++
mtx.Unlock()
return node, nil
}
}
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# registrySelector
registrySelector是selector包下default.go文件中的结构体定义,具体定义如下:
type registrySelector struct {
so Options
rc cache.Cache
}
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# 缓存Cache
目前已经有了负载均衡器,我们可以看到在Selector的定义中,还包含一个cache.Cache结构体类型,这是什么作用呢?
有了Selector以后,我们每次请求负载均衡器都要去Register组件中查询一次,这样无形之中就增加了成本,降低了效率,没有办法达到高可用。为了解决以上这种问题,在设计Selector的时候设计一个缓存,Selector将自己查询到的服务列表数据缓存到本地Cache中。当需要处理转发时,先到缓存中查找,如果能找到即分发;如果缓存当中没有,会执行请求服务发现注册组件,然后缓存到本地。 具体的实现机制如下所示:
type Cache interface {
// embed the registry interface
registry.Registry
// stop the cache watcher
Stop()
}
func (c *cache) watch(w registry.Watcher) error {
// used to stop the watch
stop := make(chan bool)
// manage this loop
go func() {
defer w.Stop()
select {
// wait for exit
case <-c.exit:
return
// we've been stopped
case <-stop:
return
}
}()
for {
res, err := w.Next()
if err != nil {
close(stop)
return err
}
c.update(res)
}
}
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通过watch实现缓存的更新、创建、移除等操作。
# 黑名单
在了解完了缓存后,我们再看看Selector中其他的方法。在Selector接口的定义中,还可以看到有Mark和Resetf昂发的声明。具体声明如下:
// Mark sets the success/error against a node
Mark(service string, node *registry.Node, err error)
// Reset returns state back to zero for a service
Reset(service string)
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Mark方法可以用于标记服务注册和发现组件中的某一个节点的状态,这是因为在某些情况下,负载均衡器跟踪请求的执行情况。如果请求被转发到某天服务节点上,多次执行失败,就意味着该节点状态不正常,此时可以通过Mark方法设置节点变成黑名单,以过滤掉掉状态不正常的节点。