六月学习之Haproxy调度算法-摩杜云开发者社区

7、Haproxy调度算法

Haproxy根据后端服务器的负载，或其他的计算的标准，判断挑选哪台RS来进行请求处理
Haproxy调度算法语法，可用于defaults、listen、backend
balance <algorithm|算法> [ <arguments> ]
balance url_param <param> [check_post [<max_wait>]]

7.1、roundrobin

roundrobin：基于权重进行轮询，保持均匀分布，这是最平衡、最公平的算法
此算法是动态的，这表示其权重可以在运行时进行调整，不过，在设计上，每个后端服务器仅能最多接受4128个连接

7.1.1、配置示例
cat /etc/haproxy/haproxy.cfg
frontend main
    bind *:80
    mode http
    use_backend webcluster
backend webcluster
    balance roundrobin
    server web1 172.16.1.7:80 check
    server web2 172.16.1.8:80 check

7.1.2、调度算法测试
curl -HHost:proxy.qingchen.com http://10.0.0.5:80
Web Page RS-Node1
curl -HHost:proxy.qingchen.com http://10.0.0.5:80
Web Page RS-Node2

7.1.3、动态调整
通过socat命令动态调整权重，将web1节点的权重调整为3
#查看当前权重
echo "get weight webcluster/web1" | socat stdio /var/lib/haproxy/stats #==> 1
echo "get weight webcluster/web2" | socat stdio /var/lib/haproxy/stats #==> 1
#调整web1权重为3，调整后测试，会发现立即生效
echo "set weight webcluster/web1 3" | socat stdio /var/lib/haproxy/stats

7.2、static-rr

static-rr：加权轮询调度算法，根据服务器的硬件情况、以及处理能力，为每台服务器分配不同的权值，使其能够接受相应权值的服务请求
此算法是静态的，这表示其权重不可以在运行时进行调整

7.2.1、配置示例
cat /etc/haproxy/haproxy.cfg
frontend main
    bind *:80
    mode http
    use_backend webcluster
backend webcluster
    balance static-rr
    server web1 172.16.1.7:80 check weight 2
    server web2 172.16.1.8:80 check weight 1

7.2.2、调度算法测试
curl -HHost:proxy.qingchen.com http://10.0.0.5:80
Web Page RS-Node1
curl -HHost:proxy.qingchen.com http://10.0.0.5:80
Web Page RS-Node1
curl -HHost:proxy.qingchen.com http://10.0.0.5:80
Web Page RS-Node2

7.3、leastconn

leastconn：新的连接请求被派发至具有最少连接数目的后端服务器
此算法是动态的，可以在运行时调整其权重

7.3.1、配置示例
cat /etc/haproxy/haproxy.cfg
frontend main
    bind *:80
    mode http
    use_backend webcluster
backend webcluster
    balance leastconn
    server web1 172.16.1.7:80 check
    server web2 172.16.1.8:80 check

7.3.2、调度算法测试

7.4、source

source:源地址hash调度算法，将请求的源地址进行hash运算，得到一个具体的数值，同时对后端服务器进行编号，按照运行结果将请求分发到对应编号的服务器上
这可对不同源IP的访问进行负载分发，对同一个客户端IP的请求始终被派发至某特定的服务器
注意：如某服务器宕机或新添加了服务器，许多客户端的请求可能会被派发至与此前请求不同的服务器；不过也可以使用hash-type修改此特性
7.4.1、配置示例
cat /etc/haproxy/haproxy.cfg
frontend main
    bind *:80
    mode http
    use_backend webcluster
backend webcluster
    balance source
    # hash-type { map-based | consistent }
    server web1 172.16.1.7:80 check
    server web2 172.16.1.8:80 check

7.4.2、调度算法测试
curl -HHost:proxy.qingchen.com http://10.0.0.5:80

7.5、uri

uri:基于对用户请求的uri做hash，并将请求转发到后端指定服务器
理解：同一个节点访问不同的uri可能会被调度到不同的后端服务器处理，但是不同的节点访问相同的uri则会被调度到同一台服务器处理
因为基于uri调度是在服务端完成的而非客户端，这种调度算法多用在缓存场景，能有效提高命中率
注意：此算法仅应用于HTTP后端服务器场景，其默认为静态算法，不过也可以使用hash-type修改此特性

7.5.1、页面准备
后端集群uri页面准备
#web1
mkdir /opt/{app1,app2} -p
echo "web1 app1" > /opt/app1/index.html
echo "web1 app2" > /opt/app2/index.html
#web2
mkdir /opt/{app1,app2} -p
echo "web2 app1" > /opt/app1/index.html
echo "web2 app2" > /opt/app2/index.html

7.5.2、配置示例
cat /etc/haproxy/haproxy.cfg
frontend main
    bind *:80
    mode http
    use_backend webcluster
backend webcluster
    balance uri
    # hash-type { map-based | consistent }
    server web1 172.16.1.7:80 check
    server web2 172.16.1.8:80 check

7.5.3、调度算法测试
client测试，访问不同url测试，不同uri会被调度到不同的后端节点处理

7.6、url

url_param：对用户请求url中的<param>参数中的name作hash计算
通常用于追踪用户，以确保来自同一个用户的请求始终发往同一个Backend Server(使用较少)

7.6.1、配置示例
url_param调度算法配置示例，(基于用户请求中携带的user做hash)
cat /etc/haproxy/haproxy.cfg
frontend main
    bind *:80
    mode http
    use_backend webcluster
backend webcluster
    balance url_param user
    # hash-type { map-based | consistent }
    server web1 172.16.1.7:80 check
    server web2 172.16.1.8:80 check

7.6.2、调度算法测试
client测试，不带参数请求，默认为轮询调度
curl -HHost:proxy.qingchen.com http://10.0.0.5:80
Web Page RS-Node1
curl -HHost:proxy.qingchen.com http://10.0.0.5:80
Web Page RS-Node2
client测试，携带相同的User参数请求，会发现始终定向到同一台后端节点
curl http://10.0.0.5:80?user=qingchen12

7.7、hdr

hdr(<name>):针对用户发起HTTP请求中Header中的<name>关键字进行hash计算，假如无有效的值，则会被轮询调度
此算法默认为静态的，不过其yekeyi使用hash-type修改此特性(使用较少)
7.7.1、配置示例
hdr(<name>)调度算法配置示例(基于浏览器客户端来调度)
cat /etc/haproxy/haproxy.cfg
frontend main
    bind *:80
    mode http
    use_backend webcluster
backend webcluster
    balance hdr(User-Agent)
    # hash-type { map-based | consistent }
    server web1 172.16.1.7:80 check
    server web2 172.16.1.8:80 check

7.7.2、调度算法测试
client测试，置空User-Agent字段，会发现进入了轮询
curl -A '' -HHost:proxy.qingchen.com http://10.0.0.5:80
Web Page RS-Node1
curl -A '' -HHost:proxy.qingchen.com http://10.0.0.5:80
Web Page RS-Node2
client测试，将User-Agent设置为具体浏览器，则指向同一个后端
curl -A 'Chrome' -HHost:proxy.qingchen.com http://10.0.0.5:80
Web Page RS-Node1
curl -A 'Chrome' -HHost:proxy.qingchen.com http://10.0.0.5:80
Web Page RS-Node1
curl -A 'Firefox' -HHost:proxy.qingchen.com http://10.0.0.5:80
Web Page RS-Node2
curl -A 'Firefox' -HHost:proxy.qingchen.com http://10.0.0.5:80
Web Page RS-Node2

7.8、hash-type

hash-type <method>用于将hash映射至后端服务器的方法
可用方法有map-based|consistent
大多数场景下使用默认map-based方法

7.8.1、map-based

map-based算法实现公式：hash(ip) % node_counts = index

六月学习之Haproxy调度算法_Web

map-based算法问题：如果下线一台节点，会出现重新计算hash值，造成大规模变化

六月学习之Haproxy调度算法_服务器_02

7.8.2、consistent

consistent:一致性哈希，该hash是动态的，当服务器节点下线，或新增一台节点，对调度结果影响是局部的，不会引起大的变动
一致性hash算法也是使用取模的方法，但不是对服务器节点数量进行取模，而是对2的32方取模，
即一致性hash算法将整个hash空间组织成一个虚拟的圆环，hash函数值的空间为0 ~ 2^32 - 1，整个哈希环如下：
一致性hash文档
一致性hash参考地址
hash算法原理
hash算法增加节点
hash算法减少节点
hash算法数据倾斜问题