当一台服务器的单位时间内访问量越大时,服务器压力就越大,大到超过自身能力承受之时,服务器就会崩溃,为了避免服务器崩溃,让用户有更好的体验,我们通过负载均衡的方式来分担服务器压力。
我们可以建立很多服务器,组成一个服务器集群,当用户访问网站时,先访问一个中间服务器,再让这个中间服务器在服务器集群中选择一个压力较小的服务器,然后将该访问请求引入该服务器,如此以来,用户的每次访问,都会保证服务器集群中每一个服务器的压力趋于平衡,分担了服务器压力,避免了服务器崩溃的情况
实现效果
在浏览器地址栏输入地址http://101.133.165.241/edu/a.html,负载均衡的效果,请求平均分担到8080和8081端口中
- 准备工作
- 准备两台tomcat服务器,端口分别为8080和8081
- 在两台tomcat服务器webapps目录中,创建名称是edu的文件夹,在文件夹中建立一个文件a.html,用于测试。
- 配置负载均衡
1.进入到nginx的配置文件目录
cd usr/local/nginx/conf/
2.配置nginx.conf文件
vi nginx.conf
3.在http块定义服务器集群myserver
upstream myserver {
server 101.133.165.241:8080;
server 101.133.165.241:8081;
}
server {
listen 80;
server_name 101.133.165.241;
#charset koi8-r;
#access_log logs/host.access.log main;
location / {
proxy_pass http://myserver;
}
4.重新加载配置文件使其生效
./nginx -s reload
- 实现效果
二:nginx负载均衡分配策略
- 第一种:轮询(默认)
每个请求按照时间顺序逐一分配到不同的后端服务器,如果后端服务器down掉,能自动剔除。
upstream myserver {
server 101.133.165.241:8080;
server 101.133.165.241:8081;
}
- 第二种:weight
指定轮询几率,weight和访问比率成正比,用于后端服务器性能不均的
upstream myserver {
server 101.133.165.241:8080 weight=2;
server 101.133.165.241:8081 weight=8;
}
权重越高,被访问到的几率越大,如上例分别是20%和80%。
- 第三种:ip_hash
上述方式存在一个问题,就是说在负载均衡系统中,假如用户在某台服务器登录了,那么该用户第二次请求的时候,因为我们是负载均衡系统,每次请求都会重新定位到服务器集群中的某一个,那么已经登录某一个服务器的用户再重新定位到另一个服务器,其登录信息就会丢失,这样是不妥的。
我们可以采用ip_hash指令解决这个问题,如果客户已经访问了某个服务器,当用户再次访问时,会将该请求通过哈希算法,自动定位到该服务器。
每个请求按照ip的hash结果分配,这样每个访客固定访问一个后端服务器,可以解决session的问题。
upstream myserver {
ip_hash;
server 101.133.165.241:8080 ;
server 101.133.165.241:8081 ;
}
- 第四种:fair(第三方)
按后端服务器响应时间来分配请求,响应时间短的优先分配
upstream myserver {
server 101.133.165.241:8080 ;
server 101.133.165.241:8081 ;
fair;
}
- 第五种:url_hash(第三方)
按访问的url的hash结果来分配请求,使每一个url定向到同一个后端服务器,后端服务器为缓存时比较有效。
upstream myserver {
server squid1:3128;
server squid2:3128;
hash $request_uri;
hash_method crc32;
}
- 每个设备的状态设置为
- down表示当前的服务器暂不参与负载
- weight默认为1,weight越大,负载的权重越大
- max_fails:允许请求失败的参数默认为1,当超过最大次数时,返回proxy_next_upstream模块定义的错误。
- fail_timeout:max_fails失败后,暂停的时间
- backup:其他所有非backup机器down或者忙的时候,请求backup机器,所以这台机器压力最轻。