HAProxy通过固定参数 balance 指明对后端服务器的调度算法,该参数可以配置在listen或backend选项中。
HAProxy的调度算法分为静态和动态调度算法,但是有些算法可以根据参数在静态和动态算法中相互转换。
官方文档:http://cbonte.github.io/haproxy-dconv/2.1/configuration.html#4-balance
静态算法
静态算法:按照事先定义好的规则轮询公平调度,不关心后端服务器的当前负载、连接数和响应速度等,且无法实时修改权重(只能为0和1,不支持其它值),只能靠重启HAProxy生效
socat 工具
对服务器动态权重和其它状态调整可以利用 socat工具,Socat 是 Linux 下的一个多功能的网络工具,Socat 的主要特点就是在两个数据流之间建立双向通道,且支持众多协议和链接方式。如 IP、TCP、 UDP、IPv6、Socket文件等
yum -y install socat
static-rr
static-rr:基于权重的轮询调度,不支持运行时利用socat进行权重的动态调整(只支持0和1,不支持其它值)及后端服务器慢启动,其后端主机数量没有限制,相当于LVS中的 wrr
listen web_host
bind 10.0.0.7:80,:8801-8810,10.0.0.7:9001-9010
mode http
log global
balance static-rr
server web1 10.0.0.17:80 weight 1 check inter 3000 fall 2 rise 5
server web2 10.0.0.27:80 weight 2 check inter 3000 fall 2 rise 5
first
first:根据服务器在列表中的位置,自上而下进行调度,但是其只会当第一台服务器的连接数达到上限,新请求才会分配给下一台服务,因此会忽略服务器的权重设置,此方式使用较少不支持用socat进行动态修改权重,可以设置0和1,可以设置其它值但无效
listen web_host
bind 10.0.0.7:80,:8801-8810,10.0.0.7:9001-9010
mode http
log global
balance first
server web1 10.0.0.17:80 maxconn 2 weight 1 check inter 3000 fall 2 rise 5
server web2 10.0.0.27:80 weight 1 check inter 3000 fall 2 rise 5
测试访问效果
#同时运行下面命令,观察结果
# while true;do curl http://10.0.0.7/index.html ; sleep 0.1;done
动态算法
动态算法:基于后端服务器状态进行调度适当调整,新请求将优先调度至当前负载较低的服务器,且权重可以在haproxy运行时动态调整无需重启
roundrobin
roundrobin:基于权重的轮询动态调度算法,支持权重的运行时调整,不同于lvs中的rr轮训模式,HAProxy中的roundrobin支持慢启动(新加的服务器会逐渐增加转发数),其每个后端backend中最多支持4095个real server,支持对real server权重动态调整,roundrobin为默认调度算法,此算法使用广泛
listen web_host
bind 10.0.0.7:80,:8801-8810,10.0.0.7:9001-9010
mode http
log global
balance roundrobin
server web1 10.0.0.17:80 weight 1 check inter 3000 fall 2 rise 5
server web2 10.0.0.27:80 weight 2 check inter 3000 fall 2 rise 5
支持动态调整权重
# echo "get weight web_host/web1" | socat stdio /var/lib/haproxy/haproxy.sock
1 (initial 1)
# echo "set weight web_host/web1 3" | socat stdio /var/lib/haproxy/haproxy.sock
# echo "get weight web_host/web1" | socat stdio /var/lib/haproxy/haproxy.sock
3 (initial 1)
leastconn
leastconn加权的最少连接的动态,支持权重的运行时调整和慢启动,即:根据当前连接最少的后端服务器而非权重进行优先调度(新客户端连接),比较适合长连接的场景使用,比如:MySQL等场景
listen web_host
bind 10.0.0.7:80,:8801-8810,10.0.0.7:9001-9010
mode http
log global
balance leastconn
server web1 10.0.0.17:80 weight 1 check inter 3000 fall 2 rise 5
server web2 10.0.0.27:80 weight 1 check inter 3000 fall 2 rise 5
random
在1.9版本开始增加 random的负载平衡算法,其基于随机数作为一致性hash的key,随机负载平衡对于大型服务器场或经常添加或删除服务器非常有用,支持weight的动态调整,weight较大的主机有更大概率获取新请求
random配置实例
listen web_host
bind 10.0.0.7:80,:8801-8810,10.0.0.7:9001-9010
mode http
log global
balance random
server web1 10.0.0.17:80 weight 1 check inter 3000 fall 2 rise 5
server web2 10.0.0.27:80 weight 1 check inter 3000 fall 2 rise 5
其他算法(动静均可使用)
其它算法即可作为静态算法,又可以通过选项成为动态算法
source
源地址hash,基于用户源地址hash并将请求转发到后端服务器,后续同一个源地址请求将被转发至同一个后端web服务器。此方式当后端服务器数据量发生变化时,会导致很多用户的请求转发至新的后端服务器,默认为静态方式,但是可以通过hash-type支持的选项更改
这个算法一般是在不插入Cookie的TCP模式下使用,也可给拒绝会话cookie的客户提供最好的会话粘性,适用于session会话保持但不支持cookie和缓存的场景
源地址有两种转发客户端请求到后端服务器的服务器选取计算方式,分别是取模法和一致性hash
map-base 取模法
map-based:取模法,对source地址进行hash计算,再基于服务器总权重的取模,最终结果决定将此请求转发至对应的后端服务器。此方法是静态的,即不支持在线调整权重,不支持慢启动,可实现对后端服务器均衡调度。缺点是当服务器的总权重发生变化时,即有服务器上线或下线,都会因总权重发生变化而导致调度结果整体改变,hash-type 指定的默认值为此算法
所谓取模运算,就是计算两个数相除之后的余数,10%7=3, 7%4=3
map-based算法:基于权重取模,hash(source_ip)%所有后端服务器相加的总权重
取模法配置示例:
listen web_host
bind 10.0.0.7:80,:8801-8810,10.0.0.7:9001-9010
mode tcp
log global
balance source
hash-type map-based
server web1 10.0.0.17:80 weight 1 check inter 3000 fall 2 rise 3
server web2 10.0.0.27:80 weight 1 check inter 3000 fall 2 rise 3
#不支持动态调整权重值
[root@haproxy ~]#echo "set weight web_host/10.0.0.27 10" | socat stdio
/var/lib/haproxy/haproxy.sock
Backend is using a static LB algorithm and only accepts weights '0%' and '100%'.
#只能动态上线和下线
[root@haproxy ~]#echo "set weight web_host/10.0.0.27 0" | socat stdio
/var/lib/haproxy/haproxy.sock
[root@haproxy conf.d]#echo "get weight web_host/10.0.0.27" | socat stdio
/var/lib/haproxy/haproxy.sock
0 (initial 1)
一致性hash
一致性哈希,当服务器的总权重发生变化时,对调度结果影响是局部的,不会引起大的变动,hash(o)mod n ,该hash算法是动态的,支持使用 socat等工具进行在线权重调整,支持慢启动
算法:
1、key1=hash(source_ip)%(2^32) [0---4294967295]
2、keyA=hash(后端服务器虚拟ip)%(2^32)
3、将key1和keyA都放在hash环上,将用户请求调度到离key1最近的keyA对应的后端服务器
hash环偏斜问题
增加虚拟服务器IP数量,比如:一个后端服务器根据权重为1生成1000个虚拟IP,再hash。
而后端服务器权重为2则生成2000的虚拟IP,再bash,最终在hash环上生成3000个节点,从而解决hash环偏斜问题
一致性hash配置示例
listen web_host
bind 10.0.0.7:80,:8801-8810,10.0.0.7:9001-9010
mode tcp
log global
balance source
hash-type consistent
server web1 10.0.0.17:80 weight 1 check inter 3000 fall 2 rise 5
server web2 10.0.0.27:80 weight 1 check inter 3000 fall 2 rise 5
本文摘自 :https://blog.51cto.com/l