Nginx负载均衡算法详解(5大主流算法)
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Nginx是大型架构的必备中间件,也是大厂经常考察的内容,下面我就全面来详解Nginx算法@mikechen
轮询(Round Robin)
原理图解
轮询算法会将请求依次分发给各个后端服务器,不考虑服务器当前负载:
upstream backend { server 192.168.1.101; server 192.168.1.102; server 192.168.1.103;} server { location /{ proxy_pass http://backend;}}
Nginx默认使用轮询算法,按顺序分发请求。
请求1→后端A请求2→后端B请求3→后端C请求4→后端A……
优点与缺点
优点:
- 实现简单
- 默认启用,无需额外配置
缺点:
- 忽略后端服务器的实际负载
- 不适合性能差异明显的服务器集群
应用场景
- 后端服务器性能相近
- 请求处理时间差异不大
加权轮询(Weighted Round Robin)
加权轮询是对轮询的改进,通过为每台服务器分配权重来决定请求分发的频率,权重高的服务器会接收更多请求。
逻辑:假设服务器A权重为3,B为2,C为1,则请求分配比例为3:2:1。
A(权重5), B(权重1), C(权重1)
请求分发顺序示意:
A A A A A B C A A A A A B C …
动态权重调整技巧
可基于:
- 健康检查结果
- 后端负载实时反馈(需配合第三方模块)
例如:
server 192.168.1.101 weight=5;server 192.168.1.102 weight=1;
配置示例
upstream backend { server backend1.example.com weight=3; server backend2.example.com weight=2; server backend3.example.com weight=1;}server { location /{ proxy_pass http://backend;}}
这里服务器1处理50%的请求,服务器2处理33%,服务器3处理17%。
最少连接数(Least Connections)
最少连接数算法:根据后端服务器当前的活跃连接数来分配请求,新请求会被分发到连接数最少的服务器。
应用场景:
- 后端服务器性能差异较大。
- 应用中存在长连接或连接保持时间不确定的情况。
- 需要根据服务器的实际负载进行动态调整的场景。
和RR对比分析
特性 | Round Robin | Least Connections |
实现复杂度 | 简单 | 略高 |
是否考虑负载 | ||
适用于 | 均衡场景 | 动态请求耗时场景 |
配置示例
upstream backend { least_conn; server backend1.example.com; server backend2.example.com; server backend3.example.com;} server { listen 80; server_name example.com; location /{ proxy_pass http://backend;}}
源地址哈希(IP Hash)
请求分发图
IP Hash基于客户端IP地址进行哈希计算,分发请求:
hash(IP) % N(N为后端数量)
相同IP → 相同后端
保持会话的典型场景
- 登录状态保持(Session粘性)
- Cookie依赖于后端一致性时
配置示例
upstream backend { ip_hash; server backend1.example.com; server backend2.example.com; server backend3.example.com;} server { listen 80; server_name example.com; location /{ proxy_pass http://backend;}}
一致性哈希(Consistent Hash)
【需第三方模块
nginx-upstream-consistent-hash】
哈希环图解
使用一致性哈希将请求映射到“环”上的节点上:
- 节点少量变化 → 映射关系局部变化,缓存命中率高
- 增减节点对已有请求影响小
缓存一致性保障
适用于:
- 分布式缓存系统(如 Memcached, Redis 集群)
- 长连接保持会话粘性
典型使用场景(如动态节点)
- 微服务节点频繁变更
- 高并发、缓存敏感场景
以上
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