[發(fā)明專利]基于Nginx的動(dòng)態(tài)權(quán)重負(fù)載均衡系統(tǒng)和方法

在審

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• 申請日: 2020-01-19
• 公開（公告）號(hào): CN111277648A
• 公開（公告）日: 2020-06-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張麗;李曉東
• 申請（專利權(quán)）人: 北京工業(yè)大學(xué)
• 主分類號(hào): H04L29/08
• 分類號(hào): H04L29/08
• 代理公司: 北京匯信合知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11335
• 代理人: 郭河志

本發(fā)明公開了一種基于Nginx的動(dòng)態(tài)權(quán)重負(fù)載均衡系統(tǒng)和方法，其中，基于Nginx的負(fù)載均衡服務(wù)器包括：信息收集模塊、信息處理模塊和信息發(fā)送模塊；信息收集模塊用于實(shí)時(shí)采集服務(wù)器集群中各服務(wù)器的指標(biāo)狀態(tài)信息，并將采集到的實(shí)時(shí)指標(biāo)狀態(tài)信息發(fā)送至信息處理模塊；信息處理模塊以實(shí)時(shí)指標(biāo)狀態(tài)信息根據(jù)動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡算法計(jì)算得到每臺(tái)服務(wù)器的評(píng)分信息，并將評(píng)分信息發(fā)送至信息發(fā)送模塊中；信息發(fā)送模塊對服務(wù)器集群中各服務(wù)器的評(píng)分信息進(jìn)行排序，并將服務(wù)器請求發(fā)送至對應(yīng)當(dāng)前評(píng)分最優(yōu)的服務(wù)器。通過本發(fā)明的技術(shù)方案，根據(jù)評(píng)分為服務(wù)器請求匹配最優(yōu)的服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及服務(wù)器負(fù)載分配技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種基于Nginx的動(dòng)態(tài)權(quán)重負(fù)載均衡系統(tǒng)和一種基于Nginx的動(dòng)態(tài)權(quán)重負(fù)載均衡方法。

背景技術(shù)

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用也變得多種多樣了起來，體量也逐漸增大，服務(wù)器端的并發(fā)量升高所帶來的壓力也與日俱增，服務(wù)器負(fù)載過重會(huì)引起頁面響應(yīng)過慢、數(shù)據(jù)傳遞丟失等問題。面對這些問題，一些大型互聯(lián)網(wǎng)公司通過采用更新硬件設(shè)備進(jìn)行服務(wù)器負(fù)載均衡調(diào)度，但是這樣的開銷過于龐大，并不適合一些剛起步的新興互聯(lián)網(wǎng)公司。Nginx是一種具有高性能、高穩(wěn)定性、低能耗和并發(fā)量高特點(diǎn)的http和web反向代理服務(wù)器，目前Nginx自帶了包括輪詢及加權(quán)輪詢算法、最小連接數(shù)算法、ip_hash、url_hash算法和fair算法5種負(fù)載均衡算法。輪詢算法是指當(dāng)請求從客戶端發(fā)給服務(wù)器集群的時(shí)候，每個(gè)用戶請求按照時(shí)間順序把任務(wù)逐個(gè)分配給不同的服務(wù)器，而加權(quán)輪詢算法是根據(jù)服務(wù)器的狀態(tài)進(jìn)行權(quán)重分析，任務(wù)將優(yōu)先發(fā)送給權(quán)重高的服務(wù)器。最小連接數(shù)算法是指將請求優(yōu)先分配給當(dāng)前服務(wù)器集群中連接數(shù)最少的服務(wù)器進(jìn)行處理。這兩種方法在負(fù)載均衡上均實(shí)現(xiàn)了公平分配，并且它們的操作非常便利，所以Nginx的負(fù)載均衡技術(shù)常常被用于服務(wù)器集群的負(fù)載均衡器。

輪詢算法和加權(quán)輪詢算法均為靜態(tài)算法，它們的特點(diǎn)是部署簡單，運(yùn)行起來比較快，但是這兩種方法過于理想化，實(shí)際上當(dāng)服務(wù)器集群進(jìn)行負(fù)載均衡的時(shí)候需要考慮的問題不止有請求本身，還包括服務(wù)器本身的性能問題。最小連接數(shù)算法是一種動(dòng)態(tài)算法，相比于靜態(tài)算法有所提升，但是他考慮的指標(biāo)十分單一，只考慮了服務(wù)器的響應(yīng)時(shí)間和連接數(shù)，沒有考慮到服務(wù)器的異構(gòu)情況，因此實(shí)際的使用效果并沒有明顯的提升。

因此，現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題包括：①Nginx本身不具備集群中各服務(wù)器狀態(tài)的收集與反饋機(jī)制，不能將服務(wù)器狀態(tài)的反饋因子作為參數(shù)加入到負(fù)載均衡算法中；②Nginx集群中每臺(tái)服務(wù)器的性能指數(shù)不同，所以在算法中所占權(quán)重也應(yīng)當(dāng)不同；③Nginx自帶的負(fù)載均衡算法評(píng)價(jià)指標(biāo)過于單一，算法性能還有可以提高的地方。

發(fā)明內(nèi)容

針對上述問題中的至少之一，本發(fā)明提供了一種基于Nginx的動(dòng)態(tài)權(quán)重負(fù)載均衡系統(tǒng)和方法，通過對原有Nginx負(fù)載均衡的加權(quán)輪詢算法進(jìn)行改進(jìn)，采用層次分析法對基于Nginx的服務(wù)器集群中服務(wù)器不同的負(fù)載因子在集群中的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行確定，動(dòng)態(tài)地更新每次服務(wù)器請求任務(wù)過程中的應(yīng)該達(dá)到的最優(yōu)服務(wù)器，從而實(shí)時(shí)地監(jiān)控服務(wù)器集群中各服務(wù)器的狀態(tài)，將每個(gè)服務(wù)器的性能指標(biāo)作為負(fù)載因子，實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)地為服務(wù)器狀態(tài)分配權(quán)重，計(jì)算集群中不同服務(wù)器的得分，根據(jù)該得分為服務(wù)器請求匹配最優(yōu)的服務(wù)器，實(shí)現(xiàn)了實(shí)時(shí)的動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供了一種基于Nginx的動(dòng)態(tài)權(quán)重負(fù)載均衡系統(tǒng)，基于Nginx的負(fù)載均衡服務(wù)器包括：信息收集模塊、信息處理模塊和信息發(fā)送模塊；所述信息收集模塊用于實(shí)時(shí)采集服務(wù)器集群中各服務(wù)器的指標(biāo)狀態(tài)信息，并將采集到的實(shí)時(shí)指標(biāo)狀態(tài)信息發(fā)送至所述信息處理模塊；所述信息處理模塊以所述實(shí)時(shí)指標(biāo)狀態(tài)信息根據(jù)動(dòng)態(tài)負(fù)載均衡算法計(jì)算得到每臺(tái)所述服務(wù)器的評(píng)分信息，并將所述評(píng)分信息發(fā)送至所述信息發(fā)送模塊中；所述信息發(fā)送模塊對所述服務(wù)器集群中各服務(wù)器的所述評(píng)分信息進(jìn)行排序，并將服務(wù)器請求發(fā)送至對應(yīng)當(dāng)前評(píng)分最優(yōu)的服務(wù)器。

在上述技術(shù)方案中，優(yōu)選地，所述服務(wù)器的實(shí)時(shí)指標(biāo)狀態(tài)信息包括CPU利用率、內(nèi)存利用率、IO利用率和網(wǎng)絡(luò)利用率。