网站负载均衡解决方案.docx

1、网站负载均衡解决方案网站负载均衡解决方案Web负载均衡（Load Balancing），简单地说就是给我们的服务器集群分配“工作任务”，而采用恰当的分配方式，对于保护处于后端的Web服务器来说，非常重要。反向代理负载均衡反向代理服务的核心工作主要是转发HTTP请求，扮演了浏览器端和后台Web服务器中转的角色。因为它工作在HTTP层（应用层），也就是网络七层结构中的第七层，因此也被称为“七层负载均衡”。可以做反向代理的软件很多，比较常见的一种是Nginx。Nginx 是一种非常灵活的反向代理软件，可以自由定制化转发策略，分配服务器流量的权重等。反向代理中，常见的一个问题，就是Web服务器存储的s

2、ession数 据，因为一般负载均衡的策略都是随机分配请求的。同一个登录用户的请求，无法保证一定分配到相同的Web机器上，会导致无法找到session的问题。解决方案主要有两种：配置反向代理的转发规则，让同一个用户的请求一定落到同一台机器上（通过分析cookie），复杂的转发规则将会消耗更多的CPU，也增加了代理服务器的负担。将session这类的信息，专门用某个独立服务来存储，例如redis/memchache，这个方案是比较推荐的。反 向代理服务，也是可以开启缓存的，如果开启了，会增加反向代理的负担，需要谨慎使用。这种负载均衡策略实现和部署非常简单，而且性能表现也比较好。但是， 它有“单点

3、故障”的问题，如果挂了，会带来很多的麻烦。而且，到了后期Web服务器继续增加，它本身可能成为系统的瓶颈。配置文件样本：#user nobody; worker_processes 1; #pid logs/nginx.pid; events worker_connections 1024; http include mime.types; default_type application/octet-stream; sendfile on; keepalive_timeout 65; upstream server 192.168.1.188:80 weight=5; server 192.1

4、68.1.158:80; server listen 80; server_name ; location / proxy_pass ; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; 使用memcache同步session并协调缓存 一旦使用了负载均衡，session就会存在同步问题，使用memcache同步session是个不错的解决方案。需要准备一个相对强大的memcache服

5、务器，安装memcache服务。代码层将其他几个主机的seesion都指定到这台memcache服务器。相关文章阅读（提供了memcache的详细讲解涵盖：介绍、安装、使用等说明）：memcache缓存与session地址： memcache是什么?memcached 是以LiveJournal旗下Danga Interactive 公司的Brad Fitzpatric 为首开发的一款软件。现在已成为mixi、hatena、Facebook、Vox、LiveJournal 等众多服务中提高Web应 用扩展性的重要因素。许多Web 应用都将数据保存到RDBMS 中，应用服务器从中读取数据并在浏览

6、器中显示。但随着数据量的增大、访问的集中，就会出现RDBMS 的负担加重、数据库响应恶化、网站显示延迟等重大影响。这时就该memcached 大显身手了。memcached 是高性能的分布式内存缓存服务器。一般的使用目的是，通过缓存数据库查询结果，减少数据库访问次数，以提高动态Web 应用的速度、提高可扩展性。memcached 与php结合原理memcache 缓存数据形式memcache以键值对形式进行数据的保存，通过与php的结合memcahe可以将变量、数组、对象等数据保存到内存中。极大的提升了服务器缓存的效率。为 了提高性能，memcached 中保存的数据都存储在memcached

7、 内置的内存存储空间中。由于数据仅存在于内存中，因此重启memcached、重启操作系统会导致全部数据消失。另外，内容容量达到指定值之后，就基于 LRU(Least Recently Used)算法自动删除不使用的缓存。memcached 本身是为缓存而设计的服务器，因此并没有过多考虑数据的永久性问题。开启php的memcache扩展 php默认情况下并没有开启的memcache扩展，下面将详细讲解memcache扩展的安装。windows下安装memcache扩展访问php官网 点击DLL 下载对应windows版本的dll将dll复制到 php/ext/修改php.iniextension

8、=php_memcache.dll重启web访问即可开启linux下安装memcache扩展centOs : yum install php-pecl-memcache 从启php即可。或者在linux下编译安装php的扩展，下载地址同上php操作memcache缓存 安装好了memcache服务和php的扩展，我们就可以使用php去操作memcache来实现缓存啦！PHP的Memcache客户端所有方法总结 memcache 类所有的方法列表如下： Memcache:add 添加一个值，如果已经存在，则返回false Memcache:addServer 添加一个可供使用的服务器地址 Mem

9、cache:close 关闭一个Memcache对象 Memcache:connect 创建一个Memcache对象 memcache_debug 控制调试功能 Memcache:decrement 对保存的某个key中的值进行减法操作 Memcache:delete 删除一个key值 Memcache:flush 清除所有缓存的数据 Memcache:get 获取一个key值 不存在则返回falseMemcache:getExtendedStats 获取进程池中所有进程的运行系统统计 Memcache:getServerStatus 获取运行服务器的参数 Memcache:getStats

10、返回服务器的一些运行统计信息 Memcache:getVersion 返回运行的Memcache的版本信息 Memcache:increment 对保存的某个key中的值进行加法操作 Memcache:pconnect 创建一个Memcache的持久连接对象 Memcache:replace -对一个已有的key进行覆写操作 Memcache:set 添加一个值，如果已经存在，则覆写 Memcache:setCompressThreshold 对大于某一大小的数据进行压缩 Memcache:setServerParams 在运行时修改服务器的参数读取并设置缓存代码实例connect(127.0

11、.0.1, 11211);/获取某个变量的值 如果存在在返回变量的值 否则返回false$var = $memObj-get(test);/判断缓存是否存在，不存在则连接数据库获取变量并保存到memcache服务器if(!$var) /连接数据库. 此处省略 例如返回值为 test.; $var = test.; $memObj-set(test, $var); /测试缓存过程输出个提示 echo 缓存不存在.;echo $var;删除缓存connect(127.0.0.1, 11211);/删除缓存$memObj-delete(test);清空缓存connect(127.0.0.1, 112

12、11);$memObj-flush();关闭连接connect(127.0.0.1, 11211);$memObj-flush();$memObj-close();与php结合后memcache的值可以是普通变量、数组、对象等常见的php变量。使用memcache来保存session 默认情况下session以文件形式保存在服务器端，当我们遇到大访问量、高并发时我们会对web服务器进行集群化处理。那么不同服务器之间的session共享会成为一个问题。使用memcache来保存session可以提高session的访问速度。同时可以解决session共享的问题。在php语言下使用memcache

13、来保存session是非常容易的。使用php代码方式完成使用memcache来保存sessionini_set(session.save_handler, memcache);ini_set(session.save_path, tcp:/127.0.0.1:11211);session_start();php.ini 中全局设置 修改php.inisession.save_handler = memcache session.save_path = tcp:/127.0.0.1:11211就是这么简单！赶紧试试吧_memcache图形化管理工具MemAdmin 保存好了变量，我们经常想看看他

14、们的值或者检测他们的状态。通过命令行我们可以完成这样的操作。但是命令行比较难懂。下面给大家介绍一款 memcache图形化管理工具: MemAdmin下载地址:MemAdmin是一款可视化的Memcached管理与监控工具，使用PHP开发，体积小，操作简单。主要功能：服务器参数监控：STATS、SETTINGS、ITEMS、SLABS、SIZES实时刷新服务器性能监控：GET、DELETE、INCR、DECR、CAS等常用操作命中率实时监控支持数据遍历，方便对存储内容进行监视支持条件查询，筛选出满足条件的KEY或VALUE数组、JSON等序列化字符反序列显示兼容memcache协议的其他服务，

15、如Tokyo Tyrant (遍历功能除外)支持服务器连接池，多服务器管理切换方便简洁下载后获得一个压缩包 memadmin-1.0.12.tar.gz将压缩文件解压后获得memadmin文件夹，将memadmin文件复制到项目目录下，通过网址直接访问运行即可。http:/localhost/memadmin/默认账号密码为 admin admin登录后即可开始管理memcache。亲自试试吧 _网站系统的缓存机制的建立和优化 讲完了Web系统的外部网络环境，现在我们开始关注我们Web系统自身的性能问题。我们的Web站点随着访问量的上升，会遇到很多的挑战，解决这些问题不仅仅是扩容机器这么简单，

16、建立和使用合适的缓存机制才是根本。最开始，我们的Web系统架构可能是这样的，每个环节，都可能只有1台机器。 一、 MySQL数据库内部缓存使用MySQL的缓存机制，就从先从MySQL内部开始，下面的内容将以最常见的InnoDB存储引擎为主。1. 建立恰当的索引最 简单的是建立索引，索引在表数据比较大的时候，起到快速检索数据的作用，但是成本也是有的。首先，占用了一定的磁盘空间，其中组合索引最突出，使用需要谨 慎，它产生的索引甚至会比源数据更大。其次，建立索引之后的数据insert/update/delete等操作，因为需要更新原来的索引，耗时会增加。 当然，实际上我们的系统从总体来说，是以sel

17、ect查询操作居多，因此，索引的使用仍然对系统性能有大幅提升的作用。2. 数据库连接线程池缓存如果，每一个数据库操作请求都需要创建和销毁连接的话，对数据库来说，无疑也是一种巨大的开销。为了减少这类型的开销，可以在MySQL中配置thread_cache_size来表示保留多少线程用于复用。线程不够的时候，再创建，空闲过多的时候，则销毁。 其 实，还有更为激进一点的做法，使用pconnect（数据库长连接），线程一旦创建在很长时间内都保持着。但是，在访问量比较大，机器比较多的情况下，这 种用法很可能会导致“数据库连接数耗尽”，因为建立连接并不回收，最终达到数据库的max_connections（

18、最大连接数）。因此，长连接的用法通 常需要在CGI和MySQL之间实现一个“连接池”服务，控制CGI机器“盲目”创建连接数。 3. Innodb缓存设置（innodb_buffer_pool_size）innodb_buffer_pool_size这是个用来保存索引和数据的内存缓存区，如果机器是MySQL独占的机器，一般推荐为机器物理内存的80%。在取表数据的场景中，它可以减少磁盘IO。一般来说，这个值设置越大，cache命中率会越高。4. 分库/分表/分区。MySQL 数据库表一般承受数据量在百万级别，再往上增长，各项性能将会出现大幅度下降，因此，当我们预见数据量会超过这个量级的时候，建议进

19、行分库/分表/分区等 操作。最好的做法，是服务在搭建之初就设计为分库分表的存储模式，从根本上杜绝中后期的风险。不过，会牺牲一些便利性，例如列表式的查询，同时，也增加了 维护的复杂度。不过，到了数据量千万级别或者以上的时候，我们会发现，它们都是值得的。二、 MySQL数据库多台服务搭建1 台MySQL机器，实际上是高风险的单点，因为如果它挂了，我们Web服务就不可用了。而且，随着Web系统访问量继续增加，终于有一天，我们发现1台 MySQL服务器无法支撑下去，我们开始需要使用更多的MySQL机器。当引入多台MySQL机器的时候，很多新的问题又将产生。1. 建立MySQL主从，从库作为备份这种做法

20、纯粹为了解决“单点故障”的问题，在主库出故障的时候，切换到从库。不过，这种做法实际上有点浪费资源，因为从库实际上被闲着了。2. MySQL读写分离，主库写，从库读。两台数据库做读写分离，主库负责写入类的操作，从库负责读的操作。并且，如果主库发生故障，仍然不影响读的操作，同时也可以将全部读写都临时切换到从库中（需要注意流量，可能会因为流量过大，把从库也拖垮）。 3. 主主互备。两台MySQL之间互为彼此的从库，同时又是主库。这种方案，既做到了访问量的压力分流，同时也解决了“单点故障”问题。任何一台故障，都还有另外一套可供使用的服务。 不过，这种方案，只能用在两台机器的场景。如果业务拓展还是很快的

21、话，可以选择将业务分离，建立多个主主互备。三、 在Web服务器和数据库之间建立缓存实 际上，解决大访问量的问题，不能仅仅着眼于数据库层面。根据“二八定律”，80%的请求只关注在20%的热点数据上。因此，我们应该建立Web服务器和数 据库之间的缓存机制。这种机制，可以用磁盘作为缓存，也可以用内存缓存的方式。通过它们，将大部分的热点数据查询，阻挡在数据库之前。 1. 页面静态化用 户访问网站的某个页面，页面上的大部分内容在很长一段时间内，可能都是没有变化的。例如一篇新闻报道，一旦发布几乎是不会修改内容的。这样的话，通过 CGI生成的静态html页面缓存到Web服务器的磁盘本地。除了第一次，是通过动

22、态CGI查询数据库获取之外，之后都直接将本地磁盘文件返回给用户。在 Web系统规模比较小的时候，这种做法看似完美。但是，一旦Web系统规模变大，例如当我有100台的Web服务器的时候。那样这些磁盘文件，将会有 100份，这个是资源浪费，也不好维护。这个时候有人会想，可以集中一台服务器存起来，呵呵，不如看看下面一种缓存方式吧，它就是这样做的。2. 单台内存缓存通过页面静态化的例子中，我们可以知道将“缓存”搭建在Web机器本机是不好维护的，会带来更多问题（实际上，通过PHP的apc拓展，可通过Key/value操作Web服务器的本机内存）。因此，我们选择搭建的内存缓存服务，也必须是一个独立的服务。

23、内存缓存的选择，主要有redis/memcache。从性能上说，两者差别不大，从功能丰富程度上说，Redis更胜一筹。 3. 内存缓存集群当 我们搭建单台内存缓存完毕，我们又会面临单点故障的问题，因此，我们必须将它变成一个集群。简单的做法，是给他增加一个slave作为备份机器。但是，如 果请求量真的很多，我们发现cache命中率不高，需要更多的机器内存呢？因此，我们更建议将它配置成一个集群。例如，类似redis cluster。Redis cluster集群内的Redis互为多组主从，同时每个节点都可以接受请求，在拓展集群的时候比较方便。客户端可以向任意一个节点发送请求，如果是它的 “负责”的

24、内容，则直接返回内容。否则，查找实际负责Redis节点，然后将地址告知客户端，客户端重新请求。 对于使用缓存服务的客户端来说，这一切是透明的。内 存缓存服务在切换的时候，是有一定风险的。从A集群切换到B集群的过程中，必须保证B集群提前做好“预热”（B集群的内存中的热点数据，应该尽量与A集群 相同，否则，切换的一瞬间大量请求内容，在B集群的内存缓存中查找不到，流量直接冲击后端的数据库服务，很可能导致数据库宕机）。4. 减少数据库“写”上面的机制，都实现减少数据库的“读”的操作，但是，写的操作也是一个大的压力。写的操作，虽然无法减少，但是可以通过合并请求，来起到减轻压力的效果。这个时候，我们就需要

25、在内存缓存集群和数据库集群之间，建立一个修改同步机制。先将修改请求生效在cache中，让外界查询显示正常，然后将这些sql修改放入到一个队列中存储起来，队列满或者每隔一段时间，合并为一个请求到数据库中更新数据库。 除 了上述通过改变系统架构的方式提升写的性能外，MySQL本身也可以通过配置参数innodb_flush_log_at_trx_commit来调整写 入磁盘的策略。如果机器成本允许，从硬件层面解决问题，可以选择老一点的RAID（Redundant Arrays of independent Disks，磁盘列阵）或者比较新的SSD（Solid State Drives，固态硬盘）。5

26、. NoSQL存储不 管数据库的读还是写，当流量再进一步上涨，终会达到“人力有穷时”的场景。继续加机器的成本比较高，并且不一定可以真正解决问题的时候。这个时候，部分核 心数据，就可以考虑使用NoSQL的数据库。NoSQL存储，大部分都是采用key-value的方式，这里比较推荐使用上面介绍过 Redis，Redis本身是一个内存cache，同时也可以当做一个存储来使用，让它直接将数据落地到磁盘。这样的话，我们就将数据库中某些被频繁读写的数据，分离出来，放在我们新搭建的Redis存储集群中，又进一步减轻原来MySQL数据库的压力，同时因为Redis本身是个内存级别的Cache，读写的性能都会大幅度提升。 国内一线互联网公司，架构上采用的解决方案很多是类似于上述方案，不过，使用的cache服务却不一定是Redis，他们会有更丰富的其他选择，甚至根据自身业务特点开发出自己的NoSQL服务。6. 空节点查询问题当 我们搭建完前面所说的全部服务，认为Web系统已经很强的时候。我们还是那句话，新的问题还是会来的。空节点查询，是指那些数据库中根本不存在的数据请 求。例如，我请求查询一个不存在人员信息，系统会从各级缓存逐级查找，最后查到到数据库本身，然后才得出查找不到的结论，返回给前端。因为各级cache 对它无效，这个请求是非常消耗系统资源的，而如果大量的空节点查询，是可以冲击到系统服务的。