说明：这是我在备考软考高级时写的练习论文，仅供参考。如有不当之处欢迎指正及讨论
题目
负载均衡技术是提升Web系统性能的重要方法。利用负载均衡技术，可将负载（工作任务）进行平衡、分摊到多个操作单元上执行，从而协同完成工作任务，达到提升Web系统性能的目的 。
请围绕“负载均衡技术在Web系统中的应用”论题，依次从以下三个方面进行论述。
1.概要叙述你参与管理和开发的软件项目，以及你在其中所承担的主要工作。
2.详细阐述常见的三种负载均衡算法，说明算法的基本原理。
3.详细说明你所参与的软件开发项目中，如何基于负载均衡算法实现Web应用系统的负载均衡。
摘要
我所在的单位是国内一家车联网科技企业，公司是国内外多家车个的供应商，作为单位的技术骨干之一，我从2019年1月开始主持了我司为某德系知名品牌国企提供的车联网平台的开发。随着物联网技术，4G网络的发展，为了进一步提高汽车的网联化，智能化，我司推出了车联网服务平台，并成功取得了多家国内外车企的订单。我司车联网平台集成了智慧加油， 无感停车，在线音乐，在线电台，智能导航，车队等多项车联网服务。这些车联网服务大多数以web应用接口的方式提供给车载终端及手机端使用。
项目中使用了Nginx作为负载均衡中间件，它支持常见的负载均衡算法：轮询算法，随机算法和最小连接算法。项目开始时使用的是基本的轮询算法，后来发现偶尔会出现个别节点负载比其它节点都要高的情况，后来改用了最小连接算法，解决了这个问题。经过一段时间的运行发现，最小连接算法的负载均衡能够有效的让节点间负载相对平均，运行效果良好。
正文
我所在的单位是一家创业公司，致力于让车更智能，让车主和乘客出行更舒心。我司在车联网的多个应用领域都有服务提供，主要的服务包括：1）智慧加油：车主加油不下车，支持车内支付，手机开发票。2）无感停车：开通服务后，车主离开停车场时，自动扣除停车费，无需等待，直接离场。3）在线音乐：车主可以在车上连网听音乐。除此之外，还集成了在线电台，智慧充电，汽车保险等服务。基于这些服务的基础上，我司在2018年底顺利获得了某德系知名品牌车企的车联网服务供应商资格。2019年1月，我作为公司的技术骨干，开始主持车联网项目的需求分析，架构设计和部分的开发工作。
车联网项目以服务端提供API接口，通过HTTPS协议与车载终端及手机端通讯，集成支付，加油，停车，在线音乐等第三方服务，为车主提供车联网服务。提供的API接口主要是Restful风格的JSON格式的接口。设计接入车辆为1000万辆，因为接入车辆较多，服务的可用性要求需要达到99.95%,年故障时间不得超过4.38小时。为了保证服务的可用性和性能的要求，项目采用了负载均衡技术。
常见的负载均衡算法包括：轮询算法，随机算法和最小连接算法。1）轮询算法是指对用户请求按先后次序，依次分配到不同的服务器上处理。这种算法的优点是实现简单，能实现绝对的均衡；缺点是无法保证任务的合理性，不能根据服务器的真实负载来分配任务，可能导致集群中个别服务器节点负载过高。2）随机算法是指对用户请求随机的分配到某个服务器上处理。这种算法实的优点是现简单，也能实现总体上的请求分配平均；缺点和轮询算法类似无法保证任务的合理性，不能根据服务器的真实负载来分配任务。3）最小连接算法是指对用户请求，总是分配到连接数最小的服务器上处理。这种算法的优点是能够保证任务的合理性，让多个服务节点的负载比较均衡；缺点是实现相对复杂，比轮询算法和随机算法复杂，需要维护各服务器节点的状态，对连接数进行统计和排序。
车联网项目通过nginx负载均衡接入，nginx后面是tomcat作为web服务器，tomacat连接MySQL数据和redis缓存。nginx和tomcat这间通过http协议进行通讯，在nginx服务器上启用HTTPS的支持，确保服务器和终端之间的安全传输。一开始，项目采用的时默认的负载均衡策略，即：轮询算法。在对项目接口进行压力测试时，我们发现三个被测服务器，其中有一台比另外两台的负载明显要高，经过分析日志发现，负载较高的服务上的请求平均处理时间要比其它两台服务器要长，连接数也比另外两台服务器要多。然后我尝试修改了负载均衡的算法，改为最小连接算法，再进行压力测试，就发现三台被测试的服务器的负载相差不多了。
项目过程中我们还遇到一个问题，一个流程在本地测试是正常的，但是部署到测试环境后，就很容易出现问题。原因是流程里一共有两个步骤的请求，这两个步骤的请求必须都在同一个服务器节点上。比如说：用户先使用语音说：“查询上海今天的天气”，服务器返回了今天 上海的天气信息。这个时候用户接着说：“明天呢”，这个时候用户的期望是“明天上海的天气”，这个上下文状态是保存在tomcat服务器上，这么一来就要求，同一个终端的请求，应该被分配到同一个服务器上。为了解决这个问题，我使用了基于客户端IP的哈希策略，对用户过来的请求，取客户端IP，计算一个哈希值，然后把这个哈希值对65535取模，把客户端为成65535份。每一份对应一个服务器IP地址。确保同一个IP每次都被分配到相同的服务器上。
服务器的配置不一定都是一样的，为了让高配置的服务器多处理请求，低配置的服务器少处理请求，项目中引入了权重的概念。给每个服务器分配一个权重。比如：服务器1的权重是5，服务器2的权重是3，那就是说同等负载的情况下服务器1可以处理5个请求，服务器2处理3个请求。通过权重的配置实现能者多劳，相对均衡。也就是配置高的服务器可以让其处理更多的用户请求，相对的配置低的服务器处理相对较少的用户请求，保证性能。
为了保证服务的可用性，项目引入了健康检查机制，如果某个服务器节点最近10个请求都无法正常返回数据，则标记它为异常节点。对于异常节点，在接下来的一异常时间段内（比如：3分钟）不会再提供服务。异常时间段后，会再次尝试接入该节点，如果此时节点能正常返回数据，刚标记其为正常的节点。否则继续保持为异常节点，直到下一个异常时间段结束。举个例子：节点A在某一个时刻连续10次无响应，这个时候nginx就把节点A标记为异常节点，在接下来的3分钟内，不会把请求分配给节点A，直到3分钟后，再分配请求到节点A，如果此时节点正常的响应了请求，那么nginx就把节点A标识为正常节点，节点A可以继续提供服务；如果此时节点未能正常响应，那么节点A继续被 标记为异常节点，进入下一轮3分钟的等待。健康检查机制能够有效的自动去除无效节点，而当节点恢复后，又能正常的让其继续提供服务。
总的来说，基于权重的最小连接算法是比较优秀的负载均衡算法，但上项目中因为需要保证同一个客户，两次请求需要保持在同一服务器，使得我们需要加上客户端IP哈希的算法，这样一来就无法保证负载均衡。后续可以考虑把web应用服务器都保持为无状态的，相关的状态信息都保存在redis中。以优化负载均衡的效果。
