一、nginx初体验

Nginx是一个http服务器。是一个使用c语言开发的高性能的http 服务器/反向代理服务器及电子邮件（IMAP/POP3）代理服务器。nginx能够支撑5万并发链接，并且cpu、内存等资源消耗却非常低，运行非常稳定，中国大陆使用nginx网站用户有：百度、京东、新浪、网易、腾讯、淘宝等。

nginx可以用来做什么

1、反向代理：反向代理（ReverseProxy）方式是指以代理服务器来接受internet上的连接请求，然后将请求转发给内部网络上的服务器，并将从服务器上得到的结果返回给internet上请求连接的客户端,简单来说就是真实的服务器不能直接被外部网络访问,想要访问必须通过代理。
2、动静分离：运用Nginx的反向代理功能分发请求：所有动态资源的请求交给应用服务器，而静态资源的请求（例如图片、视频、CSS、JavaScript文件等）则直接由Nginx返回到浏览器，这样能大大减轻应用服务器的压力。
3、负载均衡：负载均衡也是 Nginx常用的一个功能，当一台服务器的单位时间内的访问量越大时，服务器压力就越大，大到超过自身承受能力时，服务器就会崩溃。为了避免服务器崩溃，让用户有更好的体验，我们通过负载均衡的方式来分担服务器压力。我们可以建立很多很多服务器，组成一个服务器集群，当用户访问网站时，先访问一个中间服务器，在让这个中间服务器在服务器集群中选择一个压力较小的服务器，然后将该访问请求引入该服务器。如此以来，用户的每次访问，都会保证服务器集群中的每个服务器压力趋于平衡，分担了服务器压力，避免了服务器崩溃的情况。负载均衡配置一般都需要同时配置反向代理，通过反向代理跳转到负载均衡。

二、nginx的5种负载均衡策略

1.轮询（默认）

每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除

2.weight

指定轮询几率，weight和访问比率成正比，用于后端服务器性能不均的情况。
例如：

upstream bakend {  server 192.168.0.14 weight=10;  server 192.168.0.15 weight=10;
}

3.ip_hash

每个请求按访问ip的hash结果分配，这样每个访客固定访问一个后端服务器，可以解决session的问题。
例如：

upstream bakend {  ip_hash;  server 192.168.0.14:88;  server 192.168.0.15:80;
}

4.least_conn

把请求转发给连接数较少的后端服务器。轮询算法是把请求平均的转发给各个后端，使它们的负载大致相同；但是，有些请求占用的时间很长，会导致其所在的后端负载较高。这种情况下，least_conn这种方式就可以达到更好的负载均衡效果。

  #动态服务器组upstream dynamic_zuoyu {least_conn;  #把请求转发给连接数较少的后端服务器server localhost:8080  weight=2; #tomcat 7.0server localhost:8081; #tomcat 8.0server localhost:8082 backup; #tomcat 8.5server localhost:8083  max_fails=3 fail_timeout=20s; #tomcat 9.0}注意：此负载均衡策略适合请求处理时间长短不一造成服务器过载的情况。

5.fair（第三方）

第5种和第6中需要安装插件来实现。

按后端服务器的响应时间来分配请求，响应时间短的优先分配。

upstream backend {  server server1;  server server2;  fair;
}

6..url_hash（第三方）

按访问url的hash结果来分配请求，使每个url定向到同一个后端服务器，后端服务器为缓存时比较有效。
例：在upstream中加入hash语句，server语句中不能写入weight等其他的参数，hash_method是使用的hash算法。

upstream backend {  server squid1:3128;  server squid2:3128;  hash $request_uri;  hash_method crc32;
}

三、小结

通过实际的对比测试，我们对nginx各个负载均衡策略进行了验证。下面从均衡性、一致性、容灾性以及适用场景等角度对比各种策略。如下图示：

我们从源码和实际测试数据角度分析说明了nginx负载均衡的策略，给出了各种策略适合的应用场景。通过分析不难发现，无论哪种策略都不是万金油，在具体场景下应该选择哪种策略一定程度上依赖于使用者对策略的熟悉程度。
以上分析和测试数据能够对大家有所帮助，期待有更多越来越好的负载均衡策略涌现，造福更多运维开发同学。

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参考资料：

https://blog.csdn.net/x1021333506/article/details/80975462
https://blog.csdn.net/youanyyou/article/details/78990133
https://blog.csdn.net/qq_35119422/article/details/81505732
https://www.jb51.net/article/143985.htm

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