Балансировка нагрузки: основные алгоритмы и методы

Балансировщик нагрузки — это устройство или программа, распределяющая входящие запросы между несколькими серверами, что позволяет избежать перегрузки отдельных серверов и улучшает общую работу системы. 

Балансировщики бывают аппаратными или программными, могут работать на разных уровнях сетевой модели и использовать разные способы управления трафиком.

Уровни балансировки

Разберемся, как работает балансировщик нагрузки. Балансировку нагрузки можно проводить на разных уровнях: все зависит от того, на каком этапе идет распределение запросов. Существует несколько уровней, каждый из которых работает на разных слоях модели OSI (модель взаимодействия сетевых протоколов).

Балансировка на транспортном уровне

Этот тип балансировки работает с распределением запросов на основе информации из протоколов TCP или UDP. Балансировщик направляет запросы, не анализируя их содержимое, основываясь только на IP-адресах и портах отправителя и получателя. Это самый простой и быстрый способ распределения трафика, так как содержимое пакетов не проверяется.

Балансировка на прикладном уровне

Балансировка на прикладном уровне более сложная: здесь запросы анализируются на уровне таких протоколов, как HTTP или HTTPS. Балансировщик, в отличие от DNS, может принимать решения на основе содержимого HTTP-заголовков, URL, файлов cookie или других данных сессии.

Этот метод подходит для веб-сервисов, где требуется более гибкое распределение нагрузки, например, для маршрутизации трафика по различным URL или методам HTTP.

Балансировка на сетевом уровне

На сетевом уровне балансировка работает с IP-пакетами: распределение трафика идет на основе IP-адресов отправителя или получателя. Этот уровень дает меньше гибкости, чем транспортный или прикладной, но может быть полезен для распределения трафика по крупным сетевым сегментам.

Применяется для маршрутизации и распределения трафика между подсетями.

Алгоритмы и методы балансировки

Алгоритмы балансировки нагрузки определяют пути распределения трафика в системе. Если алгоритм подобран верно, производительность серверов будет выше, а количество отказов — меньше. Рассмотрим методы балансировки, которые используются чаще всего.

Round Robin (Круговой метод)

Это простой алгоритм, который распределяет запросы по серверам по очереди, по кругу. Каждый узел получает новые запросы равномерно, независимо от своей текущей загрузки. Этот метод эффективен для равномерного распределения в однородных средах, но не учитывает производительность обработчиков.

Плюсы:

• Нужна минимальная настройка подключения без сложных вычислений.

• Работает быстро, поскольку из-за простоты алгоритма требует меньше ресурсов.

• При равных условиях веб-узлы получают одинаковую нагрузку.

Минусы:

• Не смотрит на текущее состояние серверов, в результате какие-то машины перегружены, а какие-то простаивают.

• Неэффективен, когда у серверов разная производительность. Веб-узлы с меньшими ресурсами могут быть перегружены.

Алгоритм хорошо работает в системах с одинаковыми по мощности обработчиками, где не нужен учет динамической загрузки. Часто используется в веб-серверах и базовых сетевых решениях.

Weighted Round Robin (Взвешенный круговой метод)

Он представляет собой модификацию классической версии предыдущего алгоритма. В нем каждому элементу назначается «вес», соответствующий его производительности. Чем выше вес сервера, тем больше количество запросов. Так, узел с весом «2» получит в два раза больше запросов, чем с весом «1».

Плюсы:

• Учитывает различия в производительности серверов: более мощные получают больше трафика.
• Просто настраивать — достаточно вычислить веса для каждой машины.

Минусы:

• Как и в предыдущем случае, алгоритм не анализирует, насколько загружен сервер.
• Не может предотвратить перегрузку. Даже если элемент с большим весом перегружен, на него все равно пойдет больше запросов. Результат – снижение производительности.

Подходит для схем с веб-узлами разной мощности. Используется в распределенных приложениях и кластерах баз данных.

Least Connections (Метод наименьшего количества соединений)

В этом алгоритме каждый новый запрос отправляется на сервер с наименьшим количеством активных соединений. Это предоставляет возможность равномерно распределять нагрузку, если какой-то из серверов перегружен или недоступен.

Плюсы:

• Учитывает реальную загрузку. Запросы при распределении учитывают текущие объемы, так что перегрузки не возникает.
• Эффективно распределяет виртуальные запросы по машинам, обрабатывающим длительные соединения (например, базы данных или видеостриминг).

Минусы:

• Необходимо постоянно синхронизировать информацию о нагрузке с балансировщиком, так что накладные расходы в этом варианте будут выше, чем у других алгоритмов.
• Требователен к настройке: если ошибиться в подсчете активных соединений, появится дисбаланс.

Используется в приложениях, работа которых зависит от числа активных соединений. Примеры следующие: системы с длинными HTTP-сессиями, видеосервисы или базы данных.

Destination Hash Scheduling (Хеширование по адресу назначения)

Алгоритм использует хеш-функцию, которая вычисляет хеш-код на базе IP-адреса назначения запроса. Каждому хеш-коду соответствует определенный веб-узел. Все запросы с одинаковым хеш-кодом направляются на один и тот же сервер. Так запросы с конкретным IP-адресом назначения «закрепляются» за определенной машиной.

Плюсы:

• Запросы от одного источника всегда перенаправляются на один сервер.
• Отлично работает для приложений, требующих сохранения сессий между запросами.

Минусы:

• Происходит неравномерное распределение нагрузки. Если некоторые IP-адреса генерируют больше трафика, физические серверы, закрепленные за ними, будут перегружены.
• Нет гибкости. Если машин станет больше или меньше, хеширование нарушит равномерность распределения.

Используется в ситуациях, где важна стабильность маршрутизации. Например, для кеширующих веб-узлов или приложений, где необходимо, чтобы запросы от одного клиента всегда попадали на один и тот же сервер.

Source Hash Scheduling (Хеширование по адресу источника)

Этот алгоритм работает аналогично Destination Hash Scheduling, но основа для хеширования – IP-адрес источника запроса. Запросы с одного и того же IP-адреса отправителя всегда направляются на один сервер.

Плюсы:

• Маршрутизация остается постоянной, что выгодно для роста производительности сессий.
• Хорошо подходит для приложений, где важно, чтобы клиент всегда взаимодействовал с одним и тем же сервером.

Минусы:

• Когда один клиент отправляет большое количество запросов, нагрузка становится несбалансированной, а время отклика увеличивается.
• Возникают сложности при изменении конфигурации. При добавлении или удалении серверов распределение нарушается.

Source Hash Scheduling выгодно использовать в случаях, когда нужно, чтобы клиент был привязан к одной машине, например, в системах, требующих постоянных сессий или длительных соединений.

Sticky Sessions (Сессии, привязанные к серверу)

Sticky Sessions, или Session Persistence — это опция, которая дополняет алгоритмы, а не является отдельным алгоритмом сама по себе. Она привязывает пользователя к конкретному серверу на время всей сессии. Это делается либо через использование cookie, либо через анализ сессий на уровне программы. Во время сессии клиентский запрос уходит на один и тот же сервер, после чего остается привязанным до окончания сессии.

Плюсы:

• Запросы пользователя обрабатываются одним и тем же сервером. Это удобно для приложений, хранящих сессионные данные на уровне сервера, поскольку это позволяет возвращать данные пользователю быстрее.
• Подходит для систем, в которых трудно хранить сессии вне серверов.

Минусы:

• Высок риск перегрузки, когда на один сервер создано слишком много сессий.
• При выходе системы из строя сессия теряется или выдает ошибку.

Sticky sessions могут быть включены в качестве дополнения к рассмотренным выше алгоритмам балансировки.  Их применяют в обслуживании веб-приложений, которые не могут сохранять состояние сессии на клиентской стороне или в распределенном хранилище. Например, в интернет-магазинах, где важно, чтобы корзина покупок сохранялась для каждого пользователя.

Заключение

Балансировка нагрузки — это ключевой процесс, позволяющий системам работать эффективно даже под высокой нагрузкой. Разные алгоритмы и современные технологии помогают гибко распределять трафик в зависимости от потребностей приложения. Правильно выбранный подход улучшает масштабируемость, доступность и отказоустойчивость системы, помогая поддерживать высокую производительность в любых условиях и при решении разных задач компаний.