一个支持高网络吞吐量、基于机器性能评分的TCP负载均衡器gobalan
作者最近用golang实现了一个TCP负载均衡器，灵感来自grpc。几个主要的特性就是：
– 支持高网络吞吐量
– 实现了基于机器性能评分来分配worker节点的负载均衡算法
– 尽量做到薄客户端，降低客户端复杂性
一个支持高网络吞吐量、基于机器性能评分的TCP负载均衡器gobalan
作者最近用golang实现了一个TCP负载均衡器，灵感来自grpc。几个主要的特性就是：
- 支持高网络吞吐量
- 实现了基于机器性能评分来分配worker节点的负载均衡算法
- 尽量做到薄客户端，降低客户端复杂性
背景
先介绍几种常用的负载均衡机制，以下几种负载均衡方案介绍来自grpc服务发现&负载均衡
根据负载均衡实现所在的位置不同，通常可分为以下四种解决方案：
集中式LB(Proxy Model)
在服务消费者和服务提供者之间有一个独立的LB，通常是专门的硬件设备如 F5，或者基于软件如 LVS，HAproxy等实现。LB上有所有服务的地址映射表，通常由运维配置注册，当服务消费方调用某个目标服务时，它向LB发起请求，由LB以某种策略，比如轮询（Round-Robin）做负载均衡后将请求转发到目标服务。LB一般具备健康检查能力，能自动摘除不健康的服务实例。 该方案主要问题：
单点问题，所有服务调用流量都经过LB，当服务数量和调用量大的时候，LB容易成为瓶颈，且一旦LB发生故障影响整个系统；
服务消费方、提供方之间增加了一级，有一定性能开销。
进程内LB(Balancing-aware Client)
针对第一个方案的不足，此方案将LB的功能集成到服务消费方进程里，也被称为软负载或者客户端负载方案。服务提供方启动时，首先将服务地址注册到服务注册表，同时定期报心跳到服务注册表以表明服务的存活状态，相当于健康检查，服务消费方要访问某个服务时，它通过内置的LB组件向服务注册表查询，同时缓存并定期刷新目标服务地址列表，然后以某种负载均衡策略选择一个目标服务地址，最后向目标服务发起请求。LB和服务发现能力被分散到每一个服务消费者的进程内部，同时服务消费方和服务提供方之间是直接调用，没有额外开销，性能比较好。该方案主要问题：
开发成本，该方案将服务调用方集成到客户端的进程里头，如果有多种不同的语言栈，就要配合开发多种不同的客户端，有一定的研发和维护成本；
另外生产环境中，后续如果要对客户库进行升级，势必要求服务调用方修改代码并重新发布，升级较复杂。
独立进程LB(External LB service)
该方案是针对第二种方案的不足而提出的一种折中方案，原理和第二种方案基本类似。
不同之处是将LB和服务发现功能从进程内移出来，变成主机上的一个独立进程。主机上的一个或者多个服务要访问目标服务时，他们都通过同一主机上的独立LB进程做服务发现和负载均衡。该方案也是一种分布式方案没有单点问题，一个LB进程挂了只影响该主机上的服务调用方，服务调用方和LB之间是进程内调用性能好，同时该方案还简化了服务调用方，不需要为不同语言开发客户库，LB的升级不需要服务调用方改代码。
该方案主要问题：部署较复杂，环节多，出错调试排查问题不方便。
gRPC服务发现及负载均衡设计
gRPC开源组件官方并未直接提供服务注册与发现的功能实现，但其设计文档已提供实现的思路，并在不同语言的gRPC代码API中已提供了命名解析和负载均衡接口供扩展。
其基本实现原理：
服务启动后gRPC客户端向命名服务器发出名称解析请求，名称将解析为一个或多个IP地址，每个IP地址标示它是服务器地址还是负载均衡器地址，以及标示要使用那个客户端负载均衡策略或服务配置。
客户端实例化负载均衡策略，如果解析返回的地址是负载均衡器地址，则客户端将使用grpclb策略，否则客户端使用服务配置请求的负载均衡策略。
负载均衡策略为每个服务器地址创建一个子通道（channel）。
当有rpc请求时，负载均衡策略决定那个子通道即grpc服务器将接收请求，当可用服务器为空时客户端的请求将被阻塞。
优缺点分析
可以看到第一种负载均衡是在server端进行负载均衡(也叫Proxy负载均衡)，第二种和第三种负载均衡方案都是在客户端进行的负载均衡，这两类负载均衡各有优缺点
Proxy负载均衡优缺点
优点
- 隐藏后端服务器。
反向代理能够隐藏后端服务器，所有浏览器都不会与后端服务器直接交互，从而能够确保调度者的控制权，提升集群的整体性能。 - 故障转移
反向代理能够更快速地移除故障结点。当监控程序发现某一后端服务器出现故障时，能够及时通知反向代理服务器，并立即将其删除。 - 合理分配任务
但反向代理服务器支持手动设定每台后端服务器的权重。我们可以根据服务器的配置设置不同的权重，权重的不同会导致被调度者选中的概率的不同。
缺点
- 调度者压力过大
由于所有的请求都先由反向代理服务器处理，那么当请求量超过调度服务器的最大负载时，调度服务器的吞吐率降低会直接降低集群的整体性能。 - 制约扩展
当后端服务器也无法满足巨大的吞吐量时，就需要增加后端服务器的数量，可没办法无限量地增加，因为会受到调度服务器的最大吞吐量的制约。
客户端负载均衡优缺点
优点
- 客户端和提供服务的服务器进行直连，没有了Proxy负载均衡器的瓶颈，并且容易扩展。
缺点
- 客户端逻辑会变得复杂，它需要追踪服务端的机器负载和健康度，需要实现负载均衡算法。第二种负载均衡机制还依赖客户端的实现语言，需要为不同语言实现不同的负载均衡版本。
- 客户端必须是受信任的，因为客户端能够拿到所有负载均衡节点的信息。
grpc负载均衡优缺点
优点
grpc负载均衡是上述两种负载均衡机制的结合体，通过添加一个额外的load balancer server来实现，它基本上避免了两种负载均衡机制的缺点。
- 负载均衡节点健康度检查和机器负载通过这个load balancer server来实现,并且复杂的负载均衡算法都由其来实现，避免了客户端过于复杂的缺点，客户端只是实现一些简单的负载均衡算法。
- 服务网络连接依然采用直连，绕过load balancer，解决了网络吞吐量的问题。
缺点
- 客户端仍然是需要受信任的
gobalan
为什么要实现一个负载均衡器，因为目前为止没有找到满足作者要求的负载均衡器。市面上负载均衡器大多是proxy负载均衡器，像LVS，Haproxy,上行流量会成为它们的瓶颈。grpc的负载均衡只是做了设计，并没有实现，并且grpc负载均衡设计的初衷是per-call的，设计的目标应该是针对微服务中的API调用，并且感觉grpc负载均衡设计还有改进的空间。
gobalan有一下特点：
- gobalan是per-connection的，也就是一次TCP连接请求做一次负载均衡。
- gobalan所有负载均衡逻辑均在负载均衡器中实现，包括服务健康检查，机器负载信息收集，负载均衡算法的实现。
- 客户端只需要实现服务节点的请求和返回值解析两个逻辑就能使用gobalan，我们需要的是超薄客户端。
- 客户端和服务节点采用直连，避免了proxy负载均衡的网络带宽瓶颈。
整个系统的交互流程是下面这个样子：
关于gobalan的更加详细的设计原理和使用方法，参考项目地址