关于选择缓存集群负载均衡调度算法的一些想法
CDN, Nginx, 一致性哈希, 缓存, and 负载均衡
最近两天我维护的一组缓存服务器遇到一些情况。在处理过程中对集群的调度算法进行了一些思考。欢迎各位看官拍砖。
先说一下背景。
这个缓存集群有30多台缓存节点,缓存目标是大小为2-5k的图片文件。
最早的部署方案是将这些缓存节点分成六组(G1-G6),每组4-6个节点。根据文件名特征,将每个文件对应到六组之一;而在组内则采取轮询的方式选择节点进行访问,比较随机。 访问文件在选择的节点中MISS时,选择的缓存节点会从源站或同组内其它节点读取文件,放入自己的缓存,并返回给查询方。 当节点访问出错时(如DOWN机,断网等),文件访问的发起方被轮询算法调度到同组的另外一个节点。 这种方案会造成同组内保存了同一文件的多个副本,这既是好事有事坏事:好的方面是能解决单个缓存节点失效的问题;不好的方面是重复文件使集群的空间利用率不高,对源站造成一定的压力。
之后开始实施了一种改进方案,在负载均衡器中使用一致性哈希算法进行调度。一致性哈希的简单原理为: 1、所有缓存节点通过一种哈希算法计算,根据哈希值被分布到一个虚拟的环上,每个缓存节点对应环中的一个节点(改进的算法中会生成多个节点,以提高随机性); 2、将查询的文件名使用相同的哈希算法计算,得到索引值; 3、使用索引值在环上查找。如果索引值正好是一个节点的值,则直接选择对应的缓存节点;否则从索引值所在位置顺着环的方向寻找下一个缓存节点。 4、根据上一步选择的结果,对相应缓存节点进行文件存取操作。
根据实际部署需求我们在一个开源的负载均衡模块进行开发。由于缓存节点的能力基本均等,我们通过多组测试选择了更好的哈希算法来提高均衡性,防止个别节点过热;为了处理节点失效的情形,我们开发了响应的调度功能,当某个缓存节点失效时,环上相邻缓存节点会被选择。
至此,这种方案的雏形就完成了。既能解决有效利用容量的需求,又能处理节点失效。由于使用一致性哈希后不在需要进行分组管理,这种方案也带来运维成本的降低。
(未完)
多个负载均衡器的情况下,缓存失效时的调度算法