负载均衡器在Web架构中扮演着非常重要的角色，被用于为多个后端分发流量负载，提升服务的伸缩性。负载均衡器后面配置了多个服务，在某个服务发生故障时，负载均衡器可以很快地选择另一个可用的服务，所以整体的服务可用性得到了提升。

在使用了专业的负载均衡器（比如NGINX）之后，我试着自己开发一个简单的负载均衡器。我选择使用Go语言来实现，因为它对并发支持得非常好，还提供了丰富的标准库，只需要几行代码就可以开发出高性能的应用程序。

自研负载均衡器的工作原理

负载均衡器在向后端服务分发流量负载时可以使用几种策略。

轮询（Round Robin）——均匀地分发流量负载，假设所有后端服务都具有同样的处理能力；
加权轮询（Weighted Round Robin）——根据后端服务的处理能力加权；
最少连接（Least Connections）——优先把流量负载分发给连接最少的后端。

我打算实现最简单的策略，即轮询。

简单的轮询负载均衡器

轮询选择

轮询的原理非常简单，后端服务有平等的机会处理任务。

轮询处理请求

如上图所示，轮询过程是循环不断的，但我们不能直接使用这种方式。

如果其中的一个后端发生故障该怎么办？我们当然不希望把流量定向给它。我们只能把流量路由给正常运行的服务。

定义结构体

我们需要知道所有后端服务器的状态，比如一个服务是死了还是活着，还要跟踪它们的url。

我们可以定义一个结构体来保存后端的信息。

type Backend struct {
  URL          *url.URL
  Alive        bool
  mux          sync.RWMutex
  ReverseProxy *httputil.ReverseProxy
}

我们还需要一种方式来跟踪所有后端，以及一个计算器变量。

type ServerPool struct {
  backends []*Backend
  current  uint64
}

使用ReverseProxy

之前说过，负载均衡器的作用是将流量负载分发到后端的服务器上，并将结果返回给客户端。

根据Go语言文档的描述：

ReverseProxy是一种HTTP处理器，它接收入向请求，将请求发送给另一个服务器，然后将响应发送回客户端。

这刚好是我们想要的，所以我们没有必要重复发明轮子。我们可以直接使用ReverseProxy来中继初始请求。

u, _ := url.Parse("http://localhost:8080")
rp := httputil.NewSingleHostReverseProxy(u)
  
// 初始化服务器，并添加处理器
http.HandlerFunc(rp.ServeHTTP)

我们使用httputil.NewSingleHostReverseProxy(url)初始化一个反向代理，这个反向代理可以将请求中继到指定的url。在上面的例子中，所有的请求都会被中继到localhost:8080，结果被发送给初始客户端。

如果看一下ServeHTTP方法的签名，我们会发现它返回的是一个HTTP处理器，所以我们可以将它传给http的HandlerFunc。

在我们的例子中，可以使用Backend里的URL来初始化ReverseProxy，这样反向代理就会把请求路由给指定的URL。

选择的过程

在选择下一个服务器时，我们需要跳过已经死掉的服务器，但不管怎样，我们都需要一个计数器。

因为有很多客户端连接到负载均衡器，所以发生竟态条件是不可避免的。为了防止这种情况，我们需要使用mutex给ServerPool加锁。但这样做对性能会有影响，更何况我们并不是真想要给ServerPool加锁，我们只是想要更新计数器。

最理想的解决方案是使用原子操作，Go语言的atomic包为此提供了很好的支持。

func (s *ServerPool) NextIndex() int {
  return int(atomic.AddUint64(&s.current, uint64(1)) % uint64(len(s.backends)))
}

我们通过原子操作递增current的值，并通过对slice的长度取模来获得当前索引值。所以，返回值总是介于0和slice的长度之间，毕竟我们想要的是索引值，而不是总的计数值。

选择可用的后端

我们需要循环将请求路由到后端的每一台服务器上，但要跳过已经死掉的服务。

GetNext()方法总是返回一个介于0和slice长度之间的值，如果这个值对应的服务器不可用，我们需要遍历一遍slice。

遍历一遍slice

如上图所示，我们将从next位置开始遍历整个列表，但在选择索引时，需要保证它处在slice的长度之内，这个可以通过取模运算来保证。

在找到可用的服务器后，我们将它标记为当前可用服务器。

上述操作对应的代码如下。

// GetNextPeer返回下一个可用的服务器
func (s *ServerPool) GetNextPeer() *Backend {
  // 遍历后端列表，找到可用的服务器
  next := s.NextIndex()
  l := len(s.backends) + next // 从next开始遍历
  for i := next; i < l; i++ {
    idx := i % len(s.backends) // 通过取模计算获得索引
    // 如果找到一个可用的服务器，将它作为当前服务器。如果不是初始的那个，就把它保存下来
    if s.backends[idx].IsAlive() {
      if i != next {
        atomic.StoreUint64(&s.current, uint64(idx)) // 标记当前可用服务器
      }
      return s.backends[idx]
    }
  }
  return nil
}

避免竟态条件

我们还需要考虑到一些情况，比如不同的goroutine会同时访问Backend结构体里的一个变量。

我们知道，读取这个变量的goroutine比修改这个变量的要多，所以我们使用RWMutex来串行化对Alive的访问操作。

// SetAlive
func (b *Backend) SetAlive(alive bool) {
  b.mux.Lock()
  b.Alive = alive
  b.mux.Unlock()
}

// 如果后端还活着，IsAlive返回true
func (b *Backend) IsAlive() (alive bool) {
  b.mux.RLock()
  alive = b.Alive
  b.mux.RUnlock()
  return
}

对请求进行负载均衡

在有了上述的这些东西之后，接下来就可以用下面这个简单的办法来对请求进行负载均衡。只有当所有的后端服务都死掉它才会退出。

// lb对入向请求进行负载均衡
func lb(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
  peer := serverPool.GetNextPeer()
  if peer != nil {
    peer.ReverseProxy.ServeHTTP(w, r)
    return
  }
  http.Error(w, "Service not available", http.StatusServiceUnavailable)
}

这个方法可以作为HandlerFunc传给http服务器。

server := http.Server{
  Addr:    fmt.Sprintf(":%d", port),
  Handler: http.HandlerFunc(lb),
}

只将流量路由给活跃的服务器

现在的lb方法存在一个严重的问题，我们并不知道后端服务是否处于正常的运行状态。为此，我们需要尝试发送请求，检查一下它是否正常。

我们可以通过两种方法来达到目的：

主动（Active）：在处理当前请求时，如果发现当前的后端没有响应，就把它标记为已宕机。
被动（Passive）：在固定的时间间隔内对后端服务器执行ping操作，以此来检查服务器的状态。

主动模式

在发生错误时，ReverseProxy会触发ErrorHandler回调函数，我们可以利用它来检查故障。

proxy.ErrorHandler = func(writer http.ResponseWriter, request *http.Request, e error) {
  log.Printf("[%s] %s\n", serverUrl.Host, e.Error())
  retries := GetRetryFromContext(request)
  if retries < 3 {
    select {
      case <-time.After(10 * time.Millisecond):
        ctx := context.WithValue(request.Context(), Retry, retries+1)
        proxy.ServeHTTP(writer, request.WithContext(ctx))
      }
      return
    }

  // 在三次重试之后，把这个后端标记为宕机
  serverPool.MarkBackendStatus(serverUrl, false)

  // 同一个请求在尝试了几个不同的后端之后，增加计数
  attempts := GetAttemptsFromContext(request)
  log.Printf("%s(%s) Attempting retry %d\n", request.RemoteAddr, request.URL.Path, attempts)
  ctx := context.WithValue(request.Context(), Attempts, attempts+1)
  lb(writer, request.WithContext(ctx))
}

我们使用强大的闭包来实现错误处理器，它可以捕获外部变量错误。它会检查重试次数，如果小于3，就把同一个请求发送给同一个后端服务器。之所以要进行重试，是因为服务器可能会发生临时错误，在经过短暂的延迟（比如服务器没有足够的socket来接收请求）之后，服务器又可以继续处理请求。我们使用了一个计时器，把重试时间间隔设定在10毫秒左右。

在重试失败之后，我们就把这个后端标记为宕机。

接下来，我们要找出新的可用后端。我们使用context来维护重试次数。在增加重试次数后，我们把它传回lb，选择一个新的后端来处理请求。

但我们不能不加以限制，所以我们会在进一步处理请求之前检查是否达到了最大的重试上限。

我们从请求里拿到重试次数，如果已经达到最大上限，就终结这个请求。

// lb对传入的请求进行负载均衡
func lb(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
  attempts := GetAttemptsFromContext(r)
  if attempts > 3 {
    log.Printf("%s(%s) Max attempts reached, terminating\n", r.RemoteAddr, r.URL.Path)
    http.Error(w, "Service not available", http.StatusServiceUnavailable)
    return
  }

  peer := serverPool.GetNextPeer()
  if peer != nil {
    peer.ReverseProxy.ServeHTTP(w, r)
    return
  }
  http.Error(w, "Service not available", http.StatusServiceUnavailable)
}

实现使用了递归。

context的使用

我们可以利用context在http请求中保存有用的信息，用它来跟踪重试次数。

首先，我们需要为context指定键。我们建议使用不冲突的整数值作为键，而不是字符串。Go语言提供了iota关键字，可以用来实现递增的常量，每一个常量都包含了唯一值。这是一种完美的整型键解决方案。

const (
  Attempts int = iota
  Retry
)

然后我们就可以像操作HashMap那样获取这个值。默认返回值要视情况而定。

// GetAttemptsFromContext返回尝试次数
func GetRetryFromContext(r *http.Request) int {
  if retry, ok := r.Context().Value(Retry).(int); ok {
    return retry
  }
  return 0
}

被动模式

被动模式就是定时对后端执行ping操作，以此来检查它们的状态。

我们通过建立TCP连接来执行ping操作。如果后端及时响应，我们就认为它还活着。当然，如果你喜欢，也可以改成直接调用某个端点，比如/status。切记，在执行完操作后要关闭连接，避免给服务器造成额外的负担，否则服务器会一直维护连接，最后把资源耗尽。

// isAlive通过建立TCP连接检查后端是否还活着
func isBackendAlive(u *url.URL) bool {
  timeout := 2 * time.Second
  conn, err := net.DialTimeout("tcp", u.Host, timeout)
  if err != nil {
    log.Println("Site unreachable, error: ", err)
    return false
  }
  _ = conn.Close() // 不需要维护连接，把它关闭
  return true
}

现在我们可以遍历服务器，并标记它们的状态。

// HealthCheck对后端执行ping操作，并更新状态
func (s *ServerPool) HealthCheck() {
  for _, b := range s.backends {
    status := "up"
    alive := isBackendAlive(b.URL)
    b.SetAlive(alive)
    if !alive {
      status = "down"
    }
    log.Printf("%s [%s]\n", b.URL, status)
  }
}

我们可以启动定时器来定时发起ping操作。

// healthCheck返回一个routine，每2分钟检查一次后端的状态
func healthCheck() {
  t := time.NewTicker(time.Second * 20)
  for {
    select {
    case <-t.C:
      log.Println("Starting health check...")
      serverPool.HealthCheck()
      log.Println("Health check completed")
    }
  }
}

在上面的例子中，<-t.C 每20秒返回一个值，select会检测到这个事件。在没有default case的情况下，select会一直等待，直到有满足条件的case被执行。

最后，使用单独的goroutine来执行。

go healthCheck()

结论

这篇文章提到了很多东西：

轮询；
Go语言标准库里的ReverseProxy；
mutex；
原子操作；
闭包；
回调；
select。

这个简单的负载均衡器还有很多可以改进的地方：

使用堆来维护后端的状态，以此来降低搜索成本；
收集统计信息；
实现加权轮询或最少连接策略；
支持文件配置。

代码地址：https://github.com/kasvith/simplelb/

原文连接：https://kasvith.github.io/posts/lets-create-a-simple-lb-go/

创作场景

使用 Go 语言徒手撸一个简单的负载均衡器