搜索推荐算法架构为京东集团所有的搜索推荐业务提供服务，实时返回处理结果给上游。部门各子系统已经实现了基于CPU的自适应限流，但是Client端对Server端的调用依然是RR轮询的方式，没有考虑下游机器性能差异的情况，无法最大化利用集群整体CPU，存在着Server端CPU不均衡的问题。
京东广告部门针对其业务场景研发的负载均衡方法很有借鉴意义，他们提出的RALB(Remote Aware Load Balance)算法能够提升下游服务集群机器CPU资源效率，避免CPU短板效应，让性能好的机器能够处理更多的流量。我们将其核心思想应用到我们的系统中，获得了不错的收益。
本文的结构如下：
1.RALB简介
◦简单介绍了算法的原理。
2.功能验证
◦将RALB负载均衡技术应用到搜索推荐架构系统中，进行功能上的验证。
3.吞吐测试
◦主要将RALB和RR两种负载均衡技术做对比。验证了在集群不限流和完全限流的情况下，两者的吞吐没有明显差异。在RR部分限流的情况下，两者吞吐存在着差异，并且存在着最大的吞吐差异点。对于RALB来说，Server端不限流到全限流是一个转折点，几乎没有部分限流的情况。
4.边界测试
◦通过模拟各种边界条件，对系统进行测试，验证了RALB的稳定性和可靠性。
5.功能上线
◦在所有Server端集群全面开启RALB负载均衡模式。可以看出，上线前后，Server端的QPS逐渐出现分层，Server端的CPU逐渐趋于统一。
RALB是一种以CPU均衡为目标的高性能负载均衡算法。
1.调节Server端的CPU使用率，使得各节点之间CPU相对均衡，避免CPU使用率过高触发集群限流
2.QPS与CPU使用率成线性关系，调节QPS能实现CPU使用率均衡的目标
1.分配流量的时候，按照权重分配（带权重的随机算法，wr）
2.收集CPU使用率：Server端通过RPC反馈CPU使用率（平均1s）给Client端
3.调权：定时（每3s）根据集群及各节点上的CPU使用率（窗口内均值）调节权重，使各节点CPU均衡
| 编号 | 指标 | 作用 | 来源 |
|---|---|---|---|
| 1 | IP | 可用IP列表 | 服务注册发现和故障屏蔽模块进行维护 |
| 2 | 实时健康度 | IP可用状态实时变化，提供算法的边界条件 | RPC框架健康检查功能维护 |
| 3 | 历史健康度 | 健康度历史值，用于判断ip故障及恢复等边界条件 | 指标2的历史值 |
| 4 | 动态目标（CPU使用率） | 提供均衡算法的最直接目标依据 | Server端定时统计，RPC框架通过RPC返回 |
| 5 | 权重weight | 实时负载分发依据 | 算法更新 |
边界1：反馈窗口（3s）内，如果下游ip没被访问到，其CPU均值为0，通过调权算法会认为该节点性能极好，从而调大权重
边界2：网络故障时，RPC框架将故障节点设为不可用，CPU和权重为0；网络恢复后，RPC框架将IP设置为可用，但是权重为0的节点分不到流量，从而导致该节点将一直处于不可用状态
处理：权重的更新由定时器触发，记录节点的可用状态，当节点从不可用恢复为可用状态时，给定一个低权重，逐步恢复
既要快又要稳，在任何情况下都要避免陷入僵局和雪崩，尤其要处理好边界条件
算法要点:
1.公式中各依赖因子的更新保持独立的含义和更新机制，以维护算法的可靠和简洁
◦IP列表的更新由服务注册发现和RPC框架共同保证
◦RPC更新CPU
2.注意边界值的含义，边界值的含义需要区分连续值
◦CPU = 0，表示未知，不表示CPU性能好
◦w = 0，表示不会被分配流量，只有在不可用的情况下才为0；可用情况下，应该至少有一个较小的值，保证仍能触发RPC，进而可以更新权重
3.算法更新权重，不要依赖RPC触发，而应该定时更新
| Module | IP | CPU |
|---|---|---|
| Client端 | 10.173.102.36 | 8 |
| Server端 | 11.17.80.238 | 8 |
| 11.18.159.191 | 8 | |
| 11.17.191.137 | 8 |
| 指标 | RR负载均衡 | RALB负载均衡 |
|---|---|---|
| QPS | ||
| CPU | **** |
|
| TP99 |
由于机器性能差距不大，所以压测的CPU效果并不明显，为了使CPU效果更明显，给节点”11.17.80.238“施加起始的负载(即无流量时，CPU使用率为12.5%）
| 指标 | LA负载均衡 | RR负载均衡 | RALB负载均衡 |
|---|---|---|---|
| QPS | |||
| CPU | |||
| TP99 |
经过压测，RR和LA均存在CPU不均衡的问题，会因为机器资源的性能差异，而导致短板效应，达不到充分利用资源的目的。
RALB是以CPU作为均衡目标的，所以会根据节点的CPU实时调整节点承接的QPS，进而达到CPU均衡的目标，功能上验证是可用的，CPU表现符合预期。
RALB是一种以CPU使用率作为动态指标的负载均衡算法，能很好地解决CPU不均衡的问题，避免CPU短板效应，让性能好的机器能够处理更多的流量。因此，我们期望RALB负载均衡策略相比于RR轮询策略能够得到一定程度的吞吐提升。
Server端100台机器供测试，Server端为纯CPU自适应限流，限流阈值配置为55%。
通过压测在RALB和RR两种负载均衡模式下，Server端的吞吐随着流量变化的趋势，对比两种负载均衡策略对于集群吞吐的影响。
下表是Server端的吞吐数据，由测试发压Client端，负载均衡模式设置为RALB。在18:17Server端的状况接近于刚刚限流。整个压测阶段，压测了不限流、部分限流、完全限流3种情况。
| 时间 | 17:40 | 17:45 | 17:52 | 18:17 | 18:22 |
|---|---|---|---|---|---|
| 总流量 | 2270 | 1715 | 1152 | 1096 | 973 |
| 处理流量 | 982 | 1010 | 1049 | 1061 | 973 |
| 被限流量 | 1288 | 705 | 103 | 35 | 0 |
| 限流比例 | 56.74% | 41% | 8.9% | 3.2% | 0% |
| 平均CPU使用率 | 55% | 55% | 54% | 54% | 49% |
Server端机器收到的流量按性能分配，CPU保持均衡。
| QPS | CPU |
|---|---|
下表是Server端的吞吐数据，由测试发压Client端，负载均衡模式设置为RR。在18:46 Server端的整体流量接近于18:17 Server端的整体流量。后面将重点对比这两个关键时刻的数据。
| 时间 | 18:40 | 18:46 | 19:57 | 20:02 | 20:04 | 20:09 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 总流量 | 967 | 1082 | 1149 | 1172 | 1263 | 1314 |
| 处理流量 | 927 | 991 | 1024 | 1036 | 1048 | 1047 |
| 被限流量 | 40 | 91 | 125 | 136 | 216 | 267 |
| 限流比例 | 4.18% | 8.4% | 10.92% | 11.6% | 17.1% | 20.32% |
| 平均CPU使用率 | 45%（部分限流） | 51%（部分限流） | 53%（部分限流） | 54%（接近全部限流） | 55%（全部限流） | 55%（全部限流） |
Server端收到的流量均衡，但是CPU有差异。
| QPS | CPU |
|---|---|
根据4.3节的压测数据，进行Server端吞吐曲线的绘制，对比RALB和RR两种负载均衡模式下的吞吐变化趋势。
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
x = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,9.73,10.958,11.52,17.15,22.7]
y = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,9.73,10.61,10.49,10.10,9.82]
w = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9.674,10.823,11.496,11.723,12.639,13.141,17.15,22.7]
z = [0,1,2,3,4,5,6,7,8,9.27,9.91,10.24,10.36,10.48,10.47,10.10,9.82]
plt.plot(x, y, 'r-o')
plt.plot(w, z, 'g-o')
plt.show()
| 负载均衡策略 | RALB | RR |
|---|---|---|
| 阶段一：所有机器未限流 | 接收QPS=处理QPS，表现为y =x 的直线 | 接收QPS=处理QPS，表现为y =x 的直线 |
| 阶段二：部分机器限流 | 不存在RALB根据下游CPU进行流量分配，下游根据CPU进行限流，理论上来讲，下游的CPU永远保持一致。所有的机器同时达到限流，不存在部分机器限流的情况。 所以在图中，不限流与全部机器限流是一个转折点，没有平滑过渡的阶段。 | RR策略，下游的机器分配得到的QPS一致，由于下游根据CPU进行限流，所以不同机器限流的时刻有差异。 相对于RALB，RR更早地出现了限流的情况，并且在达到限流之前，RR的吞吐是一直小于RALB的。 |
| 阶段三：全部机器限流 | 全部机器都达到限流阈值55%之后，理论上，之后无论流量怎样增加，处理的QPS会维持不变。图中显示处理的QPS出现了一定程度的下降，是因为处理限流也需要消耗部分CPU | RR达到全部限流的时间要比RALB更晚。在全部限流之后，两种模式的处理的QPS是一致的。 |
临界点：吞吐差异最大的情况，即RALB模式下非限流与全限流的转折点。
通过上述分析，可以知道，在RALB不限流与全部限流的临界点处，RR与RALB的吞吐差异最大。
此时，计算得出RALB模式下，Server集群吞吐提升7.06%。
通过模拟各种边界条件，来判断系统在边界条件的情况下，系统的稳定性。
| 边界条件 | 压测情形 | 压测结论 |
|---|---|---|
| 下游节点限流 | CPU限流 | 惩罚因子的调整对于流量的分配有重要影响 |
| QPS限流 | 符合预期 | |
| 下游节点超时 | Server端超时每个请求，固定sleep 1s | 请求持续超时期间分配的流量基本为0 |
| 下游节点异常退出 | Server端进程被杀死直接kill -9 pid | 杀死进程并自动拉起，流量分配快速恢复 |
| 下游节点增减 | Server端手动Jsf上下线 | jsf下线期间不承接流量 |
| Server端重启stop + start | 正常反注册、注册方式操作Server端进程，流量分配符合预期 |
宿迁机房Client端上线配置，在所有Server端集群全面开启RALB负载均衡模式。可以看出，上线前后，Server端的QPS逐渐出现分层，Server端的CPU逐渐趋于统一。
| 上线前后Server端QPS分布 | 上线前后Server端的CPU分布 |
|---|---|
1.负载均衡技术
2.深入浅出负载均衡
作者：京东零售 胡沛栋
来源：京东云开发者社区