Nginx服务器做负载均衡反向代理的超级攻略
nginx做反向代理时，后端主机有多台，可以使用upstream定义一个后端主机池，在反向代理时直接使用主机池的名字。在upstream中可以定义负载均衡调度算法，权重，健康状态检测等参数。
例如：
upstreambackend{
server172.16.0.1:80weight=1max-fails=3fail_timeout=10;
server172.16.0.2:80weight=1max-fails=3fail_timeout=10;;
}
默认请求下，使用round-robin调度算法，并有健康状态检查和恢复主机的能力。
ningx还可以使用这些算法：
- ip_hash：基于源地址哈希，主要目的是会话保持
- least_conn：基于最少活动连接进行调度
- sticky：基于cookie进行会话绑定，nginx会在客户端第一次访问时插入路由信息到cookie中，或者选择cookie中的某个字段的值作为键，以后每次请求将基于此信息进行调度
基于cookie的会话绑定共有cookie，route和learn三种。
例如，基于cookiename的调度：
upstreambackend{
serverbackend1.example.com;
serverbackend2.example.com;
stickycookiesrv_idexpires=1hdomain=.example.compath=/;
}
使用此主机组进行反向代理：
location/{
proxy_passhttp://backend;
proxy_set_headerHost$host;
proxy_set_haederX-Forwared-For$proxy_add_x_forwarded_for;
}
proxy_passURL指定代理的后端主机，可以指定"http"或"https"协议，域名可以是ip地址，也可以是upstream池名字
- 如果代理指定的是一个URI地址，如http://127.0.0.1/remote，那么将直接被代理至指定URI，无论请求的URI是什么
- 如果代理指定的一个主机而没有URI，如http://127.0.0.1，客户端请求的URI将被传递至指定域名
- 如果location中使用模式匹配url，那么url也会被传递至代理URL的末端
- 如果location中使用了URI重写，那么proxy_pass会使用重写后的结果进行处理
proxy_set_headerHEADERVALUE对转发的报文首部进行修改一些
反向代理时的缓存相关设定
proxy_cache_pathPATH[levels=levels]keys_zone=NAME:SIZE
定义磁盘缓存路径，nignx的缓存是以键值方式存放的，keys_zone用于指定键存放的内存空间名字和大小，对应的值则存放在PATH指定的路径中。levels可以指定缓存存放路径的级数和名称字符数。此设置只能在http段中定义。
如：
proxy_cache_path/var/cache/nginx/proxylevels=1:2keys_zone=one:10m;
proxy_cache_valid[code...]time指定不同响应码的内容的缓存时间
如：
proxy_cache_valid20030210m; proxy_cache_valid4041m; proxy_cache_validany1m;
proxy_cache_methodMETHOD定义哪些方法的请求结果可以被缓存，如：
proxy_cache_methodGET; proxy_cache_methodHEAD;
proxy_cacheNAME指定使用预先定义的缓存空间用于缓存
一些问题的解决方法
下面来看看采用Nginx负载均衡之后碰到的问题：
通常解决服务器负载问题，都会通过多服务器分载来解决。常见的解决方案有：
那我们看看Nginx是如何实现负载均衡的，Nginx的upstream目前支持以下几种方式的分配
1、轮询（默认）
每个请求按时间顺序逐一分配到不同的后端服务器，如果后端服务器down掉，能自动剔除。
2、weight
指定轮询几率，weight和访问比率成正比，用于后端服务器性能不均的情况。
2、ip_hash
每个请求按访问ip的hash结果分配，这样每个访客固定访问一个后端服务器，可以解决session的问题。
3、fair（第三方）
按后端服务器的响应时间来分配请求，响应时间短的优先分配。
4、url_hash（第三方）
按访问url的hash结果来分配请求，使每个url定向到同一个后端服务器，后端服务器为缓存时比较有效。
Upstream配置如何实现负载
http{
upstreamwww.test1.com{
ip_hash;
server172.16.125.76:8066weight=10;
server172.16.125.76:8077down;
server172.16.0.18:8066max_fails=3fail_timeout=30s;
server172.16.0.18:8077backup;
}
upstreamwww.test2.com{
server172.16.0.21:8066;
server192.168.76.98:8066;
}
server{
listen80;
server_namewww.test1.com;
location/{
proxy_passhttp://www.test1.com;
proxy_set_headerHost$host;
proxy_set_headerX-Real-IP$remote_addr;
proxy_set_headerX-Forwarded-For$proxy_add_x_forwarded_for;
}
}
server{
listen80;
server_namewww.test2.com;
location/{
proxy_passhttp://www.test2.com;
proxy_set_headerHost$host;
proxy_set_headerX-Real-IP$remote_addr;
proxy_set_headerX-Forwarded-For$proxy_add_x_forwarded_for;
}
}
当有请求到www.test1.com/www.test2.com时请求会被分发到对应的upstream设置的服务器列表上。test2的每一次请求分发的服务器都是随机的，就是第一种情况列举的。而test1刚是根据来访问ip的hashid来分发到指定的服务器，也就是说该IP的请求都是转到这个指定的服务器上。
根据服务器的本身的性能差别及职能，可以设置不同的参数控制。
down表示负载过重或者不参与负载
weight权重过大代表承担的负载就越大
backup其它服务器时或down时才会请求backup服务器
max_fails失败超过指定次数会暂停或请求转往其它服务器
fail_timeout失败超过指定次数后暂停时间
以上就Nginx的负载均衡的简单配置。那继续我们的本节讨论内容：
一、Session问题
当我们确定一系列负载的服务器后，那我们的WEB站点会分布到这些服务器上。这个时候如果采用Test2每一次请求随机访问任何一台服务器上，这样导致你访问A服务器后，下一次请求又突然转到B服务器上。这个时候与A服务器建立的Session，传到B站点服务器肯定是无法正常响应的。我们看一下常用的解决方案：
- Session或凭据缓存到独立的服务器
- Session或凭据保存数据库中
- nginxip_hash保持同一IP的请求都是指定到固定的一台服务器
第一种缓存的方式比较理想，缓存的效率也比较高。但是每一台请求服务器都去访问Session会话服务器，那不是加载重了这台Session服务器的负担吗？
第二种保存到数据库中，除了要控制Session的有效期，同时加重了数据库的负担，所以最终的转变为SQLServer负载均衡，涉及读，写，过期，同步。
第三种通过nginxip_hash负载保持对同一服务器的会话，这种看起来最方便，最轻量。
正常情况下架构简单的话，ip_hash可以解决Session问题，但是我们来看看下面这种情况
这个时候ip_hash收到的请求都是来自固定IP代理的请求，如果代理IP的负载过高就会导致ip_hash对应的服务器负载压力过大，这样ip_hash就失去了负载均衡的作用了。
如果缓存可以实现同步共享的话，我们可以通过多session服务器来解决单一负载过重的问题。那Memcached是否可以做Session缓存服务器呢？MemcachedProvider提供了Session的功能，即将Session保存到数据库中。那为什么不直接保存到数据库中，而要通过Memcached保存到数据库中呢？很简单，如果直接保存到数据库中，每一次请求Session有效性都要回数据库验证一下。其次，即使我们为数据库建立一层缓存，那这个缓存也无法实现分布式共享，还是针对同一台缓存服务器负载过重。网上也看到有用Memcached实现Session缓存的成功案例，当然数据库方式实现的还是比较常用的，比如开源Disuz.net论坛。缓存实现的小范围分布式也是比较常用的，比如单点登录也是一种特殊情况。
二、文件上传下载
如果实现了负载均衡，除了Session问题，我们还会碰到文件的上传下载问题。文件不可能上传不同的服务器上，这样会导致下载不到对应文件的问题。我们看一下下面的方案
- 独立文件服务器
- 文件压缩数据库
两种方案都是常用的，我们来说一下文件压缩数据库，以前的方式都是将文件二进制压缩至关系型数据库，而现在NOSQL的流行，加上MongoDB处理文件又比较方便，所以文件压库又多了一种选择。毕竟文件服务器的效率和管理以及安全都不及数据库。
随便聊聊这点事，其实也就是一些应用的趋势和多一种解决方案的实现。