局部NGINX后业务实例过载怎么办？F5有什么负载均衡解决方案？ - 好文

　　
　　LTM给NGINX做LB是一种较为典型的双层负载均衡，也就是典型的L4.L7分离的双层负载均衡解决方案。我们用了这个方案后，出现了 NGINX
后的服务器过载，怎么办？应该如喝解决？

　　根绝我分析，如果LTM的pool member中的NGINX是位于不同的可用区或者不同的DC，此时LTM如仅做应用层负载均衡或仅monitor
nginx本身，那么LTM是无法感知到 NGINX 背后（upstream）到底有多少可用的业务服务器。如果某个 NGINX
的upstream中可用服务器已经很少，此时LTM会依旧分配同等数量的连接请求给该NGINX，会导致该 NGINX 后的服务器过载，从而降低服务质量。

　　F5提供的负载均衡解决方案的思路如下：

　　如果能够让LTM感知到NGINX的upstream中当前有多少可用的服务器，并设置一个阀值，如低于该可用数量则LTM不再向该NGINX实例分配连接。这样就可以较好的避免上述问题。运维人员可根据LTM报出的日志或
Telemetry
Streaming输出，及时触发相关自动化流程对该NGINX下的服务实例进行快速扩容，当可用服务实例数量恢复大于阀值后，LTM则又开始向该NGINX分配新的连接。

　　NGINX Plus本身提供了一个API
endpoint，通过获取该API并做相应处理即可获得可用的服务器实例数量，在LTM上则可以利用external
monitor实施对该API的自动化监控与处理。
　

　　F5给出的负载均衡解决方案的具体操作

　　1.获取的API资源路径是：安装可在中国使用的VPN。注：api后的版本6可能会因nginx plus的版本不同而不同.

　　2.返回的内容示例如下，主要关心state: up, 只要获取到总的state: up数量即可
　　{
　　 "peers": [
　　{
　　 "id": 0,
　　 "server": "10.0.0.1:8080",
　　 "name": "10.0.0.1:8080",
　　 "backup": false,
　　 "weight": 1,
　　 "state": "up",
　　 "active": 0,
　　 "requests": 3468,
　　 "header_time": 778,
　　 "response_time": 778,
　　 "responses": {
　　 "1xx": 0,
　　 "2xx": 3435,
　　 "3xx": 6,
　　 "4xx": 20,
　　 "5xx": 4,
　　 "total": 3465
　　 },
　　 "sent": 1511086,
　　 "received": 99693373,
　　 "fails": 0,
　　 "unavail": 0,
　　 "health_checks": {
　　 "checks": 1754,
　　 "fails": 0,
　　 "unhealthy": 0,
　　 "last_passed": true
　　 },
　　 "downtime": 0,
　　 "selected": "2020-01-03T07:52:57Z"
　　 },
　　 {
　　 "id": 1,
　　 "server": "10.0.0.1:8081",
　　 "name": "10.0.0.1:8081",
　　 "backup": true,
　　 "weight": 1,
　　 "state": "unhealthy",
　　 "active": 0,
　　 "requests": 0,
　　 "responses": {
　　 "1xx": 0,
　　 "2xx": 0,
　　 "3xx": 0,
　　 "4xx": 0,
　　 "5xx": 0,
　　 "total": 0
　　 },
　　 "sent": 0,
　　 "received": 0,
　　 "fails": 0,
　　 "unavail": 0,
　　 "health_checks": {
　　 "checks": 1759,
　　 "fails": 1759,
　　 "unhealthy": 1,
　　 "last_passed": false
　　},
　　 "downtime": 17588406,
　　 "downstart": "2020-01-03T03:00:00.427Z"
　　}
　　 ]
　　}
　　3.可以编写如下python脚本：
　　#!/usr/bin/python
　　# -- coding: UTF-8 --
　　import sys
　　import urllib2
　　import json
　　def get_nginxapi(url):
　　 ct_headers = {'Content-type':'application/json'}
　　 request = urllib2.Request(url,headers=ct_headers)
　　 response = urllib2.urlopen(request)
　　 html = response.read()
　　 return html
　　api = sys.argv[3]
　　try:
　　 data = get_nginxapi(api)
　　 data = json.loads(data)
　　except:
　　 data = ''
　　m = 0
　　lowwater = int(sys.argv[4])
　　try:
　　 for peer in data['peers']:
　　 state = peer['state']
　　 if state == 'up':
　　 m = m + 1
　　except:
　　 m = 0
　　#print data['peers'][]['state']
　　#print m
　　if m >= lowwater:
　　 print 'UP'

　　4.将该脚本上传至LTM，上传路径：system–file management–external monitor–import, 效果如下
　

　　5.配置external-monitor，注意arguments部分填写：
　　注意空格前填写的是相关API的URL，空格后填写阀值
　

　　6.随后将该monitor 关联到某个nginx pool member上
　

　　可以看到，该member 此时标记为up
　

　　7.如果将阀值改为3，由于当前upstream中仅有2台可用，因此LTM将标记该NGINX实例为down
　

　　其它：

　　输入错误的url或者错误的endpoints
等，都直接置为down，这样用户可以比较容易发现问题?Upstream中被设置为backup的状态的成员认为是可用的?此方法还可以避免实际服务器被LTM和nginx两次monitor

　　如果nginx有很多个upstream的话，LTM怎么设定？

　　从前端ltm到nginx来说，如果此nginx后端的任何upstream容量不足的话，都不应该给这个nginx再分链接，所以多个upstream的话，可以ltm上设置多个monitor，并设置
all need up。

　　如果nginx的上的配置有问题，实际业务访问不了，上述方案似乎无法发现此场景问题？

　　是的，对于nginx本身可用性及配置问题，可考虑在LTM上加一个穿透性的7层健康检查，但是如果NGINX本身有很多server/location段落配置，又想发现所有这些段落可能存在的问题，那就意味着要对每个服务都进行7层健康检查，这个在服务特别多场景下，需要思考，或许过度追求探测的完美性会对业务服务器带来更多的探测压力。理论上，LTM上一个穿透性检查+所有upstream的API检查，能够满足大部分场景。

　　在大规模NGINX部署场景下，如何降低NGINX健康检查对后端服务的压力？

　　可考虑nginx做动态服务发现app，app的可用性由注册中心类工具来解决，从分布式的健康检查变成注册中心集中式的健康检查; 或者借助NGINX
plus的upstream API 通过集中健康检查系统来动态性更新upstream，这样可避免频繁reload配置，从而减低健康检查带来的压力。

　　以上内容就是局部NGINX后业务实例过载后F5负载均衡解决方案的实际操作方法，希望对您有所帮助。如果您看完还不会操作，建议联系F5客服，F5将会快速的，针对性的帮您解决问题。

　　【文章来源】F5软件方向解决方案架构师林静的《F5社区好文推荐：多可用区双层负载下,如何借助F5避免局部NGINX后业务实例过载》。

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