本文首发于《中国金融电脑》第420期，金网在线地址链接。

引言：

随着云原生、微服务的飞速发展，传统的负载均衡技术已逐渐难以满足日益复杂的业务需求。为了应对这一挑战，分布式负载均衡技术应运而生，它以其卓越的弹性、自助操作和可观测性，成为现代数据中心网络设计的核心。
本系列文章旨在深入探讨分布式负载均衡系统的多维度价值，从基础概念到技术实现，再到实际应用案例的全面分析。我希望通过这一系列的深入剖析，为读者提供一个全面的视角，理解分布式负载均衡技术如何为企业构建一个更加稳定、灵活和高效的网络环境。

系列概览：

1. 构建弹性网络之分布式负载均衡技术（一）：概念与功能
   在本篇中，我将介绍分布式负载均衡的基本概念，探讨其核心功能以及它如何为企业网络带来革命性的改进。
2. 构建弹性网络之分布式负载均衡技术（二）：技术与实现
   第二篇文章将深入技术层面，分析分布式负载均衡的关键技术要素，以及如何实现这些技术，确保网络的高性能和高可用性。
3. 构建弹性网络之分布式负载均衡技术（三）：案例与分析
   最后一篇将通过实际案例展示分布式负载均衡技术的应用效果，分析其在不同业务场景下的表现和优势。
   通过本系列文章，我期望读者能够获得必要的知识，以评估和实施分布式负载均衡解决方案，从而提升自身网络的弹性和响应能力，满足不断变化的业务需求。
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当下性能测试已成为确保软件质量的关键环节。其中，wrk作为一款轻量级、高性能的HTTP基准测试工具，以其简洁的命令行界面和出色的性能著称。wrk通过-c参数能够模拟高并发的网络请求，帮助我们评估服务器在极端负载下的表现。如果你打算做C10K数万并发连接这个量级的测试，wrk是合适的（相比ab/jmeter等工具），然而，如果你想尝试进行数百万级别的高并发测试时，官方wrk就无能为力了。

首先，wrk不支持自定义源IP地址，这在需要模拟来自不同客户端的请求时尤为不便，做并发测试时TCP连接数也上不去（此时你在curl命令中验证会看到类似Cannot assign request address的错误）。其次，wrk在每个连接上预分配的内存相对较大，这在单机上尝试建立大量连接时，会导致内存资源迅速耗尽，wrk进程会因为OOM被内核杀掉（如果wrk进程突然消失，你通常可以在/var/log/messages中看到形如Out of memory的日志）。这些限制对于需要评估高性能服务的开发者来说，无疑是一个不小的障碍。

在接下来的内容中，我将探讨如何通过修改wrk源码解决上述问题，以期帮助读者更好地利用wrk进行极限并发测试。

有同学反馈：在配置Nginx四层限速时，proxy_upload_rate和proxy_download_rate有一定的概率不生效。我按照他的步骤也能复现，但这与官方Nginx很稳定（相对其他开源软件）的印象并不相符，是不是Nginx的官方BUG呢？这里的真实原因，其实是Nginx字节限速机制与时间更新频率的协商导致的，这篇文章我们就来研究下Nginx的字节限速。

首先看下测试场景：基于UDP协议搭建四层代理（UDP协议更简单，更容易复现BUG），在nginx.conf中配置每秒最大上传10个字节：

1

proxy_upload_rate 10;

客户端先发送10字节，服务器接收到后（用回包触发）客户端立刻再次发送10字节，预期服务器将在1秒后收到第2个报文，但实际上服务器有可能立刻收到报文，即proxy_upload_rate未生效或者不可控！一旦配置项处于不可解释的状态，这对于严谨的应用场景是不可接受的。而这个现象的原因，本质上是目前Nginx实现机制所致，接下来我会基于1.21版本的源码上解释其原理。

基于字节的限速实现原理

首先，我们要明确上例属于Nginx中的哪种限速。由于Nginx使用了内核协议栈，因此Nginx既不能对Packet级别的报文、也不能对TCP连接建立进行限速，而是只能在用户态基于调用socket编程API的时机，在字节转发速率、应用层协议的HTTP请求上（如官方的limit_req）做限制。

文章简介： 本文是我在《F5 NGINX Sprint 2022》大会分享的文字版整理。《NGINX网络协议栈优化》有两个关键词，第一个是网络协议，因此不涉及 NGINX 的业务模块。第二个关键词是性能优化，目标是让NGINX的性能达到目前硬件架构的极限。

很高兴大家回到这次深潜之旅，让我们继续挖掘 NGINX 的潜力。今天我的分享包括四个部分。首先从整体上来看一下 NGINX的协议栈如何进行优化。接着我们将按照 OSI七层网络模型，自上而下依次讨论HTTP协议栈、TLS/SSL协议栈以及TCP/IP协议栈。

首先要明确NGINX的优化方向。优化的目标在我看来可以用三个词表示——快、多、省。

• “快”是指降低请求的时延，请求时延是用户能够感知到的最明显因素。
• “多”指的是 NGINX正在处理的所有TCP连接数量以及收发的总字节数，比如总吞吐量能否打满网卡。
• “省”指处理一个 TCP 连接时所消耗的资源要尽量的少，这样我们的并发连接才能够达到千万、亿级别。

在做协议栈优化时，我们必须同时兼顾知识深度和广度。开发习惯从实现的角度看问题，知识面倾向深度。而运维更关注服务部署、运行，比如要了解IDC地理位置、网络规划、服务器硬件配置等情况，因此知识面是倾向广度的。NGINX运行在 Linux 或者 FreeBSD 等操作系统上，操作系统的内核协议栈和进程调度机制都会影响 NGINX 性能，所以优化内核参数时相对更需要深度。了解 NGINX 所在网络环境，针对丢包率、网卡特性、CPU特性、交换机和防火墙的规格、协议特性等要素优化 NGINX 时，相对又会偏重广度。

NGINX 协议栈优化方法论

首先我们看下面两张图，先同步下思路。

NGINX架构

第一张图由 NGINX 官方提供，我们从三个层面来解读它。

开源版Nginx最为人诟病的就是不具备动态配置、远程API及集群管理的能力，而APISIX作为CNCF毕业的开源七层网关，基于etcd、Lua实现了对Nginx集群的动态管理。

让Nginx具备动态、集群管理能力并不容易，因为这将面临以下问题：

• 微服务架构使得上游服务种类多、数量大，这导致路由规则、上游Server的变更极为频率。而Nginx的路由匹配是基于静态的Trie前缀树、哈希表、正则数组实现的，一旦server_name、location变动，不执行reload就无法实现配置的动态变更；
• Nginx将自己定位于ADC边缘负载均衡，因此它对上游并不支持HTTP2协议。这增大了OpenResty生态实现etcd gRPC接口的难度，因此通过watch机制接收配置变更必然效率低下；
• 多进程架构增大了Worker进程间的数据同步难度，必须选择1个低成本的实现机制，保证每个Nginx节点、Worker进程都持有最新的配置；

等等。

APISIX基于Lua定时器及lua-resty-etcd模块实现了配置的动态管理，本文将基于APISIX2.8、OpenResty1.19.3.2、Nginx1.19.3分析APISIX实现REST API远程控制Nginx集群的原理。