如何利用nginx日志做负载均衡

总体思路

• Nginx 的负载均衡由反向代理与 upstream 模块完成，日志本身不负责分发请求。正确做法是：在日志中输出足够多的字段（如 $upstream_addr、$upstream_response_time、$request_time 等），用日志分析来观察流量与后端性能，再据此选择合适的负载均衡策略（如 least_conn、ip_hash、加权轮询）并调整权重、摘除异常节点，实现“用日志驱动优化”。

步骤一 输出可观测的负载均衡日志

• 在 http 块定义包含上游信息的日志格式，并在 server/location 中按需启用；若涉及四层转发（TCP/UDP），在 stream 块中同样可输出上游与连接时延字段。
• 推荐字段说明：
  • $upstream_addr：实际处理请求的 upstream 主机:端口
  • $upstream_response_time：上游响应耗时（秒）
  • $request_time：完整请求耗时（秒）
  • $status / $upstream_status：HTTP 状态（含上游）
  • 传输层可选：$upstream_connect_time、$session_time（stream 模块）

示例配置

http {
    
  # 带上游指标的访问日志
  log_format lb '$remote_addr - $remote_user [$time_local] '
                '"$request" $status $body_bytes_sent '
                '"$http_referer" "$http_user_agent" '
                '"$http_x_forwarded_for" '
                'upstream=$upstream_addr '
                'rt=$request_time u_rt=$upstream_response_time '
                'u_status=$upstream_status';
    

  access_log /var/log/nginx/access_lb.log lb;


  upstream backend {
    
    least_conn;
                     # 动态策略示例：最少连接
    server 10.0.1.11:8080 weight=3 max_fails=2 fail_timeout=30s;
    
    server 10.0.1.12:8080 weight=1 max_fails=2 fail_timeout=30s;
    
    server 10.0.1.13:8080 backup;

  }


  server {
    
    listen 80;

    location / {
    
      proxy_pass http://backend;
    
      proxy_set_header Host $host;
    
      proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr;
    
      proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for;

    }

  }

}


# 四层转发（如 TCP）日志示例
stream {

  log_format stream_lb_json escape=json
    '{
'
    '"timestamp":"$time_iso8601",'
    '"remote_addr":"$remote_addr",'
    '"protocol":"$protocol",'
    '"status":"$status",'
    '"bytes_sent":"$bytes_sent",'
    '"bytes_received":"$bytes_received",'
    '"session_time":"$session_time",'
    '"upstream_addr":"$upstream_addr",'
    '"upstream_connect_time":"$upstream_connect_time"'
    '}
    ';
    

  access_log /var/log/nginx/stream_access.log stream_lb_json;


  upstream graylog_servers {
    
    server 10.10.253.101:9000;
    
    server 10.10.253.102:9000 backup;
    
    server 10.10.253.103:9000 backup;

  }


  server {
    
    listen 9000;
    
    proxy_pass graylog_servers;

  }

}

要点：

• 通过 log_format 输出 upstream 地址与耗时，才能判断各后端负载与性能差异。
• 在 upstream 中使用 least_conn / ip_hash / 加权轮询 等策略，日志用于验证策略是否生效与是否需要调整。

步骤二 用日志分析评估与决策

• 目标：从日志中快速洞察流量分布、错误率、慢请求与后端健康度，从而决定“是否调整权重、切换策略、临时摘除节点”。
• 常用命令示例（假设使用上节的空格分隔日志；JSON 日志请用 jq）：
  • 统计各后端命中次数
    • awk ‘{ print $NF} ’ access_lb.log | sort | uniq -c | sort -nr
  • Top 10 客户端 IP
    • awk ‘{ print $1} ’ access_lb.log | sort | uniq -c | sort -nr | head
  • 5xx 错误比例
    • awk ‘$9 ~ /^5/ { cnt++; } END { print “5xx_ratio=” cnt/NR} ’
  • 平均响应时间与 P95（按上游维度）
    • awk ‘{ sum+=$13; count++; vals[NR]=$13} END { asort(vals); p95=vals[int(NR*0.95)]; print “avg=”$sum/count, "p95="p95} ’ access_lb.log
  • 慢请求 TopN（例如 > 1s）
    • awk ‘$13 > 1 { print $0} ’ access_lb.log | sort -k13 -nr | head
• 可视化与告警：将日志送入 ELK/EFK（Elasticsearch+Logstash/Fluentd+Kibana） 或 GrayLog，配置面板与阈值告警，持续观测 upstream 响应时间分布、错误率、各后端 QPS/连接数 等指标。

步骤三 基于日志洞察进行负载均衡优化

• 何时调整
  • 某后端 P95/错误率 明显高于同组：降低其 weight，必要时临时摘除（max_fails/fail_timeout 触发也会自动隔离）。
  • 请求多为长连接或会话保持敏感：优先 ip_hash 或一致性哈希，减少会话漂移。
  • 请求时长差异大、连接占用不均衡：使用 least_conn 或提高短任务后端权重，缩短排队与排队时间。
• 变更方式
  • 动态调权：修改 upstream 的 weight，执行 nginx -s reload（零停机）。
  • 摘除/恢复：临时注释节点或降低权重；故障恢复后恢复原配置并 reload。
• 闭环验证
  • 变更后在日志面板观察：目标后端的 QPS、rt、5xx 是否按预期改善，确认无异常回退再固化配置。

步骤四 在容器平台的落地

• Kubernetes 中常用 Nginx Ingress Controller 作为入口，结合 Fluentd/Elasticsearch/Kibana 收集与分析访问日志，按命名空间/服务/路由维度观测与优化负载均衡效果。
• 实践要点
  • 启用 Ingress Controller 访问日志，输出到 /var/log/nginx/access.log。
  • 部署 Fluentd DaemonSet 采集日志并发送至 Elasticsearch，在 Kibana 建立指标面板与阈值告警（如 5xx、P95、各后端命中占比）。

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