【编者的话】本文是“NGINX应用性能优化指南”系列文章的第四篇，主要介绍了如何从负载均衡方面实现NGINX应用性能优化。
注：本文最初发布于MaxCDN博客，InfoQ中文站在获得作者授权的基础上对文章进行了翻译。
正文
NGINX允许使用upstream指令配置后台。最值得注意的是会话持久化和负载均衡策略。
在会话持久化方面，有三个有用的变量需要考虑：
往返时间；
用于会话持久化的代理TCP CWND；
持久化会话数。
性能考量
RTT非常低则可以在代理和应用服务器之间快速建立连接，并快速提高代理的吞吐量。因此，对于（传统的）集中配置后台，热连接确实可以减少处理未缓存请求的工作。
不过，如果你已经部署了反向代理，将未缓存请求引向远程源服务器（例如海岸到海岸80毫秒），保持连接可以节省大量的连接建立时间——尤其是当你必须提供加密吞吐量的时候。（回想一下，新建一个TLS隧道需要消耗3个RTT进行协商。）
对于远端后台，你可能也会想用tcp_slow_start_after_idle（在sys.net.ipv4中）。这决定了CWND的大小是否会在连接空闲（一个RTO）后恢复到初始值。通常，在正常情况下，那个行为是启用的，而且是期望的行为。但是，如果你在使用一个专用的点对点连接，那么你会希望禁用它，因为那不太可能遇到拥塞。BDP也不大可能变化。
现在，我知道你在想什么：我没有一个专用连接，但让我贪心一次，无论如何都试一试！但下注时要考虑风险和回报。
在比较当前拥塞窗口大小和你对未来BDP（比如平均吞吐率乘以平均RTT）的推测时，分析真就派上用场了。还有一点值得考虑：对带宽成本的影响，假设数据不全在远端。
另外，如果你的BDP与初始拥塞窗口相比非常大，那么就要重新配置初始CWND。此外，对于在快速LAN（像AWS EC2）上集中部署的后台，可能就不需要检查其中任何一项了。
持久化后台连接
指令keepalive（会话持久化）设置每个工作进程同上游服务器保持的最大空闲连接数。换句话说，当一个工作进程的连接超出了keepalive设置的数量，它会开始关闭最近最少使用的空闲连接，直到达到那个数值。可以将它想象成每个工作进程的连接池。
支持后台keepalive需要HTTP/1.1，因为，我们需要设置proxy_http_version指令，并清除Connection头。对于NGINX：
upstream backend {
keepalive 100;
server 192.168.100.250 weight=1 max_fails=2 fail_timeout=10;
server 192.168.100.251 weight=1 max_fails=2 fail_timeout=10;
server 192.168.100.252 weight=1 max_fails=2 fail_timeout=10;
}
server {
location /http {
proxy_http_version 1.1;
proxy_set_header Connection "";
proxy_pass http://backend;
}
}
在设置keepalive的值时要记住以下几点：
那个连接数会从代理和应用服务器的连接上限（参见worker_connections）中分配；
那个值是针对每个工作进程的设置；
你可以已经使用keepalive指令配置了多个upstream块。
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除非你已经配置了轮询负载均衡，否则很难预测每个应用服务器上的连接分配。更准确地说，那取决于你的负载均衡策略、每个请求的处置以及请求时间。
当每个工作进程都与同一个后台服务器建立其所有的连接时，（不大可能发生的）最坏场景就会出现。不过，那充分表明负载均衡策略需要重新考虑了。
注意：如果你在应用程序服务器上运行着一个默认NGINX配置，其worker_connections上限会被设置为512.
负载均衡策略
NGINX提供了如下负载均衡策略：
加权轮询；
ip_hash：基于客户端IPv4或IPv6地址的哈希；
hash：基于用户定义键的哈希；
least_conn：最少活动连接数；
least_time：NGINX Plus提供了最少平均响应时间策略。
在性能方面，least_time可能是首选，但是如果你的后台由相同的高性能应用服务器组成，那么这种策略跟你关系就不大了。此外，hash和ip_hash提供了有用的选项。例如，如果应用服务器需要一段时间加载用户资料，将同一个用户发送给相同的后台服务器可能会受益于缓存命中。
客户端的IP地址由$remote_addr变量提供。但是留心客户端IP哈希，因为一个IP地址可能表示来自同一个NAT的多个用户（比如公司办公室或学校）。
查看英文原文：NGINX Application Performance Optimization：Load Balancing
感谢郭蕾对本文的审校。
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