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负载均衡在大型网站，中间件，以及分布式架构扮演着至关重要的角色，下面详解常见5大负载均衡策略@mikechen

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负载均衡

在面对高并发请求，或流量波动的情况下，负载均衡可以确保服务器资源被充分利用，避免因某个节点负载过高，而导致性能下降或系统崩溃。

如下图所示：

在分布式系统中，负载均衡如何确保各个节点协同工作呢？

这里就会涉及到负载均衡策略，如何把客户端的访问，合理的分配到后端的服务器呢？

这里就会涉及到：负载均衡策略，以下是五种常见的负载均衡策略：

1.轮询（Round Robin）

负载均衡轮询算法基于简单的循环机制，将请求按顺序轮流分配给可用的服务器，确保每个服务器都有机会处理请求，如下图所示：

优点：

均匀性：请求在服务器之间分配是均匀的，按照轮询顺序循环分发。简单性：实现简单，无需复杂的算法。

缺点：

无法考虑服务器实际负载：不考虑服务器当前的实际负载情况，可能导致性能差的服务器负载过重。

适用场景：

适用于服务器性能相近，且不需要考虑实时负载状态的场景，比如：简单的Web应用服务。

2.IP 哈希（IP Hash）

负载均衡IP哈希算法，根据客户端IP地址进行哈希计算，将相同IP的请求映射到同一台服务器上，如下图所示：

思想：

IP哈希算法的核心思想是，通过对客户端IP进行哈希计算，将同一IP的请求映射到相同的服务器。

这种思想，保证了相同用户的请求总是被分配到同一台服务器上。

优点：

对于某些应用场景，比如：缓存系统，负载均衡 IP、哈希算法，可以确保相同的请求始终路由到相同的服务器上。

缺点：

不适用于动态环境： 无法应对服务器动态扩展，可能导致不均匀负载。单一故障点： 负载均衡设备是单点时存在单一故障点风险。

适用场景：

适用于相同 IP 的客户端。

3.最少连接（Least Connection）

最少连接，是将请求分配给当前连接数最少的服务器。

如下图所示：

思想：

最少连接算法的核心思想是根据服务器当前的连接数，选择连接数最少的服务器进行负载均衡，以达到资源占用相对均匀的效果。

优点：

避免过载： 能够根据服务器当前连接数分配请求，避免过载。

缺点：

连接资源不均： 可能因为某个连接占用资源较多而导致性能下降。

适用场景：

适用于服务器资源占用相对均匀的场景，避免过载。

3.加权轮询（Weighted Round Robin）

在轮询算法的基础上引入权重值，按照权重比例分配请求。

如下图所示：

思想：

加权轮询算法的核心思想：是通过为每台服务器分配权重，调整服务器的负载比例，实现对不同服务器性能的灵活调整。

服务器的性能越高，权重值设置得越大，分配到的请求就越多。

优点：

权重调优：可以根据服务器性能差异进行调优，提高高性能服务器的负载。

灵活性： 能够更灵活地适应不同服务器的性能。

缺点：

无法动态适应： 无法动态适应服务器性能的变化，需要手动配置权重。

适用场景：

适用于服务器性能差异较大的场景，能够更好地平衡负载。

5.随机策略

负载均衡随机策略将请求随机分配给服务器，适用于负载均衡要求不高的场景。

如下图所示：

思想：

随机策略的核心思想，是通过随机选择目标服务器来分发请求。

优点：

简单： 是一种简单的负载均衡算法，容易实现和理解。

缺点： 可能导致不均匀分配。

适用场景：

适用于：不要求严格负载均衡，而且要求简单实现的场景，如：一些简单的应用环境。

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