负载均衡

负载均衡，英文名称为Load Balance，指由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合，每台服务器都具有等价的地位，都可以单独对外提供服务而无须其他服务器的辅助。通过某种负载分担技术，将外部发送来的请求均匀分配到对称结构中的某一台服务器上，而接收到请求的服务器独立地回应客户的请求。负载均衡能够平均分配客户请求到服务器阵列，借此提供快速获取重要数据，解决大量并发访问服务问题，这种集群技术可以用最少的投资获得接近于大型主机的性能。

常见算法

轮询（Round Robin）法

轮询法即Round Robin法

随机(Random)法

通过系统随机函数，根据后端服务器列表的大小值来随机选择其中一台进行访问。由概率统计理论可以得知，随着调用量的增大，其实际效果越来越接近于平均分配流量到每一台后端服务器，也就是轮询的效果。

源地址哈希（Hash）法

源地址哈希的思想是获取客户端访问的IP地址值，通过哈希函数计算得到一个数值，用该数值对服务器列表的大小进行取模运算，得到的结果便是要访问的服务器的序号。

源地址哈希法的优点在于：保证了相同客户端IP地址将会被哈希到同一台后端服务器，直到后端服务器列表变更。根据此特性可以在服务消费者与服务提供者之间建立有状态的session会话。

源地址哈希算法的缺点在于：除非集群中服务器的非常稳定，基本不会上下线，否则一旦有服务器上线、下线，那么通过源地址哈希算法路由到的服务器是服务器上线、下线前路由到的服务器的概率非常低，如果是session则取不到session，如果是缓存则可能引发”雪崩”。如果这么解释不适合明白，可以看我之前的一篇文章MemCache超详细解读，一致性Hash算法部分。

加权轮询（Weight Round Robin）法

不同的服务器可能机器配置和当前系统的负载并不相同，因此它们的抗压能力也不尽相同，给配置高、负载低的机器配置更高的权重，让其处理更多的请求，而低配置、高负载的机器，则给其分配较低的权重，降低其系统负载。加权轮询法可以很好地处理这一问题，并将请求顺序按照权重分配到后端。

加权随机（Weight Random）法

与加权轮询法类似，加权随机法也是根据后端服务器不同的配置和负载情况来配置不同的权重。不同的是，它是按照权重来随机选择服务器的，而不是顺序。

最小连接数（Least Connections）法

以后端服务器的视角来观察系统的负载，而非请求发起方来观察。
最小连接数法是根据服务器当前的连接情况进行负载均衡的，当请求到来时，会选取当前连接数最少的一台服务器来处理请求。

(完)