基础之负载均衡算法简介
负载均衡算法的基础知识记录。
负载均衡算法有以下几种：
- 轮询（Round Robin）
- 加权轮询（Weight Round Robin）
- 随机（Random）
- 加权随机（Weight Random）
- 源地址哈希（Hash）
- 一致性哈希（ConsistentHash）
- 最小连接数（Least Connections）
轮询（Round Robin）
按照顺序将请求轮流的分配到服务器上。不关心服务器实际负载以及服务器的链接数。
优点：请求均衡的分配到每台服务器。
缺点：
- 由于不关心服务器的负载，可能会导致请求积压到处理能力比较慢的服务器上。
- 为了轮询服务器，还需要维护一个全局变量，用来表示选择的服务器的索引，这样会涉及到共享变量的竞争问题，导致并发吞吐量下降。
加权轮询（Weight Round Robin）
轮询（Round Robin）不关心服务器的负载，可能会导致请求积压在处理能力比较慢的服务器上。加权轮询可以解决该问题。
加权轮询给配置高、负载低的服务器配置更高的权重，给配置低、负载高的服务器较低的权重，这样高权重的服务器处理更多的请求，低权重的服务器处理较少的请求。
随机（Random）
随机选择服务器进行请求的处理，调用量越大，请求分布越均匀。
加权随机（Weight Random）
也是随机选择服务器进行请求处理，只不过会根据不同服务器设置不同权重，按照权重随机请求服务器。
源地址哈希（Hash）
根据客户端的ip地址（也可以是其他参数），通过哈希函数计算一个数值，然后使用该数值对服务器列表大小进行取模运算，就能得到要访问的服务器。
优点：同一个ip请求总能被分配到同一台服务器。
缺点：如果服务器上线或者下线，导致服务器列表发生变化，会导致前后请求不能到同一台服务器上，如果是有状态的请求，可能会导致状态丢失。
一致性哈希（ConsistentHash）
和源地址哈希算法基本一样，只不过一致性哈希会提供虚拟节点，如果服务器列表发生变化，只影响一小部分服务器映射发生变化，不会产生剧烈变动，而源地址哈希可能会导致所有服务器映射都发生变化。
最小连接数（Least Connections）
最小连接数，或者是最少活跃调用（Least Active），动态的选择连接数最少的服务器进行处理请求，尽可能高的提升服务器利用率。