分布式架构的负载均衡算法

轮询（Round Robin）法

将请求按顺序轮流分配到后台服务器上，均衡的对待每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载

缺点：当集群中服务器硬件配置不同、性能差别大时，无法区别对待

随机法

通过系统随机函数，根据后台服务器列表的大小值来随机选取其中一台进行访问。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后台的每一台服务器，也就是轮询法的效果

优点：简单使用，不需要额外的配置和算法。

缺点：随机数的特点是在数据量大到一定量时才能保证均衡，所以如果请求量有限的话，可能会达不到均衡负载的要求。

源地址哈希法

根据服务消费者请求客户端的IP地址，通过哈希函数计算得到一个哈希值，将这个哈希值和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地址的序号。采用源地址哈希法进行负载均衡，相同的IP客户端，如果服务器列表不变，将映射到同一个后台服务器进行访问。

加权轮询（Weight Round Robin）法

不同的后台服务器可能机器的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一样。跟配置高、负载低的机器分配更高的权重，使其能处理更多的请求，而配置低、负载高的机器，则给其分配较低的权重，降低其系统负载，加权轮询很好的处理了这一问题，并将请求按照顺序且根据权重分配给后端

最小连接数法

前面几种方式都是通过对请求次数的合理分配最大可能提高服务器的利用率，但是实际上，请求次数的均衡并不能代表负载的均衡。所以，引入了最小连接数法。它正是根据后端服务器当前的连接情况，动态的选取其中当前积压连接数最少的一台服务器来处理当前请求，尽可能的提高后台服务器利用率，将负载合理的分流到每一台服务器。

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