一个大型网络平台能轻松面对数百万请求而不产生崩溃，负载均衡器（Load Balancer）是绝对的关键组件。
负载均衡器会在多个服务器之间分配工作流，也就是将用户请求转发到不同的机器上，可以确保服务的高可用性、响应速度和可扩展性。那么问题来了，负载均衡器的背后会有很多服务器，那么这些服务器之间要如何分配请求呢？显然这就涉及到了负载均衡算法，而了解核心的负载均衡算法可以让我们更好地设计和优化应用程序，以及故障排除。
负载均衡算法分为两大类：静态和动态。
下面我们就来介绍这每一种算法的区别，并深入讨论它的工作原理和优缺点。
静态负载均衡算法只负责将请求转发到服务器，而不会考虑服务器的实时条件和性能指标，所以它的优势是简单，缺点是适应性和精确性较差。而 Round Robin 在概念上是最简单的静态负载均衡算法，它会将请求均匀地转发给每一个服务器。
每来一个请求，就按照顺序转发给每一个服务器，比如请求 1 转发给 A，请求 2 转发给 B，请求 3 转发给 C。然后请求 4 再转发给 A，不断循环往复，就是将请求均匀分配到每个服务器上。当然我们这里只用三台服务器举例，更多的服务器也是同样的转发方式。
Round Robin 这种算法易于实现和理解，如果你的服务器配置都是一样的，那么 Round Robin 也是一个不错的负载均衡算法，虽然它比较简单。但现实情况是，不同服务器的处理能力可能不一致，那么此时 Round Robin 算法就会有几率导致处理能力较弱的服务器出现过载，因此你需要对服务器的资源进行监控。
因为同一个用户的请求会转发到相同的服务器，那么就可以将相关数据提前保存起来，从而提升性能。但由于新来的用户是随机分配的，会容易出现负载不均衡的情况。
服务器 A、B、C 的权重比值为 3: 1: 1，所以假设有 5 个请求，服务器 A 要处理 3 个，服务器 B、C 分别处理 1 个。加权轮询法允许我们考虑服务器的异构能力，但缺点是必须手动配置权重，这在动态变化的场景中不够灵活。
如果哈希函数选择得当，那么请求可以被均匀分发，然而选择一个好的哈希函数是具有挑战性的。
Least Connections 算法会将每个新的请求转发到当前活跃连接数最少的服务器，显然这就需要负载均衡器实时跟踪每个后端服务器上的活跃连接数。
如果再来一个新请求，它会被转发给服务器 A。因此最小连接算法可以灵活地对请求进行分配，以确保每台机器都能最大程度的处理请求，不会出现资源闲置。但如果连接不均匀地堆积，负载可能不经意地集中在某些服务器上。
这种方法具有高度自适应性和反应迅速的特点，但它需要持续地监测后端服务器的延迟，这会带来显著的开销并增加复杂性。并且它也没有考虑每个服务器已经有多少个正在处理的请求，它只是将请求转发给延迟最低的服务器。
以上就是常见的 6 种负载均衡算法，总的来说，简单的静态算法和更自适应的动态算法之间存在明显的权衡，我们需要考虑特定的性能目标、能力和约束来选择负载均衡策略。
像轮询这样的静态算法很适合无状态的应用程序，而动态算法则有助于优化大型复杂应用的响应时间和可用性，至于具体选择哪种算法则取决于当前的业务。
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