一篇读懂分布式架构下的负载均衡
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缺点：如果某个节点出现故障，会导致这个节点上的客户端无法使用，无法保证高可用。当某一用户成为热点用户，那么会有巨大的流量涌向这个节点，导致冷热分布不均衡，无法有效利用起集群的性能。所以当热点事件出现时，一般会将源地址哈希法切换成轮询法。
哈希法 4、加权轮询法 不同的后端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;而配置低、负载高的机器，给其分配较低的权重，降低其系统负载，加权轮询能很好地处理这一问题，并将请求顺序且按照权重分配到后端。 加权轮询算法要生成一个服务器序列，该序列中包含n个服务器。n是所有服务器的权重之和。在该序列中，每个服务器的出现的次数，等于其权重值。并且，生成的序列中，服务器的分布应该尽可能的均匀。比如序列{a, a, a, a, a, b, c}中，前五个请求都会分配给服务器a，这就是一种不均匀的分配方法，更好的序列应该是：{a, a, b, a, c, a, a}。 优点：可以将不同机器的性能问题纳入到考量范围，集群性能最优最大化; 缺点：生产环境复杂多变，服务器抗压能力也无法精确估算，静态算法导致无法实时动态调整节点权重，只能粗糙优化。 加权轮询 5、加权随机法 与加权轮询法一样，加权随机法也根据后端机器的配置，系统的负载分配不同的权重。不同的是，它是按照权重随机请求后端服务器，而非顺序。 6、键值范围法 根据键的范围进行负债，比如0到10万的用户请求走第一个节点服务器，10万到20万的用户请求走第二个节点服务器……以此类推。 优点：容易水平扩展，随着用户量增加，可以增加节点而不影响旧数据; 缺点：容易负债不均衡，比如新注册的用户活跃度高，旧用户活跃度低，那么压力就全在新增的服务节点上，旧服务节点性能浪费。而且也容易单点故障，无法满足高可用。
键值范围法 (注：以上所提到的单点故障，都可以用主从方式来解决，从节点监听主节点心跳，当发现主节点死亡，从节点切换成主节点顶替上去。这里可以思考一个问题，怎么设计集群主从可以最大程度上降低成本) 动态负债均衡算法： 1、最小连接数法 根据每个节点当前的连接情况，动态地选取其中当前积压连接数最少的一个节点处理当前请求，尽可能地提高后端服务的利用效率，将请求合理地分流到每一台服务器。俗称闲的人不能闲着，大家一起动起来。 优点：动态，根据节点状况实时变化; 缺点：提高了复杂度，每次连接断开需要进行计数; 实现：将连接数的倒数当权重值。 2、最快响应速度法 根据请求的响应时间，来动态调整每个节点的权重，将响应速度快的服务节点分配更多的请求，响应速度慢的服务节点分配更少的请求，俗称能者多劳，扶贫救弱。 优点：动态，实时变化，控制的粒度更细，跟灵敏; 缺点：复杂度更高，每次需要计算请求的响应速度; 实现：可以根据响应时间进行打分，计算权重。 3、观察模式法 观察者模式是综合了最小连接数和最快响应度，同时考量这两个指标数，进行一个权重的分配。 【编辑推荐】
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