常见的静态负载均衡算法

静态负载均衡算法

轮询（Round Robin）法

轮询很容易实现，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。

使用轮询策略的目的是，希望做到请求转移的绝对均衡，但付出的代价性能也是相当大的。

为了保证 pos 变量的并发互斥，引入了重量级悲观锁 synchronized，将会导致该轮询代码的并发吞吐量明显下降。

轮询法适用于机器性能相同的服务，一旦某台机器性能不好，极有可能产生木桶效应，性能差的机器扛不住更多的流量。

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。

由概率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后台的每一台服务器，也就是轮询法的效果。

同样地，它也不适用于机器性能有差异的分布式系统。

随机轮询法

所谓随机轮询，就是将随机法和轮询法结合起来，在轮询节点时，随机选择一个节点作为开始位置 index，此后每次选择下一个节点来处理请求，即（index+1）% size。

这种方式只是在选择第一个节点用了随机方法，其他与轮询法无异，缺点跟轮询一样。

源地址哈希法

源地址哈希法的思想是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，将此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。

该方法适合访问缓存系统，如果为了增强缓存的命中率和单调性，可以用一致性哈希算法。

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。

Nginx 的负载均衡默认算法是平滑加权轮询算法。