现实生活中，我们能经常听到别人说，通过搭建机器集群来抗住大流量和大用户量。如何组织机器集群和服务集群对大量流量请求进行高效服务是一个有挑战的问题。负载均衡器就是用来解决针对流量请求分配机器集群和服务集群的利器。
一、什么是负载均衡？
我们从一个实际的工作需求开始讲述负载均衡器吧。有一天，领导给你分配一个需求，你兴高采烈地去写代码，当写到一半时发现要依赖另一个模块，而另一个模块是部署在两台机器上，这时如何把你的请求合理地分配到这两台机器上呢？这时可以引入负载均衡器技术来调度请求流量。
负载均衡（Load Balance）的意思是将大量作业合理地分摊到多个操作单元上进行执行。主要用于解决互联网架构中的高并发和高可用的问题。
二、有哪些负载均衡技术？
负载均衡器主要分为硬件负载均衡和软件负载均衡两大类。
2.1 硬件负载均衡技术
直接在服务器和外部网络间安装负载均衡设备，这种设备我们通常称之为负载均衡器。由于专门的设备完成专门的任务，独立于操作系统，整体性能得到大量提高，加上多样化的负载均衡策略，智能化的流量管理，可达到最佳的负载均衡需求。 一般而言，硬件负载均衡在功能、性能上优于软件方式，不过成本昂贵，比如最常见的就是F5负载均衡器。
优点： 能够直接通过智能交换机实现,处理能力更强，而且与系统无关，负载性能强
缺点：成本高，除设备价格高昂，而且配置冗余．很难想象后面服务器做一个集群，但最关键的负载均衡设备却是单点配置；无法有效掌握服务器及应用状态。只是从网络层面来判断负载情况，有时网络负载正常的情况下，应用层可能已经堵塞了。
2.2 软件负载均衡技术
在互联网架构设计中，应用率比较高的是软件负载均衡技术。软件负载均衡技术是基于系统与应用的负载均衡技术，能够更好地根据系统与应用的状况来分配负载情况。主流的软件负载均衡器有LVS、Nginx和HAproxy。
优点：复杂应用下，软件负载均衡能够根据系统与应用情况来分配业务负载，效率很高。性价比很高，对于一些只需要几台服务器就能支撑的业务，使用软件负载均衡技术更加合适。
缺点：负载能力受服务器本身性能的影响，性能越好，负载能力越大。
LVS：内核态转发型的高可用工具，是一种基于传输层的负载均衡器，主要原理就是对网络数据报文做些更改，然后进行转发,支持的状态检测方法也比较完善，有端口检测，url检测和自定义脚本检测。 抗负载能力强，性能高，稳定性高，可靠性高，自身有完美的热备方案(Keepalived+lvs)。
Nginx：工作在网络层和应用层，主流的反向代理软件，可以通过代理的功能实现负载均衡的功能，本身功能比较完善，既可以做静态站点，缓存又可以做负载均衡器，配置上可以优化的地方很多，有端口检测和url的检测，但是检测的方式是被动式的，会对用户的访问造成一定的影响。
HAproxy：工作在TCP层和HTTP层，支持虚拟机，支持Session的保持，Cookie的引导，同时支持通过获取指定的url来检测后端服务器的状态。单纯从效率上来看，优于Nginx。
三、常用负载均衡算法？
具体的负载均衡算法通常有以下几种：
轮询（Round Robin，RR）
所有请求被一次分发到每台应用服务器上，即每台服务器需要处理的请求数目都相同，适合于素有服务器硬件都相同的场景。
加权轮询（Weighted Round Robin，WRR）
根据应用服务器硬件性能的 情况，在 轮询的基础上，按照配置的权重将请求分发到每个服务器，高性能的服务器能分配更多请求。
随机（Random）
请求被随机分配到各个应用服务器，在 许多场合下，这种方案都很简单实用，因为好的随机数本身就很均衡。即使应用服务器硬件配置不同，也可以使用加权随机算法。
最少连接（Least Connections）
记录每个应用服务器正在处理额连接数（请求数），将新到的请求分发到最少连接的服务器上，应该说，这是最符合负载均衡定义的算法。同样，最少连接算法也可以实现加权最少连接。
源地址散列（Source hashing）
根据请求来源的IP地址进行Hash计算，得到应用服务器，这样来自同一个IP地址的请求总在同一个服务器上处理，该请求的上下文信息可以存储在这台服务器上，在一个会话周期内重复使用，从而实现会话黏滞。
四、负载均衡器在互联网架构中应用
互联网架构对负载均衡器应用主要采用的是软件负载均衡技术。下面以经典三层架构模型来说明负载均衡技术的应用和选型。
1）用户请求选择接入层（Nginx）是通过DNS轮询来实现的，DNS会通过轮询算法返回一个Nginx进行负载均衡。
2）用户请求到达接入层（Nginx）后，Nginx通过权重算法或者随机算法选择逻辑层的一个节点转发请求。
3）用户请求到过逻辑层后，逻辑层通过与存储层的所有节点建立连接池，或者保存所有存储层节点的地址信息，因为数据的存储是固定在一个节点上的，所以要求同一个用户的请求能够路由到同一个存储节点上去。最简单的负载均衡实现可以依据用户账号进行HASH选择。
当然，基于HASH选择会给数据迁移和扩缩容带来一定的麻烦，这个问题的解决我们以后再详细讨论。
转自原文链接：
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