负载均衡算法有哪三种，常用的负载均衡策略有哪些

在构建高可用、高并发以及具备良好扩展性的服务器集群架构时，负载均衡扮演着流量的“交通指挥官”角色，其核心使命在于将涌入的网络请求高效、合理地分发到后端的多台服务器上，从而避免单点过载，提升整体系统的处理能力和响应速度，在众多负载均衡策略中，轮询算法、最少连接算法以及源地址哈希算法构成了最基础且应用最广泛的三大核心算法，这三种算法分别代表了静态分配、动态分配以及会话保持三种不同的流量分发逻辑，深入理解其原理与适用场景,是进行系统架构优化的关键基石。

轮询算法：简单高效的静态分配

轮询算法是负载均衡中最基础、最直观的策略，其核心逻辑是“雨露均沾”，在这种机制下，负载均衡器会将每一个外部请求按顺序逐一分配给后端的服务器节点，从第一个节点开始，一直分配到最后一个节点,然后再重新开始循环。

基础轮询的原理与局限
基础轮询算法假设后端每一台服务器的硬件配置、处理能力以及当前负载状态都是完全一致的，它不关心服务器当前的CPU使用率或内存占用情况，仅仅机械地执行分配任务，这种算法的优势在于实现简单、系统开销极小，且不会导致请求集中在某一台机器上，在实际的生产环境中，服务器集群往往由不同批次、不同配置的机器组成，即“异构集群”，在这种情况下，基础轮询会导致配置较低的服务器因处理不过来而拥塞，而配置较高的服务器却处于闲置状态,造成资源浪费。

加权轮询的专业解决方案
为了解决异构环境下的分配不公问题，加权轮询应运而生，这是对基础轮询的升级版，架构师可以为每一台后端服务器分配一个“权重值”，该值通常代表服务器的性能强弱，一台配置为16核32G的服务器可以设置权重为4，而一台8核16G的服务器权重设置为2，负载均衡器会根据权重比例来分配请求，权重高的服务器将接收到更多的流量。
在具体的工程实践中，加权轮询又分为“平滑加权轮询”和“普通加权轮询”，普通加权轮询可能在短时间内出现流量分配不均（如权重4的机器连续处理4个请求），而平滑加权轮询则通过算法优化，确保请求在时间轴上的分布更加均匀，避免流量突发导致的瞬时压力，对于Web服务器集群处理静态页面或短连接请求,加权轮询是性价比最高的选择。

最少连接算法：动态感知的智能调度

如果说轮询算法是“盲目”的平均主义，那么最少连接算法则是一种“动态”的智能调度策略，它的核心分配依据是后端服务器当前正在处理的活跃连接数，负载均衡器会实时监控每一台服务器上的连接负载,并将新的请求优先分配给当前连接数最少的那台服务器。

长连接场景下的最优解
这种算法特别适用于请求处理时间长短不一的场景，在处理复杂的数据库查询、大文件下载或者API网关等长连接业务时，不同的请求占用的服务器资源时间差异巨大，如果使用轮询，一台服务器可能因为堆积了几个耗时极长的任务而被“拖死”，而另一台服务器却处于空闲状态，最少连接算法能够敏锐地感知到这种差异，自动将流量引导至空闲机器,从而最大化集群的并发处理能力。

加权最少连接的进阶应用
与轮询类似，最少连接算法也衍生出了加权最少连接版本，在实际架构中，单纯比较连接数往往不够精准，因为高性能服务器处理100个连接可能比低性能服务器处理50个连接还要轻松，加权最少连接算法引入了“服务器性能权重”作为调节因子，其计算逻辑通常是将“当前活跃连接数”除以“服务器权重”，所得比值最小的服务器将被选为下一个分发目标，这种算法在微服务架构和复杂的业务逻辑层（Layer 7）中被广泛采用，能够显著降低用户请求的延迟,提升系统的整体吞吐量。

源地址哈希算法：会话保持的稳定锚点

源地址哈希算法，通常被称为IP Hash，是一种基于请求来源进行分配的策略，其核心机制是根据客户端的IP地址（或URL、Header等特定标识）计算出一个哈希值，然后通过该哈希值对服务器列表的总长度进行取模运算,最终得到的结果便是该请求应该被分发到的服务器索引。

解决会话一致性的痛点
在电子商务、社交网络或需要用户登录的系统中，会话保持是一个至关重要的需求，通常情况下，用户的会话信息存储在服务器的本地内存或缓存中，如果用户第一次请求落在了服务器A，并在服务器A上登录了，那么他的第二次请求如果被负载均衡器分发到了服务器B，服务器B无法识别该用户的会话，就会强制要求用户重新登录，这会极大地破坏用户体验。
源地址哈希算法通过算法保证，同一个IP地址发出的所有请求，只要后端服务器列表不发生变化，都会被固定分发到同一台服务器上，这种机制完美解决了会话一致性问题,确保了用户在访问过程中的连续性。

一致性哈希的架构演进
传统的源地址哈希算法存在一个致命缺陷：当后端服务器集群进行扩容或缩容（即节点数量发生变化）时，哈希取模的结果会发生剧烈变化，导致绝大多数请求的映射关系被打破，引起“缓存雪崩”或大面积的会话丢失，为了解决这一问题，专业的架构中会采用一致性哈希算法，一致性哈希通过引入哈希环的概念，将服务器和请求的Key都映射在环上，只有当新增或移除的服务器节点在环上相邻的区间内，才会影响该区间的请求分发，而其他大部分请求的映射关系保持不变，这为分布式缓存系统（如Redis集群）和需要极高稳定性的有状态服务提供了强有力的保障。

归纳与专业选型建议

在实际的架构设计中，不存在一种“万能”的负载均衡算法,专业的架构师需要根据业务的具体特性进行灵活选型甚至组合使用。

对于静态资源服务（如图片、CSS、JS文件），服务器处理差异小，请求耗时短，加权轮询是首选，配置简单且效率极高。
对于动态Web服务或API网关，请求处理时间波动大，加权最少连接能更好地平衡负载，降低延迟。
对于需要登录认证或涉及分布式缓存的业务，源地址哈希或一致性哈希则是保障用户体验和数据一致性的必要手段。

现代的高级负载均衡设备（如F5、Nginx Plus）往往支持“混合模式”，例如在保持会话哈希的同时，检测目标服务器是否健康，如果某台服务器宕机，算法会自动将流量重新哈希到其他健康的节点,从而在保证一致性的同时兼顾高可用性。

相关问答

Q1：在微服务架构中，为什么通常不推荐使用源地址哈希算法？
A： 在微服务架构中，服务强调无状态性，以便于水平扩展，源地址哈希算法会导致请求固定在某台服务器上，破坏了负载均衡的均匀性，容易造成某些服务节点过载而其他节点空闲，微服务通常配合无状态的Token认证或分布式Session（如Redis存储），不需要依赖服务器本地存储会话,因此使用轮询或最少连接算法能更好地利用集群资源。

Q2：加权轮询和加权最少连接算法，哪种更适合数据库读写分离的负载均衡？
A： 通常加权最少连接更适合，数据库查询（读操作）的复杂度差异很大，简单的SQL可能毫秒级返回，而复杂的报表查询可能持续数秒，如果使用加权轮询，复杂的查询可能会堆积在某台数据库服务器上，导致连接池耗尽，加权最少连接能根据当前的连接负载动态分发，避免单机因长事务阻塞，但如果是写操作（主库），通常需要主从复制机制,负载均衡策略会有所不同。