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🗣 Wd提问: 负载均衡

🤖 Ai回答:
负载均衡（Load Balancing）是分布式系统中的一项关键技术，用于将工作负载（如网络请求、计算任务等）合理分配到多个服务器、节点或资源上，以提高系统的性能、可用性、可扩展性和容错能力。

一、负载均衡的核心目标

1、提高系统吞吐量：通过并行处理请求，提升整体处理能力。
2、避免单点过载：防止某个服务器因请求过多而崩溃。
3、提升可用性与容错性：当某个节点故障时，流量可自动切换到其他健康节点。
4、实现弹性伸缩：配合自动扩缩容机制，动态调整资源。

二、负载均衡的类型

1、按实现层级划分

| 层级 | 名称 | 常见协议 | 特点 |

| 四层（传输层） | L4 负载均衡 | TCP/UDP | 基于 IP + 端口转发，性能高，不解析应用内容 |
| 七层（应用层） | L7 负载均衡 | HTTP/HTTPS、gRPC 等 | 可解析 URL、Header、Cookie 等，支持更智能的路由策略 |

2、按部署方式划分

硬件负载均衡器：如 F5、Citrix ADC，性能强但成本高。
软件负载均衡器：
开源：Nginx、HAProxy、Envoy、Traefik
云服务：AWS ALB/NLB、阿里云 SLB、腾讯云 CLB
客户端负载均衡：如 Ribbon（Spring Cloud）、gRPC 客户端负载均衡，由客户端决定调用哪个服务实例。

三、常见负载均衡算法

| 算法 | 描述 | 适用场景 |
|
| 轮询（Round Robin） | 依次分配请求 | 服务器性能相近 |
| 加权轮询（Weighted Round Robin） | 按权重分配请求 | 服务器性能不均 |
| 最少连接（Least Connections） | 分配给当前连接数最少的服务器 | 长连接或请求处理时间差异大 |
| 源 IP 哈希（IP Hash） | 根据客户端 IP 哈希固定分配 | 需要会话保持（Session Stickiness） |
| 随机（Random） | 随机选择服务器 | 简单场景，配合健康检查使用 |
| 一致性哈希（Consistent Hashing） | 减少节点变动时的数据迁移 | 缓存系统、分布式存储 |

四、关键特性

健康检查（Health Check）：定期探测后端服务是否可用，自动剔除故障节点。
会话保持（Session Persistence）：确保同一用户请求始终路由到同一后端（如使用 Cookie 或 IP 绑定）。
SSL 终止（SSL Termination）：在负载均衡器上解密 HTTPS，减轻后端压力。
高可用架构：负载均衡器本身也需冗余部署（如主备、集群）。

五、典型应用场景

1、Web 服务集群：将用户请求分发到多个 Web 服务器。
2、微服务架构：服务间调用通过负载均衡选择实例。
3、数据库读写分离：读请求分发到多个只读副本。
4、CDN 边缘节点调度：将用户导向最近或最空闲的边缘节点。

六、示例：Nginx 负载均衡配置

nginx
http {
upstream backend {
负载均衡算法：默认为轮询
server 192.168.1.10:8080 weight=3;
server 192.168.1.11:8080;
server 192.168.1.12:8080 backup; 备用节点
}

server {
listen 80;
location / {
proxy_pass http://backend;
}
}
}

七、注意事项

负载均衡不能解决所有性能问题，需结合缓存、数据库优化等手段。
过度依赖会话保持可能影响横向扩展能力。
在微服务中，服务发现（如 Consul、Eureka）常与负载均衡协同工作。

如需深入了解某一方面（如 Kubernetes 中的 Service 负载均衡、L4 vs L7 对比、云厂商实现等），欢迎继续提问！

Ai作答

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