平时上网，大家可能对负载均衡不太察觉，然而它实则无所不在。就好比在大型商场，顾客被引导至不同的收银台进行结账，这样大家就不必长时间等待。在网络中，负载均衡技术正是将请求分散至多台服务器，以实现高效处理。
负载均衡的定义你真了解吗
简单来说，负载均衡就是让多台服务器共同承担任务。以公司为例，若众多文件都由一人处理，定会疲惫不堪，若分配给多人，则轻松许多。在网络环境中，这便是优化资源分配。对于小型网站，初期可能只需一台服务器处理少量请求。但随着用户增多，单台服务器难以应对，此时负载均衡便能有效提升整体性能，确保系统稳定运行，防止某台服务器过载或闲置。此外，即便某台服务器出现故障，整个系统仍能正常运作，增强了系统的容错能力。
它的作用非常显著。比如在电商购物节期间，订单请求量庞大，若不进行负载均衡，系统将面临崩溃风险。合理地将请求分散到多个服务器上，才能确保系统稳定运行，避免出现卡顿或画面加载失败等问题。
工作原理其实不复杂
用户向服务器发送了请求，这些请求首先抵达了负载均衡器这个中间环节。这就像快递先送到了本地快递点。随后，负载均衡器会依据既定的算法，将请求分配给各个服务器。
轮询算法是依次让每个服务器轮流处理，操作简便明了。至于最少连接法，则是将请求分配给当前连接数最少的服务器。服务器处理完请求后，会将结果先传递给负载均衡器，随后由负载均衡器转发给用户。此外，负载均衡器还会定期检查服务器的健康状况，就像定期为员工做体检。一旦发现服务器出现问题，就会停止分配新任务给它。
某些新闻网站每日浏览者众多。若缺乏一套有效的请求处理与检查体系，网站加载速度将显著降低，用户流失将难以避免。
负载均衡的分类不少
首先，我们得从实现方式上对它们进行区分。硬件负载均衡是借助特定设备来完成的，其性能相当出色，但代价不菲。一些大型企业，对稳定性和性能有着极高的要求，它们愿意为此投入大量资金。比如，银行在处理大量金融业务数据时，就会采用这种方式。
软件负载均衡成本较低，只需软件即可实现，但服务器性能可能成为限制。对于资金有限的初创企业，若对性能需求不高，软件负载均衡是一个不错的选择。
范围上可分为本地和全局两种负载均衡。本地负载均衡是在本地区域内让服务器共同承担工作。相对的，全局负载均衡则是为了应对不同地域的服务器集群而设计的。以跨国企业为例，它们在多个国家设有服务器，面对这种复杂的网络结构，实施全局负载均衡显得尤为重要。
算法多有各自用途
轮询法大家应该都很熟悉，就是逐个分配任务。对于服务器性能相似的小型企业官网来说，这种方法非常适用。但如果服务器的性能存在差异，那么加权轮询法就能发挥作用了。根据服务器性能的不同，我们为其设定不同的权重，性能优越的服务器会承担更多的任务。
在长时间连接的请求中，例如某些网络游戏服务器需要接收玩家持续的数据交互，此时采用最少连接法尤为重要。这种方法将新请求分配给当前连接数最少的服务器，以确保整体操作的顺畅。此外，源地址哈希法也颇具特色，它根据客户端的IP地址进行计算，将请求定向发送至特定服务器。对于那些有特殊安全需求或需保持会话一致性的场景，这种算法尤为适用。
应用场景广泛着呢
首先，得聊聊Web服务器集群。当众多用户浏览网页时，负载均衡技术会将外部请求分配给多个服务器。以大型视频网站为例，用户众多，都在观看视频。若不采用负载均衡，所有用户都涌向单一服务器，那他们的体验就会非常糟糕。
数据库集群需要通过负载均衡来达成读写分离和分散压力的目的。类似那些规模庞大的社交平台，它们存储了海量的用户信息，要想保证数据的读写速度，就必须借助负载均衡。在微服务架构中，负载均衡确保了服务间的均衡分配，同时还能应对故障，从而保障系统的稳定和高效运行。比如打车软件，众多服务在后台进行交互和协作，全靠负载均衡进行调度。
实现方式也多样
以Nginx的负载均衡配置为例，它支持多种分配策略，如轮询、最少连接、加权轮询等，并将请求分配至后端服务器群。众多中小型企业在构建网络服务系统时，常采用此法。实际上，无论是硬件还是软件的负载均衡方案，关键在于是否契合现有业务场景与需求。唯有如此，方能构建出既高效又可靠的系统。
提及此事，你是否想起了日常中因未妥善处理负载均衡而遭遇的不愉快体验？若觉得本文有所助益，不妨点赞、转发、留言交流。