一篇读懂分布式架构下的负载均衡
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弱点：假如某个节点呈现妨碍，会导致这个节点上的客户端无法行使，无法担保高可用。当某一用户成为热门用户，那么会有庞大的流量涌向这个节点，导致冷热漫衍不平衡，无法有用操作起集群的机能。以是当热门变乱呈现时，一样平常会将源地点哈希法切换成轮询法。
哈希法 4、加权轮询法 差异的后端处事器也许呆板的设置和当前体系的负载并不沟通，因此它们的抗压手段也不沟通。给设置高、负载低的呆板设置更高的权重，让其处理赏罚更多的请;而设置低、负载高的呆板，给其分派较低的权重，低落其体系负载，加权轮询能很好地处理赏罚这一题目，并将哀求次序且凭证权重分派到后端。 加权轮询算法要天生一个处事器序列，该序列中包括n个处事器。n是全部处事器的权重之和。在该序列中，每个处事器的呈现的次数，便是其权重值。而且，天生的序列中，处事器的漫衍应该尽也许的匀称。好比序列{a, a, a, a, a, b, c}中，前五个哀求城市分派给处事器a，这就是一种不匀称的分派要领，更好的序列应该是：{a, a, b, a, c, a, a}。 利益：可以将差异呆板的机能题目纳入到考量范畴，集群机能最优最大化; 弱点：出产情形伟大多变，处事器抗压手段也无法准确估算，静态算法导致无法及时动态调解节点权重，只能粗拙优化。 加权轮询 5、加权随机法 与加权轮询法一样，加权随机法也按照后端呆板的设置，体系的负载分派差异的权重。差异的是，它是凭证权重随机哀求后端处事器，而非次序。 6、键值范畴法 按照键的范畴举办欠债，好比0到10万的用户哀求走第一个节点处事器，10万到20万的用户哀求走第二个节点处事器……以此类推。 利益：轻易程度扩展，跟着用户量增进，可以增进节点而不影响旧数据; 弱点：轻易欠债不平衡，好比新注册的用户活泼度高，旧用户活泼度低，那么压力就全在新增的处事节点上，旧处事节点机能挥霍。并且也轻易单点妨碍，无法满意高可用。
键值范畴法 (注：以上所提到的单点妨碍，都可以用主从方法来办理，从节点监听主节点心跳，当发明主节点衰亡，从节点切换成主节点顶替上去。这里可以思索一个题目，怎么计划集群主从可以最洪流平上低落本钱) 动态欠债平衡算法： 1、最小毗连数法 按照每个节点当前的毗连环境，动态地选取个中当前积存毗连数起码的一个节点处理赏罚当前哀求，尽也许地进步后端处事的操作服从，将哀求公道地分流到每一台处事器。俗称闲的人不能闲着，各人一路动起来。 利益：动态，按照节点状况及时变革; 弱点：进步了伟大度，每次毗连断开必要举办计数; 实现：将毗连数的倒数当权重值。 2、最快相应速率法 按照哀求的相应时刻，来动态调解每个节点的权重，将相应速率快的处事节点分派更多的哀求，相应速率慢的处事节点分派更少的哀求，俗称能者多劳，扶贫救弱。 利益：动态，及时变革，节制的粒度更细，跟迅速; 弱点：伟大度更高，每次必要计较哀求的相应速率; 实现：可以按照相应时刻举办打分，计较权重。 3、调查模式法 调查者模式是综合了最小毗连数和最快相应度，同时考量这两个指标数，举办一个权重的分派。 【编辑保举】
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