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如果项目的用户量少、访问量不大、数据量也不多的时候，一台服务器足以支撑，那么直接项目部署一套，直接访问使用就可以了，但是当用户和数据量不断增多，访问量（并发量）不断增加，一台服务器不在能够支撑业务的时候，就需要使用多台机器，设计高性能的集群来应对。

那么当我部署了多台服务器（这里假如是两台），那么调用方是如何访问的呢？服务方如何均衡访问的流量呢？这时候就需要引出负载均衡了。

负载均衡就是通过一定的策略，把用户的访问量均匀地转发给后端的服务器；负载均衡可以提高系统的服务能力和高可用性。

负载均衡分类

常见的负载均衡技术有三种：

DNS负载均衡：大概的原理是，当用户访问域名的时候，需要先通过DNS解析域名，找到对应的IP地址，在这个过程中，可以让DNS服务器，根据用户的地理位置，返回不同的IP，这样就可以实现负载均衡，同时也可以提升用户的访问速度。

软件负载均衡：用软件来实现流量的分发，有基于传输层实现的负载均衡，比如LVS，也有基于应用层来实现的，比如Nginx；软件负载均衡实现起来很简单，只需要在服务器上部署并进行配置就可以实现；

硬件负载均衡：用硬件来实现负载均衡，比如F5（F5 Network Big-IP），这是一台网络设备，性能很高，同时价格非常的贵。

从另外一个角度对负载均衡进行分类，可以分成两种：

服务端负载均衡：调用方只访问负载均衡的IP，不需要管后面有多少台服务器。

客户端负载均衡：服务端部署多台服务器，客户端知道每台服务器的地址，并通过一定的路由规则，均衡地访问，比如Spring Cloud Ribbon，当然客户端的负载均衡，通常是需要服务注册发现的配合。

常见的负载均衡调度算法

轮循(Round Robin)：将请求循环分配给有效的服务器；

加权轮循(Weighted Round Robin)：轮训的升级版，给后端的服务器分配不同的权限，根据权重进行循环分配；比如A、B服务器权重分别是100和50，那么请求会保持2:1的比例进行分配；

最少连接数(Least Connection)：分配的请求根据每台服务器当前所打开的连接数来进行分配；

源IP哈希(Source IP Hash)：对调用方的IP进行HASH运算，并根据这个计算结果分配服务器，这样的好处是同一个主机的请求，始终会被同一个服务器响应（但是不一定均衡）。