负载均衡是一种能够提高服务器运行效率的新型网络概念，主要是通过平衡客户端流量实现的，但是很多人依然对这个概念比较好奇，想知道负载均衡的算法有哪些，所以下面来为大家简单介绍负载均衡算法有哪些？以及负载均衡的算法优缺点分别是什么？
分布式系统中，大部分系统调用都会涉及到负载均衡，例如：客户端发往服务端的请求首先到达反向代理，然后反向代理再通过负载均衡算法将请求转发到业务系统；或者后端业务系统各模块间的调用前，也需要通过负载均衡算法选择到一个目标节点。
负载均衡（Load Balancing）是指将系统的负载均匀地分发到多个资源上，以提高系统的性能、可用性和可扩展性。
负载均衡是什么鬼？从字面意思来看，它应该有两层意思分别是负载和均衡。而对于系统负载均衡它同样具有两层意思，其中系统负载指的系统能够承载的最大访问流量，系统均衡指的是前端请求要均匀地分配给后端机器，同时，同一用户要尽可能分配给同一机器。系统通过负载均衡以后具有如下好处：
四层负载均衡支持IPv4协议和IPv6协议，是基于流的服务端负载均衡，对报文进行逐流分发，将同一条流的报文分发给同一个服务器。四层负载均衡对基于HTTP的七层业务无法做到按内容进行分发，限制了负载均衡的适用范围。四层负载均衡有NAT（Network AddressTranslation，网络地址转换）和直接路由（Direct Routing，以下简称DR）两种应用方式。
1、欠采样，减少数量较多那一类样本的数量，使得正负样本比例均衡。 2、过采样，增加数量较少那一类样本的数量，使得正负样本比例均衡。 3、不处理样本，样本分类阈值移动。
常见的负载均衡算法，大概有 7 种。它们分别是：完全随机算法、加权随机算法、完全轮询算法、加权轮询算法、平滑加权轮询算法、哈希算法、最小压力算法。本文结合我个人的理解，给大家从头来写出 6 种负载均衡算法。
记得同事曾说过一个故事：在他刚工作的时候，他同事有一天兴冲冲的跑到公司说，你们知道吗，公司请了个大牛。大牛？对，那人会写AJAX！哇，真是大牛啊，跟着他，可以学不少东西啊。我听了笑了，但有点难以理解，因为现在几乎只要是一个开发，都会写AJAX，怎么写个AJAX就算大牛呢？
4 层的负载均衡更偏向底层能力的转发，相对于 7 层负载均衡，负载性能更好。7 层负载均衡能做更细微粒度的负载决策。
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、大数据、人工智能领域 来源：xybaby 链接： http://www.cnblogs.com/xybaby/p/7867735.html 古人云，不患寡而患不均。 在计算机的世界，这就是大家耳熟能详的负载均衡（load balancing），所谓负载均衡，就是说如果一组计算机节点（或者一组进程）提供相同的（同质的）服务，那么对服务的请求就应该均匀的分摊到这些节点上。负载均衡的前提一定是“provide a single Intern
你说这5连问，谁受得了啊，从浅到深，一环扣一环，简直不要了，别怕，仔细阅读本文，这些问题都会迎刃而解。
Ribbon 是 Netflix 开发的一个客户端负载均衡器，它支持多种负载均衡算法，包括轮询、随机、加权轮询等。在 Spring Cloud LoadBalancer 中，Ribbon 被用作默认的负载均衡器。使用 Ribbon 可以很容易地实现服务实例的负载均衡。
相比Ribbon负载均衡策略里的十八般兵器，Dubbo就显得低调的多了，它只提供了负载均衡四件套，让我们先来简单了解一下:
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什么是负载均衡 负载均衡，英文名称为Load Balance，指由多台服务器以对称的方式组成一个服务器集合，每台服务器都具有等价的地位，都可以单独对外提供服务而无须其他服务器的辅助。通过某种负载分担技术，将外部发送来的请求均匀分配到对称结构中的某一台服务器上，而接收到请求的服务器独立地回应客户的请求。负载均衡能够平均分配客户请求到服务器阵列，借此提供快速获取重要数据，解决大量并发访问服务问题，这种集群技术可以用最少的投资获得接近于大型主机的性能。 负载均衡分为软件负载均衡和硬件负载均衡，前者的代表是
大型网站都要面对庞大的用户量，高并发，海量数据等挑战。为了提升系统整体的性能，可以采用垂直扩展和水平扩展两种方式。
在分布式系统中，负载均衡是一项至关重要的技术，它可以通过合理地分配请求负载，将客户端请求均匀地分布到多个服务提供者上，以提高系统的稳定性、可靠性和性能。Dubbo作为一款高性能的分布式服务框架，提供了丰富的负载均衡策略，并通过LoadBalance接口和其实现原理来支持不同的负载均衡算法。
在分布式系统中，多台服务器同时提供一个服务，往往就需要一个负载均衡算法，来分发流量。
轮循均衡（Round Robin）：每一次来自网络的请求轮流分配给内部中的服务器，从1至N然后重新开始。此种均衡算法适合于服务器组中的所有服务器都有相同的软硬件配置并且平均服务请求相对均衡的情况。
服务消费者从服务配置中心获取服务的地址列表后需要选取其中一台发起RPC/HTTP调用，这时需要用到具体的负载均衡算法。常用的负载均衡算法有轮询法、加权轮询法、随机法、加权随机法、源地址哈希法、一致性哈希法等。
地负载均衡是指对本地的服务器群做负载均衡，全局负载均衡是指对分别放置在不同的地理位置、有不同网络结构的服务器群间作负载均衡。
负载均衡 建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展 网络设备和 服务器的带宽、增加 吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。
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负载平衡（Load balancing）是一种在多个计算机（网络、CPU、磁盘）之间均匀分配资源，以提高资源利用的技术。使用负载均衡可以最大化服务吞吐量，可能最小化响应时间，同时由于使用负载均衡时，会使用多个服务器节点代单点服务，也提高了服务的可用性。
前面我们讲了Nacos客户端如何获取实例列表，如何进行缓存处理，以及如何订阅实例列表的变更。在获取到一个实例列表之后，你是否想过一个问题：如果实例列表有100个实例，Nacos客户端是如何从中选择一个呢？
百度词条里的解释是：负载均衡，英文叫Load Balance，意思就是将请求或者数据分摊到多个操作单元上进行执行，共同完成工作任务。 它的目的就通过调度集群，达到最佳化资源使用，最大化吞吐率，最小化响应时间，避免单点过载的问题。
到目前为止，我已经为你介绍了分布式起源、分布式协调与同步、分布式资源管理与负载调度、分布式计算技术、分布式通信技术和分布式数据存储。
dubbo中涉及到的负载均衡算法只要有四种：Random LoadBalance(随机均衡算法)、RoundRobin LoadBalance(权重轮循均衡算法)、LeastAction LoadBalance(最少活跃调用数均衡算法)、ConsistentHash LoadBalance(一致性Hash均衡算法)。 在dubbo中，首先定义了一个LoadBalance的接口。 public interface LoadBalance { /** * select one inv
dubbo中涉及到的负载均衡算法只要有四种：Random LoadBalance(随机均衡算法)、RoundRobin LoadBalance(权重轮循均衡算法)、LeastAction LoadBalance(最少活跃调用数均衡算法)、ConsistentHash LoadBalance(一致性Hash均衡算法)。 在dubbo中，首先定义了一个LoadBalance的接口。 public interface LoadBalance { /** * select one in
假设你订阅了一个别人的服务，从注册中心查询得到了这个服务的可用节点列表，而这个列表里包含了几十个节点，这个时候你该选择哪个节点发起调用呢？这就是客户端负载均衡算法的问题。
对于整个数据建模来看，数据均衡算法属于数据预处理一环。当整个数据集从调出数据库到拿到手的时候，对于分类数据集来说类别一般都是不均衡的，整个数据集合也是较为离散的。因此不可能一拿到数据集就可进行建模，类别的不均衡会极大影响建模判断准确率。其中我们希望整个数据集合的类别数目都是相似的，这样其特征数据权重能够更好的计算出来，便于分类。对于预测模型也是如此。数据均衡是整个数学建模以及研究最重要不得不重视的一环，下面我将详细介绍数据均衡的方法以及运用的不同场景。
常见的几种负载均衡算法 📷 1、轮询法 将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上，它均衡地对待后端的每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。 2、随机法 通过系统的随机算法，根据后端服务器的列表大小值来随机选取其中的一台服务器进行访问。由概率统计理论可以得知，随着客户端调用服务端的次数增多， 其实际效果越来越接近于平均分配调用量到后端的每一台服务器，也就是轮询的结果。 3、源地址哈希法 源地址哈希的思想是根据获取客户端的IP地址，通过哈希函数计算得到的一个数值，用该数值对服务器列表的大小进行取
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所谓负载均衡就是将外部发送过来的请求均匀或者根据某种算法分配到对称结构中的某一台服务器中。负载均衡可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡，常见的硬件负载均衡有F5、Array等，但是这些设备都比较昂贵。相比之下，利用软件来实现负载均衡就比较简单了，常见的像是 Nginx 的反向代理负载均衡。
LoadBalance 中文意思为负载均衡，它的职责是将网络请求，或者其他形式的负载“均摊”到不同的机器上。避免集群中部分服务器压力过大，而另一些服务器比较空闲的情况。通过负载均衡，可以让每台服务器获取到适合自己处理能力的负载。在为高负载服务器分流的同时，还可以避免资源浪费，一举两得。负载均衡可分为软件负载均衡和硬件负载均衡。在我们日常开发中，一般很难接触到硬件负载均衡。但软件负载均衡还是可以接触到的，比如 Nginx。在 Dubbo 中，也有负载均衡的概念和相应的实现。Dubbo 需要对服务消费者的调用请求进行分配，避免少数服务提供者负载过大。服务提供者负载过大，会导致部分请求超时。因此将负载均衡到每个服务提供者上，是非常必要的。Dubbo 提供了4种负载均衡实现，分别是基于权重随机算法的 RandomLoadBalance、基于最少活跃调用数算法的 LeastActiveLoadBalance、基于 hash 一致性的 ConsistentHashLoadBalance，以及基于加权轮询算法的 RoundRobinLoadBalance。这几个负载均衡算法代码不是很长，但是想看懂也不是很容易，需要大家对这几个算法的原理有一定了解才行。如果不是很了解，也没不用太担心。我们会在分析每个算法的源码之前，对算法原理进行简单的讲解，帮助大家建立初步的印象。
1 什么是负载均衡 网络的各个核心部件随着业务量的提高、访问量和数据流量的快速增长，其处理能力和计算强度也相应增大，使得单一设备根本无法承担。在此情况下，如果扔掉现有设备去做大量的硬件升级，这样将造成现有资源的浪费，而且如果再面临下一次业务量的提升，这又将导致再一次硬件升级的高额成本投入，甚至性能再卓越的设备也不能满足当前业务量的需求。于是，负载均衡机制应运而生。 负载均衡（Load Balance）建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处
Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端负载均衡的工具。
将不同功能分离部署可以实现一定程度的伸缩性，但是随着网站的访问量逐步增加，即使分离到最小粒度的独立部署，单一的服务器也不能满足业务规模的要求。因此必须使用服务器集群，即将相同服务部署在多态服务器上构成一个集群整体对外提供服务。
Dubbo： https://dubbo.apache.org/zh/docs/v2.7/dev/source/loadbalance/#21-randomloadbalance
分摊到多个操作单元上进行执行，和它的英文名称很匹配。就是我们需要一个调度者，保证所有后端服务器都将性能充分发挥，从而保持服务器集群的整体性能最优，这就是负载均衡。 负载均衡这里面涉及的东西相对也是比较多的，理论就不说太多了，网上，书上很多，今天我们就利用Nginx服务器来实现一个简单的负载均衡
在生产环境中，服务的集群部署是常有的事，从消费端来说，本身并不关注所需要的服务是由哪台机器提供，但是为了应用的健壮性和高可用性，从消费端来说，可以配置一定的负载均衡策略，确保消费端的应用能够及时获取到服务的响应数据
在微服务架构中，负载均衡是必须使用的技术，通过它来实现系统的高可用、集群扩容等功能。负载均衡可以分为两种：服务端负载均衡和客户端负载均衡。通常所说的负载均衡指服务器负载均衡，可通过硬件设备或软件来实现，硬件比如：F5、Array等，软件比如：LVS、Nginx等。 负载均衡按实现方式分类可区分为：服务端负载均衡（比如Nacos负载均衡）与客户端负载均衡。 SpringCloud Ribbon是基于客户端的负载均衡工具，它可以将面向服务的 REST 模板请求自动转换成客户端负载均衡的服务调用。执行过程如下图：
LoadBalancerClient作为负载均衡客户端，用于进行负载均衡逻辑，从服务列表中选择出一个服务地址进行调用，其内部方法为下图显示：
2020 年 5 月 15 日，Dubbo 发布 2.7.7 release 版本。其中有这么一个 Features
采样本质上是对随机现象的模拟，根据给定的概率分布，来模拟产生一个对应的随机事件。采样可以让人们对随机事件及其产生过程有更直观的认识。
常见的几种负载均衡算法 1、轮询法 将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上，它均衡地对待后端的每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。 2、随机法 通过系统的随机算法，根据后端服务器的
记得第一次接触 Nginx 是在实验室，那时候在服务器部署网站需要用 Nginx 。Nginx 是一个服务组件，用来反向代理、负载平衡和 HTTP 缓存等。那么这里的 负载均衡 是什么？
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