负载均衡最全详解(万字图文总结) – mikechen

负载均衡无处不在，无论是分布式，还是中间件，还是微服务，都需要涉及到负载均衡，本篇就接着分享负载均衡@mikechen

负载均衡是一种在计算机网络和系统架构中使用的技术，用于均衡分发工作负载到多个资源，比如：服务器、计算节点或存储设备上，以提高系统的性能、可伸缩性。

如下图所示：

在传统的单个服务器架构中，当请求量增加时，单个服务器可能无法处理所有的请求，导致性能下降或系统崩溃。

负载均衡技术通过将负载（请求）分发到多个服务器上，实现资源的合理利用，从而平衡服务器的负载。

这样可以提高系统的处理能力，增加并发处理能力，并减少单点故障的风险。

负载均衡的作用，主要包含如下几点：

1.提高系统性能

负载均衡技术将负载（请求或任务）分发到多个资源上，使得系统能够处理更多的并发请求，从而提高整体的处理能力和性能。

2.实现高可用性

负载均衡可以将负载分发到多个资源上，当其中一个资源发生故障或不可用时，负载均衡可以自动将请求转发到其他可用的资源。

这样可以降低单点故障的风险，提高系统的可靠性和容错性。

3.提高系统可伸缩性

随着业务的增长，负载均衡技术可以动态地增加或减少资源的数量，根据实际负载情况进行扩展或收缩。

通过自动分配负载到新增的资源上，系统可以实现水平扩展，满足不断增长的需求，提高系统的可伸缩性。

4.优化资源利用

负载均衡技术可以根据资源的性能、可用性和负载情况，合理地分配请求或任务。

这样可以最大限度地利用资源，避免资源的空闲或过载，提高资源的利用率和效率。

系统的扩展可分为纵向（垂直）扩展和横向（水平）扩展。

比如：纵向扩展，是从单机的角度通过增加硬件处理能力，比如CPU处理能力，内存容量，磁盘等方面，实现服务器处理能力的提升。

这种情况，不能满足大型分布式系统（网站），大流量，高并发，海量数据的问题。

因此需要采用横向扩展的方式，通过添加机器来满足大型网站服务的处理能力，比如：一台机器不能满足，则增加两台或者多台机器，共同承担访问压力。

如下图所示：

负载均衡器作为一个中间层，接收来自客户端的请求，并根据特定的算法和策略将请求分发给后端的多个资源（如服务器、计算节点或存储设备）。

客户端可以直接将请求发送给负载均衡器，或通过域名解析、DNS等方式间接连接到负载均衡器。

负载均衡算法，主要分为如下5类：

1.轮循

轮询很容易实现，将请求按顺序轮流分配到后台服务器上，适合场景：适合于应用服务器硬件都相同的情况。

2.加权轮循

在轮询的基础上根据硬件配置不同，按权重分发到不同的服务器，适合场景：跟配置高、负载低的机器分配更高的权重，使其能处理更多的请求。

3.随机

通过系统随机函数，根据后台服务器列表的大小值来随机选取其中一台进行访问。

4.最少连接

记录每个服务器正在处理的请求数，把新的请求分发到最少连接的服务器上，因为要维护内部状态不推荐。

5.哈希

根据客户端的 IP 地址将请求分配给服务器，相同 IP 的客户端将始终被分配到同一台服务器上，这对于某些需要保持会话的应用程序很有用。

通过哈希函数计算得到一个哈希值，将此哈希值和服务器列表的大小进行取模运算，得到的结果便是要访问的服务器地址的序号。

适合场景：根据请求的来源IP进行hash计算，同一IP地址的客户端，当后端服

1.二层负载均衡（mac）

根据OSI模型分的二层负载，一般是用虚拟mac地址方式，外部对虚拟MAC地址请求，负载均衡接收后分配后端实际的MAC地址响应）。

2.三层负载均衡（ip）

一般采用虚拟IP地址方式，外部对虚拟的ip地址请求，负载均衡接收后分配后端实际的IP地址响应。

3.四层负载均衡（tcp）

四层的负载均衡就是基于IP 端口的负载均衡，在三次负载均衡的基础上，用ip port接收请求，再转发到对应的机器。

实现四层负载均衡的软件有：

4.七层负载均衡（http）

七层的负载均衡，就是基于虚拟的URL或主机IP的负载均衡，根据虚拟的url或IP，主机名接收请求，再转向相应的处理服务器。

实现七层负载均衡的软件有：

总的来说，一般是lvs做4层负载；nginx做7层负载。

负载均衡技术可以应用于多种场景，包括但不限于以下几个方面：

1.Web应用负载均衡

在Web应用中，负载均衡可以将请求分发到多个Web服务器上，以提高并发处理能力和吞吐量，适用于高访问量的网站、电子商务平台等场景。

2.数据库负载均衡

对于数据库集群，负载均衡可以将数据库请求分发到多个数据库节点上，实现数据的分布和负载的均衡，这有助于提高数据库的处理能力、可靠性和可伸缩性。

3.应用服务负载均衡

在分布式应用中，负载均衡可以将请求分发给多个应用服务器实例，以平衡工作负载和提高系统的性能，这适用于微服务架构、分布式计算、消息队列等场景。

4.高性能计算负载均衡

在科学计算、大数据处理和高性能计算领域，负载均衡技术可以将计算任务分发到多个计算节点上，实现任务的并行处理和加速，它适用于集群计算、分布式存储、数据分析等场景。

陈睿|mikechen，10年+大厂架构经验，BAT资深面试官，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。

👇阅读更多mikechen架构文章👇

阿里架构 |双11秒杀 |分布式架构 |负载均衡 |单点登录 |微服务 |云原生 |高并发 |架构师

以上

关注作者「mikechen」公众号，获取更多技术干货！

后台回复【架构】，即可获取《阿里架构师进阶专题全部合集》，后台回复【面试】即可获取《史上最全阿里Java面试题总结》