负载均衡核心知识总结
一、什么是负载均衡？
• 定义：将用户请求分摊到不同服务器处理，提升系统并发处理能力和可靠性。 • 核心价值： • 提高系统可用性：避免单点故障。 • 增强并发能力：通过多实例分担请求压力。 • 支持横向扩展：动态增减服务器实例。 • 实现方式： • 硬件负载均衡：如F5、A10，性能强但成本高。 • 软件负载均衡：如Nginx、LVS，成本低且灵活。
二、负载均衡分类
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服务端负载均衡
• 应用场景：外部请求与网关层之间。 • 实现层级（按OSI模型）： ◦ 四层负载均衡（传输层）： ◦ 基于IP+端口转发，不解析报文内容。 ◦ 性能高，适合TCP/UDP协议（如LVS）。 ◦ 七层负载均衡（应用层）： ◦ 解析HTTP报文内容（如URL、Cookie），功能更智能。 ◦ 支持缓存、压缩等高级功能（如Nginx）。 • 硬件 vs 软件： ◦ 硬件（如F5）：性能强，适合大型企业。 ◦ 软件（如Nginx、LVS）：成本低，适合中小型场景。 -
客户端负载均衡
• 应用场景：微服务内部调用（如服务A调用服务B）。 • 实现方式： ◦ 客户端维护服务地址列表，通过算法选择目标实例。 ◦ 常见组件：Spring Cloud Load Balancer、Netflix Ribbon。 • 优势：无额外网络开销，与业务逻辑深度集成。
三、常见负载均衡算法
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随机法
• 随机选择服务器，可配置权重（权重高则概率大）。 • 缺点：可能出现部分服务器长期未被选中。 -
轮询法
• 按顺序分配请求，支持权重配置。 • 适合服务器性能相近的场景。 -
一致性哈希法
• 相同参数的请求固定分发到同一服务器（如用户IP）。 • 适用场景：需要会话保持或缓存命中。 -
最小连接法
• 选择当前连接数最少的服务器。 • 适合长连接场景（如WebSocket）。 -
两次随机法
• 两次随机选出候选服务器，再择优选择。 • 优点：动态调节负载，避免单次随机的不均衡。
四、七层负载均衡的实现方式
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DNS解析
• 原理：为同一域名配置多个IP地址，DNS轮询返回IP。 • 支持权重：根据服务器性能分配不同权重。 • 缺点：DNS缓存可能导致流量分配不均。 -
反向代理
• 实现工具：Nginx、HAProxy。 • 流程：客户端请求反向代理服务器，代理按规则转发至后端服务器。 • 优点：隐藏真实IP，支持内容缓存、SSL终止等高级功能。
五、客户端负载均衡的常见实现
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Netflix Ribbon
• 支持策略： ◦ 随机、轮询、权重（响应时间）、最小连接、区域敏感等。 • 缺点：已进入维护状态，新项目不推荐。 -
Spring Cloud Load Balancer
• 默认策略：轮询、随机。 • 扩展能力：支持自定义策略（如基于区域、Hint提示）。 • 优势：Spring官方维护，与Spring Cloud生态深度集成。
六、四层 vs 七层负载均衡对比
| 维度 | 四层负载均衡 | 七层负载均衡 |
|---|---|---|
| OSI层级 | 传输层（TCP/UDP） | 应用层（HTTP/HTTPS） |
| 性能 | 更高（仅处理IP和端口） | 较低（需解析报文内容） |
| 功能 | 简单转发 | 支持内容路由、缓存、压缩等 |
| 典型工具 | LVS、F5 | Nginx、HAProxy |
| 适用场景 | 高并发TCP/UDP服务（如数据库） | Web应用、API网关 |
七、选型建议
• 服务端负载均衡： • 高并发、低延迟场景优先选四层（如LVS）。 • 需要智能路由、内容处理时选七层（如Nginx）。 • 客户端负载均衡： • Spring Cloud项目优先用Spring Cloud Load Balancer。 • 遗留系统或需特定策略可考虑Ribbon。
