负载均衡属于分布式架构的必备技术，也是进阶道路的必学技术，需要重点掌握@mikechen
　　下图是典型的集群和负载均衡架构图
　　如果一台机器不能承受访问压力，我们很多时候会横向增加两台或者多台服务器，共同承担访问压力，这样可以极大的降低后端的访问压力，提升用户的访问性能。
　　但是，从一台扩展到多台后，如何把客户端的流量分发到具体的服务器呢？是服务器1、还是服务器3，这里就会涉及到具体的负载均衡算法。
　　下面我重点详解负载均衡的5大核心算法@mikechen
　　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，均衡的对待每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。
　　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，而性能低、负载高的机器，配置较低的权重，让其处理较少的请求。 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。
　　随着调用量的增大，客户端的请求可以被均匀地分派到所有的后端服务器上，其实际效果越来越接近于平均分配流量到后台的每一台服务器，也就是轮询法的效果。 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.源地址散列
　　根据服务消费者请求客户端的IP地址，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，当后端服务器列表不变时，它每次都会映射到同一台后端服务器进行访问。
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　　作者：陈睿|mikechen mikechen的互联网架构作者
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