老左笔记
一般而言，我们的大项目并发的时候肯定会需要用到负载均衡处理数据的，在这里，我们一般会将用这个办法把流量进行分类到不同的或者多个服务器节点，这样可以通过分类节点避免出现故障带来的风险。这样做法会带来哪些作用呢？
分摊流量压力，提升系统性能
问题场景：当单台服务器面对高并发请求时（如秒杀活动、热门网站），可能出现响应延迟、CPU/内存耗尽甚至崩溃。
负载均衡的作用：将用户请求分散到多台服务器上并行处理，每台服务器仅承担部分流量，从而降低单台服务器的负载，提高整体处理速度和吞吐量。
效果：支持更高的并发访问量，缩短用户请求的响应时间（如从5秒降至200毫秒）。
实现高可用性，避免单点故障
问题场景：如果仅依赖一台服务器，一旦该服务器宕机（硬件故障、网络中断、系统崩溃），整个服务将不可用。
负载均衡的作用：通过实时监测后端服务器的健康状态（如心跳检测），自动将流量切换到正常运行的服务器。若某台服务器故障，负载均衡器会将其从可用池中移除，用户请求不会受到影响。
效果：服务可用性从单机的95%提升至99.99%（甚至更高），保障业务连续性。
增强系统扩展性，灵活应对流量增长
问题场景：随着业务规模扩大（如用户量从1万增至100万），单台服务器的性能无法满足需求，需增加服务器数量。
负载均衡的作用：通过添加新的服务器节点（水平扩展），负载均衡器自动将流量分配到新增节点，无需修改用户访问入口或业务逻辑。
效果：系统可无缝扩容，支持从少量服务器扩展到数百台服务器的集群。
优化资源利用率，降低成本
问题场景：单台服务器可能因流量不均衡导致部分资源闲置（如CPU空闲但内存已满），而其他服务器过载。
负载均衡的作用：根据服务器的实时负载情况（如CPU、内存、连接数）动态分配流量，确保每台服务器的资源利用率趋于均衡。
效果：减少硬件冗余，降低服务器采购和运维成本（如从10台超配服务器缩减为15台均衡负载服务器）。
支持多地域部署，提升访问速度
问题场景：用户分布在全球不同地区，访问单一数据中心可能因网络延迟导致体验差（如欧洲用户访问亚洲服务器延迟达300ms）。
负载均衡的作用：结合 全局负载均衡（GSLB） 技术，根据用户地理位置将请求路由到最近的数据中心（如欧洲用户访问法兰克福服务器）。
效果：降低网络延迟，提升全球用户的访问速度（延迟从300ms降至50ms）。
负载均衡一般通过哪些方式进行调度数据：
| 算法类型 | 原理 | 适用场景 |
|---|---|---|
| 轮询（Round Robin） | 按顺序依次将请求分发到每台服务器（如1→Server A，2→Server B，3→Server C，循环）。 | 后端服务器性能相近的场景。 |
| 加权轮询（Weighted RR） | 根据服务器性能分配权重（如高性能服务器权重为3，低性能为1），按权重比例分发请求。 | 服务器配置不均衡的场景。 |
| 最少连接（Least Connections） | 将请求分发给当前连接数最少的服务器，避免某台服务器过载。 | 长连接业务（如WebSocket、文件上传）。 |
| 源IP哈希（Source IP Hash） | 根据用户IP地址计算哈希值，固定分配到同一台服务器，保证会话一致性。 | 需要保持用户会话状态的业务（如登录态）。 |
| 响应时间优先（Response Time） | 优先将请求分发给响应时间最短的服务器，提升用户体验。 | 对延迟敏感的业务（如API接口）。 |
