本文讲述实现负载均衡的常用算法。
轮询法（Round Robin）
轮询法是负载均衡中最常用的算法，它容易理解也容易实现。
轮询法是指负载均衡服务器（load balancer）将客户端请求按顺序轮流分配到后端服务器上，以达到负载均衡的目的。
假设现在有6个客户端请求，2台后端服务器。当第一个请求到达负载均衡服务器时，负载均衡服务器会将这个请求分派到后端服务器1；当第二个请求到害时，负载均衡服务器会将这个请求分派到后端服务器2。然后第三个请求到达，由于只有两台后端服务器，故请求3会被分派到后端服务器1。依次类推，其示意图如图1所示。
图1：轮询法负载均衡
加权轮询法（Weighted Round Robin）
简单的轮询法并不考虑后端机器的性能和负载差异。给性能高、负载低的机器配置较高的权重，让其处理较多的请求；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。加权轮询法可以很好地处理这一问题，它将请求顺序且按照权重分派到后端服务器。
假设有6个客户端请求，2台后端服务器。后端服务器1被赋予权值5，后端服务器2被赋予赋予权值1。这样一来，客户端请求1，2，3，4，5都被分派到服务器1处理；客户端请求6被分派到服务器2处理。接下来，请求7，8，9，10，11被分派到服务器1，请求12被分派到服务器2，依次类推。这个请求分派的过程可以用图2来表示。
图2：加权轮询法负载均衡
最小连接数法（Least Connections）
即使后端机器的性能和负载一样，不同客户端请求复杂度不一样导致处理时间也不一样。最小连接数法根据后端服务器当前的连接数情况，动态地选取其中积压连接数最小的一台服务器来处理当前的请求，尽可能提高后端服务器的利用效率，合理地将请求分流到每一台服务器。
为什么根据连接数可以合理地利用服务器处理请求呢？
考虑一个客户端请求的处理逻辑较复杂，需要服务器的处理时间较长，由于客户端需要等待服务器的响应，故需要保持与服务器的连接，这样一来，客户端就需要与服务器保持较长时间的连接。
假设客户端请求1，2，3，4，5已被分派给服务器1和服务器2，其分派的情况如图3所示：
图3：最小连接法示意图（1）
此时，服务器上的请求1，请求3已处理完毕，与客户端的连接已断开。而请求2，4，5还在服务器上处理，即服务器还保持与这些请求的客户端的连接。
如果再把请求分派到服务器2，则会导致服务器的请求更多，服务器2的负载更高。如果考虑服务器的连接数，当前服务器1的连接数为1，服务器2的连接数为2，将请求分派到服务器1，则负载相对均衡。采用最小连接数法的分派方法如图4所示：
图4：最小连接法示意图（2）
随机法（Random）
随机法也很简单，就是随机选择一台后端服务器进行请求的处理。由于每次服务器被挑中的概率都一样，客户端的请求可以被均匀地分派到所有的后端服务器上。
源地址哈希法（Source Hashing）
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模运算，得到的结果便是客服端要访问服务器的序号。采用源地址哈希法进行负载均衡，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。
如果后端服务器是一缓存系统，当后端服务器增加或者减少时，采用简单的哈希取模的方法，会使得命中率大大降低，这个问题可以采用一致性哈希的方法来解决。
关于一致性哈希的介绍，可以参考文件 一致性Hash(Consistent Hashing)原理剖析。
参考资料
注：转载自https://leehao.me