负载均衡策略

在实际应用中，我们可能不想仅仅是把客户端的服务请求平均地分配给内部服务器，而不管服务器是否宕机。而是想使Pentium III服务器比Pentium II能接受更多的服务请求，一台处理服务请求较少的服务器能分配到更多的服务请求，出现故障的服务器将不再接受服务请求直至故障恢复等等。

选择合适的负载均衡策略，使多个设备能很好的共同完成任务，消除或避免现有网络负载分布不均、数据流量拥挤反应时间长的瓶颈。在各负载均衡方式中，针对不同的应用需求，在OSI参考模型的第二、三、四、七层的负载均衡都有相应的负载均衡策略。

负载均衡策略的优劣及其实现的难易程度有两个关键因素：一、负载均衡算法，二、对网络系统状况的检测方式和能力。 　　

考虑到服务请求的不同类型、服务器的不同处理能力以及随机选择造成的负载分配不均匀等问题，为了更加合理的把负载分配给内部的多个服务器，就需要应用相应的能够正确反映各个服务器处理能力及网络状态的负载均衡算法。

1、轮循均衡（Round Robin）：每一次来自网络的请求轮流分配给内部中的服务器，从1至N然后重新开始。此种均衡算法适合于服务器组中的所有服务器都有相同的软硬件配置并且平均服务请求相对均衡的情况。

2、权重轮循均衡（Weighted Round Robin）：根据服务器的不同处理能力，给每个服务器分配不同的权值，使其能够接受相应权值数的服务请求。例如：服务器A的权值被设计成1，B的权值是3，C的权值是6，则服务器A、B、C将分别接受到10%、30％、60％的服务请求。此种均衡算法能确保高性能的服务器得到更多的使用率，避免低性能的服务器负载过重。

3、随机均衡（Random）：把来自网络的请求随机分配给内部中的多个服务器。

4、权重随机均衡（Weighted Random）：此种均衡算法类似于权重轮循算法，不过在处理请求分担时是个随机选择的过程。

5、响应速度均衡（Response Time）：负载均衡设备对内部各服务器发出一个探测请求（例如Ping），然后根据内部中各服务器对探测请求的最快响应时间来决定哪一台服务器来响应客户端的服务请求。此种均衡算法能较好的反映服务器的当前运行状态，但这最快响应时间仅仅指的是负载均衡设备与服务器间的最快响应时间，而不是客户端与服务器间的最快响应时间。

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