负载均衡算法 - 汇总

负载均衡算法详解
最新推荐文章于 2025-11-24 15:46:34 发布
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分类专栏： 领域算法 文章标签： 负载均衡 算法 服务器 java 面试
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/DeveloperFire/article/details/129260441
本文汇总了常见的负载均衡算法，包括轮询法、加权轮询法、随机法、加权随机法、源地址哈希法和最小连接数法。详细介绍了每种算法的工作原理和应用场景。此外，还探讨了Nginx的5种负载均衡策略，如轮询、加权轮询、源地址哈希等，以及第三方模块如fair和url_hash。
本文主要介绍常用的负载均衡算法和Nginx中支持的负载均衡算法。

常见的负载均衡算法

常见的负载均衡算法包含:

  • 轮询法(Round Robin)

  • 加权轮询法(Weight Round Robin)

  • 平滑加权轮询法(Smooth Weight Round Robin)

  • 随机法(Random)

  • 加权随机法(Weight Random)

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负载均衡篇-负载均衡算法
oatlmy
07-25 412
本篇主要对算法归类汇总，并从算法如何决策这一方面进行学习
golang 实现负载均衡器-负载均衡原理介绍
weixin_44615954的博客
07-14 1597
负载均衡器（Load Balancer）在计算机网络和分布式系统中扮演着至关重要的角色，它能够有效地管理和分配网络请求到多个服务器或服务实例上，以优化资源利用、最大化吞吐量、最小化响应时间。本篇文章通过go实现负载均衡策略。
每日一博 - 常用负载均衡算法实现
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文章目录常见的负载均衡算法Dubbo开源实现 常见的负载均衡算法 轮询（Round Robin） 随机（Random） 源地址哈希（Hash） 加权轮询（Weight Round Robin） 加权随机（Weight Random） 最小连接数（Least Connections） 最快响应速度 (Fastest) … Dubbo开源实现 Dubbo： https://dubbo.apache.org/zh/docs/v2.7/dev/source/loadbalance/#21-randomlo
如何使用负载均衡算法？
qq_33240556的博客
04-21 413
今天我给你讲解了最常用的五种客户端负载均衡算法的原理以及适用场景，在业务实践的过程汇总，究竟采用哪种，需要根据实际情况来决定，并不是算法越复杂越好。比如在一种简单的业务场景下，有10个服务节点，并且配置基本相同，位于同一个数据中心，此时客户端选择随机算法或者轮询算法既简单又高效，并没有必要选择加权轮询算法或者最少活跃连接算法。
详解【负载均衡】（负载均衡算法、一致性hash、负载均衡架构分析）
Duktig的博客
09-14 4017
作者：duktig 博客：https://duktig.cn 优秀还努力。愿你付出甘之如饴，所得归于欢喜。 本文源码参看：https://github.com/duktig666/distributed-programme/tree/main/load-balance 1. 什么是负载均衡？ 负载均衡建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。用于解决互联网架构中的高并发和高可用的问题。 负载均衡，英文名.
多种负载均衡算法及其Java代码实现
uuqaz的博客
04-29 333
首先给大家介绍下什么是负载均衡 负载均衡 建立在现有网络结构之上，它提供了一种廉价有效透明的方法扩展 网络设备和 服务器的带宽、增加 吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。 负载均衡，英文名称为Load Balance，其意思就是分摊到多个操作单元上进行执行，例如Web 服务器、 FTP服务器、 企业关键应用服务器和其它关键任务服务器等，从而共同完成工作任务。 本文讲述的是”将外部发送来的请求均匀分配到对称结构中的某一台服务器上”的各种算法，并以Java代码演示每种算法的
常见的负载均衡算法
09-28 563
前言　　前不久公司有个需求是任务需要按照权重分配来选择，当时就想到负载均衡算法里的加权随机法，因此对常见的负载均衡算法做个总结。一、轮询（Round Robin）法　　轮询就是将请求按顺序轮流地分配到后端服务器上，它均衡地对待后端每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。 // serverWeightMap 表示服务器地址和权重的映射 Map<Stri
常见的简单负载均衡算法以及Java实现
XXX
03-29 2811
读完本文你将知道：  1. 什么是负载均衡？  2. 负载均衡的几种简单实现：  (1) 轮询法（Round Robin）  (2)随机法（Random）  (3)源地址Hash法（Hash）  (4)加权轮询法（Weight Round Robin）  (5)加权随机法（Weight Random）  (6)最小连接数法（Least Connections） 1. 什么
HDFS负载均衡1-Data Node负载均衡
分布式存储学习
12-15 1220
Hadoop 分布式文件系统（Hadoop Distributed File System），简称 HDFS，被设计成适合运行在通用硬件上的分布式文件系统。GFS是谷歌一篇论文上所阐述的一个分布式文件系统。 两者均将数据分为一个分片（chunk/block/partition），以及对应会有多个副本，分别分布在不同的Node节点上，从而能够满足高可用以及稳定性的要求。但是对于一个Node以及其具体所包含的某个disk上，如果一个disk写满了，上面的所有副本都是只读状态，进而无论这个分片其它副本是否可写，
基于分布式层次化结构的非均匀聚类负载均衡算法.pdf
08-10
在探讨基于分布式层次化结构的非均匀聚类负载均衡算法（DCWSN）的过程中，我们需要关注以下几个关键知识点： 1. 分布式系统及其优势：分布式系统由一组通过网络连接、共享资源和协同完成任务的计算机组成。它具有可...
常见的负载均衡算法的实现与应用
Java后端架构V
08-16 477
面试需要掌握那些技能？所谓负载均衡就是将外部发送过来的请求均匀或者根据某种算法分配到对称结构中的某一台服务器中。负载均衡可以分为硬件负载均衡和软件负载均衡，常见的硬件负载均衡有F5、Array等，但是这些设备都比较昂贵。相比之下，利用软件来实现负载均衡就比较简单了，常见的像是 Nginx 的反向代理负载均衡。这篇文章并不去细说 Nginx 这类软件的具体配置，只是着重来了解几种常见的负载均衡算法的实现（本文使用Java描述）与应用。
golang学习笔记20——golang微服务负载均衡的问题与解决方案
GoppViper的博客
09-13 1953
负载均衡是将网络流量均匀地分配到多个后端服务实例上的过程。其目的是提高系统的整体性能、可用性和可扩展性。在 Golang 微服务架构中，负载均衡是一个复杂但至关重要的问题。通过解决动态服务实例增减、选择和优化负载均衡算法以及处理服务实例故障等问题，可以构建更加高效、稳定的微服务系统。关注我看更多有意思的文章哦！👉👉。
Azure API 管理服务实现 OpenAI 多区域负载均衡最佳实践
探索云原生与智能化驱动下的安全运维新范式。关注DevSecOps、可观测性、AIOps等前沿领域，与您共赴技术前沿。
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随着 OpenAI GPT 模型在企业应用中的广泛使用，如何保证服务的高可用性和性能成为关键挑战。本文分享如何使用 Azure API 管理服务（APIM）实现 OpenAI 多区域负载均衡，包括智能路由、自动重试和完整的可观测性方案。高可用性: 单区域故障不影响整体服务性能提升: 分散流量避免单点限流智能路由: 根据模型自动选择合适的后端自动容错: 失败自动重试到其他区域完整监控: 实时掌握各后端运行状态。
高并发负载均衡与服务网格在互联网系统优化实践经验分享
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架构与高可用设计多节点负载均衡器与服务网格Sidecar自动健康检测与故障迁移，保证高并发稳定负载均衡与流量控制优化轮询、加权、最少连接、基于延迟调度长连接复用、会话保持和动态流量分发服务网格高并发保障限流、熔断、重试策略灰度发布和异步队列削峰，避免系统过载监控与工程化闭环请求量、响应时间、错误率监控自动化部署、弹性扩容和压测优化形成持续闭环通过合理的负载均衡架构设计、服务网格优化、高并发流量控制，以及监控与工程化部署，高并发互联网系统能够实现高吞吐、低延迟、稳定可靠、可扩展。
【SAP Web Dispatcher负载均衡】
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详细、系统地解释一下SAP Web Dispatcher和SAP系统（“SAP链接”通常指SAP应用服务器）之间的关系，以及它们是如何关联工作的。
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Java高性能微服务架构与Spring Boot实战分享：分布式服务设计、负载均衡与优化经验
2501_94180248的博客
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服务拆分与异步处理保证高吞吐量负载均衡与缓存策略提升响应性能数据库优化与索引策略保证数据访问高效服务熔断与降级机制确保高可用监控与告警机制实现系统稳定运行Java 结合 Spring Boot，通过高性能微服务架构设计、异步处理和监控优化，为电商、金融和互联网系统提供了稳定、高效且可扩展的分布式服务解决方案。
Nginx与HAProxy在高并发互联网系统负载均衡优化与实践经验分享
2501_94114442的博客
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架构设计与高可用多层负载均衡和主备节点保证稳定性动态配置更新减少停机风险负载均衡策略优化轮询、加权、最少连接、IP哈希结合业务场景动态健康检查剔除异常节点高并发处理优化keepalive、异步事件驱动模型压测与容量规划防止单点瓶颈缓存与加速策略HTTP缓存、热点缓存、压缩优化减少后端压力，提高响应速度监控与工程化闭环关键指标监控、日志分析、告警自动化弹性扩容和持续优化保证高并发稳定性。
LVS/Nginx/Haproxy+keepalived负载均衡集群工作原理
qq_53715074的博客
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当用户向VIP发起请求，此时通过屏蔽RS节点对arp的响应从而实现让LVS的VIP响应请求，LVS将源MAC改为自己的MAC，目的MAC改为调度到的RS的MAC，RS回包时，源MAC为RS的MAC，源地址为VIP，目的地址为CIP，目的MAC为LVS的网关MAC。在DR模式的基础上，封装一层IP报文，该报文源IP是LVS的DIP，目的IP是LVS根据负载均衡调度算法选择出来的RIP，当请求到达RIP以后，此时RS根据IP隧道解封装 ，由RS直接处理客户端的响应（RS上要有VIP）
H3C负载均衡配置与命令手册汇总精编
- 灵活扩展：支持多种部署模式和多种负载均衡算法，满足不同规模和应用场景的需求。 6. H3C负载均衡产品系列： H3C公司提供不同系列的负载均衡产品，以适应不同规模和需求的网络环境。用户在参考配置指导书和命令...
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