为什么需要负载均衡
当系统面临大量用户访问，负载过高的时候，通常会使用增加服务器数量来进行横向扩展，使用集群和负载均衡提高整个系统的处理能力。
从单机网站到分布式网站，很重要的区别是业务拆分和分布式部署，将应用拆分后，部署到不同的机器上，实现大规模分布式系统。
分布式和业务拆分解决了，从集中到分布的问题，但是每个部署的独立业务还存在单点的问题和访问统一入口问题，为解决单点故障，我们可以采取冗余的方式，将相同的应用部署到多台机器上。
解决访问统一入口问题，我们可以在集群前面增加负载均衡设备，实现流量分发。
负载均衡的作用
1.解决并发压力
提高应用处理性能，增加吞吐量，加强网络处理能力。
2.实现高可用
提供故障转移，实现整个应用的高可用。
3.实现扩展性
通过添加或减少服务器数量，提供网站伸缩性扩展性。
4.实现安全防护
负载均衡设备上做一些过滤，黑白名单等处理。
负载均衡的原理
系统的扩展可分为纵向（垂直）扩展和横向（水平）扩展。
纵向扩展，是从单机的角度通过增加硬件处理能力，比如CPU处理能力，内存容量，磁盘等方面，实现服务器处理能力的提升，不能满足大型分布式系统（网站），大流量，高并发，海量数据的问题。
因此需要采用横向扩展的方式，通过添加机器来满足大型网站服务的处理能力。
比如：一台机器不能满足，则增加两台或者多台机器，共同承担访问压力。这就是典型的集群和负载均衡架构：如下图：
- 应用集群：将同一应用部署到多台机器上，组成处理集群，接收负载均衡设备分发的请求，进行处理，并返回相应数据。
- 负载均衡设备：将用户访问的请求，根据负载均衡算法，分发到集群中的一台处理服务器。
负载均衡算法
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。
负载均衡的分类
1.二层负载均衡（mac）
根据OSI模型分的二层负载，一般是用虚拟mac地址方式，外部对虚拟MAC地址请求，负载均衡接收后分配后端实际的MAC地址响应。
备注：MAC(Media Access Control Address)
2.三层负载均衡（ip）
一般采用虚拟IP地址方式，外部对虚拟的ip地址请求，负载均衡接收后分配后端实际的IP地址响应。
3.四层负载均衡（tcp）
四层的负载均衡在三层负载均衡的基础上，通过发布三层的IP地址（VIP），然后加四层的端口号，来决定哪些流量需要做负载均衡。
四层负载均衡在中间传输层执行，它处理消息的传递，但不考虑消息的内容，用ip+port接收请求，再转发到对应的机器。
四层负载均衡不理解应用协议，比如：
- HTTP
- FTP
- MySQL等等
实现四层负载均衡的软件有：
- F5：硬件负载均衡器，功能很好，但是成本很高。
- lvs：重量级的四层负载软件
- nginx：轻量级的四层负载软件，带缓存功能，正则表达式较灵活
- haproxy：模拟四层转发，较灵活
4.七层负载均衡（http）
七层负载均衡不同于四层负载均衡，它在高级应用层上执行，会处理每个消息的实际内容。
所谓七层负载均衡，也称为“内容交换”，也就是主要通过报文中的真正有意义的应用层内容，决定最终选择的内部服务器。
七层负载均衡它可以根据消息内容（如URL）做出负载均衡决策，比如：对URL图片类的请求转发到特定的图片服务器。
实现七层负载均衡的软件有：
- HAproxy：天生负载均衡技能，全面支持七层代理，会话保持，标记，路径转移；
- Nginx：只在http协议和mail协议上功能比较好，性能与haproxy差不多；
- apache：功能较差
总的来说，一般是LVS做4层负载，Nginx或者Haproxy做7层负载，性能上LVS>HA>Nginx，功能性和便利性上Nginx>HA>LVS。
陈睿mikechen
10年+大厂架构经验，资深技术专家，就职于阿里巴巴、淘宝、百度等一线互联网大厂。
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