云原生是大型架构的核心，下面我重点详解K8S负载均衡@mikechen

K8S

Kubernetes（简称 K8S）,是用于容器编排的开源平台，负责容器的部署、扩缩容和服务发现。

在微服务架构中，应用通常会，部署多个副本来实现高可用与水平扩展。

而如何高效地分发流量到这些副本，就是负载均衡要解决的核心问题。

 

K8S 负载均衡原理

K8S的负载均衡，可以分为内部和外部两大类。

内部负载均衡通过服务（Service），将流量分发给集群中的Pod；

外部负载均衡则通过云厂商、或第三方负载均衡器，将外部流量引导到集群。

内部负载均衡

服务内部负载均衡，负责在Kubernetes集群内部实现请求的均衡转发。

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: user-service
spec:
  type: ClusterIP
  selector:
    app: user
  ports:
    - port: 8080
      targetPort: 8080

保障同一服务多个Pod实例中的请求负载均匀分配，提升性能和高可用性。

这种负载均衡一般不可被集群外部直接访问，只对集群内部应用开放。

 

外部负载均衡

服务外部负载均衡，负责将集群外部请求均衡地分发到集群中的服务，实现对外高可用访问。

常依赖云平台提供负载均衡服务，自动配置外部访问。

通常包括 NodePort、LoadBalancer 和 Ingress 三种方式。

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: web-nodeport
spec:
  type: NodePort
  selector:
    app: web
  ports:
    - port: 80
      targetPort: 8080
      nodePort: 30080

 

 

K8S 负载均衡策略

轮询（Round Robin）：简单公平地将请求轮流分发到后端 Pod，常见于很多代理和云负载均衡器。

最少连接（Least Connections）：将新连接分配给当前连接数最少的后端，适用于连接时间差异大的场景。

基于哈希（Session Affinity / IP Hash）：通过来源 IP 或请求信息固定将同一来源请求路由到同一后端。

基于权重（Weighted）：为后端实例设置权重，以不同概率分配流量，常见于灰度发布与流量迁移。