说明：以下大部分内容来自：一篇读懂分布式架构下的负载均衡技术：分类、原理、算法、常见方案等
负载均衡的概念
关于“负载均衡”的解释，百度词条里：负载均衡，英文叫Load Balance，意思就是将请求或者数据分摊到多个操作单元上进行执行，共同完成工作任务。
负载均衡（Load Balance）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。
负载均衡有两方面的含义：
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1）首先，大量的并发访问或数据流量分担到多台节点设备上分别处理，减少用户等待响应的时间；
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2）其次，单个重负载的运算分担到多台节点设备上做并行处理，每个节点设备处理结束后，将结果汇总，返回给用户，系统处理能力得到大幅度提高。
负载均衡方案
OSI模型
- 物理层
- 数据链路层
- 网络层
- 传输层
- 应用层
OSI模型的负载方案
- 1）二层负载均衡（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）；
- 2）三层负载均衡（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（在三次负载均衡的基础上，用 ip+port 接收请求，再转发到对应的机器）；
- 4）七层负载均衡（根据虚拟的url或是IP，主机名接收请求，再转向相应的处理服务器）。
二层负载方案
二层负债均衡是基于数据链路层的负债均衡，即让负债均衡服务器和业务服务器绑定同一个虚拟IP（即VIP），客户端直接通过这个VIP进行请求。
那么如何区分相同IP下的不同机器呢？通过MAC物理地址，每台机器的MAC物理地址都不一样，当负载均衡服务器接收到请求之后，通过改写HTTP报文中以太网首部的MAC地址，按照某种算法将请求转发到目标机器上，实现负载均衡。
这种方式负载方式虽然控制粒度比较粗，但是优点是负载均衡服务器的压力会比较小，负载均衡服务器只负责请求的进入，不负责请求的响应（响应是有后端业务服务器直接响应给客户端），吞吐量会比较高。
三层负载
三层负载均衡是基于网络层的负载均衡，通俗的说就是按照不同机器不同IP地址进行转发请求到不同的机器上。
这种方式虽然比二层负载多了一层，但从控制的颗粒度上看，并没有比二层负载均衡更有优势，并且，由于请求的进出都要经过负载均衡服务器，会对其造成比较大的压力，性能也比二层负载均衡要差。
四层负载均衡
四层的负载均衡就是基于IP+端口的负载均衡：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，对需要处理的流量进行NAT处理，转发至后台服务器，并记录下这个TCP或者UDP的流量是由哪台服务器处理的，后续这个连接的所有流量都同样转发到同一台服务器处理。
对应的负载均衡器称为四层交换机（L4 switch），主要分析IP层及TCP/UDP层，实现四层负载均衡。
此种负载均衡器不理解应用协议（如HTTP/FTP/MySQL等等），常见例子有：LVS，F5。
七层负载均衡
七层的负载均衡就是基于虚拟的URL或主机IP的负载均衡：在四层负载均衡的基础上（没有四层是绝对不可能有七层的），再考虑应用层的特征，比如同一个Web服务器的负载均衡，除了根据VIP加80端口辨别是否需要处理的流量，还可根据七层的URL、浏览器类别、语言来决定是否要进行负载均衡。
对应的负载均衡器称为七层交换机（L7 switch），除了支持四层负载均衡以外，还有分析应用层的信息，如HTTP协议URI或Cookie信息，实现七层负载均衡。此种负载均衡器能理解应用协议，常见例子有：haproxy，MySQL Proxy。
七层和四层的区别
- 所谓四层负载均衡，也就是主要通过报文中的目标地址和端口，再加上负载均衡设备设置的服务器选择方式，决定最终选择的内部服务器。
以常见的TCP为例，负载均衡设备在接收到第一个来自客户端的SYN 请求时，即通过上述方式选择一个最佳的服务器，并对报文中目标IP地址进行修改(改为后端服务器IP），直接转发给该服务器。TCP的连接建立，即三次握手是客户端和服务器直接建立的，负载均衡设备只是起到一个类似路由器的转发动作。在某些部署情况下，为保证服务器回包可以正确返回给负载均衡设备，在转发报文的同时可能还会对报文原来的源地址进行修改。
- 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，再加上负载均衡设备设置的服务器选择方式，决定最终选择的内部服务器。
以常见的TCP为例，负载均衡设备如果要根据真正的应用层内容再选择服务器，只能先代理最终的服务器和客户端建立连接(三次握手)后，才可能接受到客户端发送的真正应用层内容的报文，然后再根据该报文中的特定字段，再加上负载均衡设备设置的服务器选择方式，决定最终选择的内部服务器。负载均衡设备在这种情况下，更类似于一个代理服务器。负载均衡和前端的客户端以及后端的服务器会分别建立TCP连接。所以从这个技术原理上来看，七层负载均衡明显的对负载均衡设备的要求更高，处理七层的能力也必然会低于四层模式的部署方式。
七层和四层的应用场景
七层应用负载的好处，是使得整个网络更"智能化"。
例如访问一个网站的用户流量，可以通过七层的方式，将对图片类的请求转发到特定的图片服务器并可以使用缓存技术；将对文字类的请求可以转发到特定的文字服务器并可以使用压缩技术。
当然这只是七层应用的一个小案例，从技术原理上，这种方式可以对客户端的请求和服务器的响应进行任意意义上的修改，极大的提升了应用系统在网络层的灵活性。很多在后台，例如Nginx或者Apache上部署的功能可以前移到负载均衡设备上，例如客户请求中的Header重写，服务器响应中的关键字过滤或者内容插入等功能。
另外一个常常被提到功能就是安全性。网络中最常见的SYN Flood攻击，即黑客控制众多源客户端，使用虚假IP地址对同一目标发送SYN攻击，通常这种攻击会大量发送SYN报文，耗尽服务器上的相关资源，以达到Denial of Service(DoS)的目的。
从技术原理上也可以看出，四层模式下这些SYN攻击都会被转发到后端的服务器上；而七层模式下这些SYN攻击自然在负载均衡设备上就截止，不会影响后台服务器的正常运营。另外负载均衡设备可以在七层层面设定多种策略，过滤特定报文，例如SQL Injection等应用层面的特定攻击手段，从应用层面进一步提高系统整体安全。
现在的7层负载均衡，主要还是着重于应用HTTP协议，所以其应用范围主要是众多的网站或者内部信息平台等基于B/S开发的系统。 4层负载均衡则对应其他TCP应用，例如IM即时通讯、实时消息推送等socket长连接系统。
七层和四层的对比
四层负载均衡和七层负载均衡技术的总体对比：
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1）智能性：七层负载均衡由于具备OIS七层的所有功能，所以在处理用户需求上能更加灵活，从理论上讲，七层模型能对用户的所有跟服务端的请求进行修改。例如对文件header添加信息，根据不同的文件类型进行分类转发。四层模型仅支持基于网络层的需求转发，不能修改用户请求的内容。
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2）安全性: 七层负载均衡由于具有OSI模型的全部功能，能更容易抵御来自网络的攻击；四层模型从原理上讲，会直接将用户的请求转发给后端节点，无法直接抵御网络攻击。
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3）复杂度:四层模型一般比较简单的架构，容易管理，容易定位问题；七层模型架构比较复杂，通常也需要考虑结合四层模型的混用情况，出现问题定位比较复杂。
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4）效率比:四层模型基于更底层的设置，通常效率更高，但应用范围有限；七层模型需要更多的资源损耗，在理论上讲比四层模型有更强的功能，现在的实现更多是基于http应用。
复杂均衡算法
常用的负载均衡算法分为两类：
- 1）一种是静态负载均衡
- 2）一种是动态负载均衡
静态均衡算法
轮询法
将请求按顺序轮流地分配到每个节点上，不关心每个节点实际的连接数和当前的系统负载
有点：简单高效，易于水平扩展，每个节点满足字面意义上的均衡
缺点：没有考虑机器的性能问题，根据木桶最短木板理论，集群性能瓶颈更多的会受性能差的服务器影响。
随机法
将请求随机分配到各个节点。由概率统计理论得知，随着客户端调用服务端的次数增多，其实际效果越来越接近于平均分配，也就是轮询的结果。
哈希法
源地址哈希的思想是根据客户端的IP地址，通过哈希函数计算得到一个数值，用该数值对服务器节点数进行取模，得到的结果便是要访问节点序号。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，它每次都会落到到同一台服务器进行访问。
优点：相同的IP每次落在同一个节点，可以人为干预客户端请求方向，例如灰度发布；
缺点：如果某个节点出现故障，会导致这个节点上的客户端无法使用，无法保证高可用。当某一用户成为热点用户，那么会有巨大的流量涌向这个节点，导致冷热分布不均衡，无法有效利用起集群的性能。所以当热点事件出现时，一般会将源地址哈希法切换成轮询法。
加权轮询法
不同的后端服务器可能机器的配置和当前系统的负载并不相同，因此它们的抗压能力也不相同。给配置高、负载低的机器配置更高的权重，让其处理更多的请；而配置低、负载高的机器，给其分配较低的权重，降低其系统负载，加权轮询能很好地处理这一问题，并将请求顺序且按照权重分配到后端。
加权轮询算法要生成一个服务器序列，该序列中包含n个服务器。n是所有服务器的权重之和。在该序列中，每个服务器的出现的次数，等于其权重值。并且，生成的序列中，服务器的分布应该尽可能的均匀。比如序列{a, a, a, a, a, b, c}中，前五个请求都会分配给服务器a，这就是一种不均匀的分配方法，更好的序列应该是：{a, a, b, a, c, a, a}。
优点：可以将不同机器的性能问题纳入到考量范围，集群性能最优最大化；
缺点：生产环境复杂多变，服务器抗压能力也无法精确估算，静态算法导致无法实时动态调整节点权重，只能粗糙优化。
加权随机法
与加权轮询法一样，加权随机法也根据后端机器的配置，系统的负载分配不同的权重。不同的是，它是按照权重随机请求后端服务器，而非顺序。
键值范围法
根据键的范围进行负债，比如0到10万的用户请求走第一个节点服务器，10万到20万的用户请求走第二个节点服务器……以此类推。
优点：容易水平扩展，随着用户量增加，可以增加节点而不影响旧数据；
缺点：容易负债不均衡，比如新注册的用户活跃度高，旧用户活跃度低，那么压力就全在新增的服务节点上，旧服务节点性能浪费。而且也容易单点故障，无法满足高可用。
动态均衡算法
最小连接数法
根据每个节点当前的连接情况，动态地选取其中当前积压连接数最少的一个节点处理当前请求，尽可能地提高后端服务的利用效率，将请求合理地分流到每一台服务器。俗称闲的人不能闲着，大家一起动起来。
优点：动态，根据节点状况实时变化；
缺点：提高了复杂度，每次连接断开需要进行计数；
实现：将连接数的倒数当权重值。
最快响应速度法
根据请求的响应时间，来动态调整每个节点的权重，将响应速度快的服务节点分配更多的请求，响应速度慢的服务节点分配更少的请求，俗称能者多劳，扶贫救弱。
优点：动态，实时变化，控制的粒度更细，跟灵敏；
缺点：复杂度更高，每次需要计算请求的响应速度；
实现：可以根据响应时间进行打分，计算权重。
观察模式法
观察者模式是综合了最小连接数和最快响应度，同时考量这两个指标数，进行一个权重的分配。
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