负载均衡策略是实现负载均衡器的关键，而负载均衡器又是分布式系统中不可或缺的重要组件。使用它有助于提高系统的整体性能、可用性、可靠性和安全性，同时支持系统的扩展和故障容忍性。对于处理大量请求的应用程序和微服务架构来说，负载均衡器是不可或缺的重要工具。
负载均衡分类
负载均衡分为服务器端负载均衡和客户端负载均衡。
- 服务器端负载均衡指的是存放在服务器端的负载均衡器，例如 Nginx、HAProxy、F5 等。
- 客户端负载均衡指的是嵌套在客户端的负载均衡器，例如 Ribbon。
常见负载均衡策略
但无论是服务器端负载均衡和客户端负载均衡，它们的负载均衡策略都是相同的，因为负载均衡策略本质上是一种思想。
常见的负载均衡策略有以下几个：
- 轮询（Round Robin）：轮询策略按照顺序将每个新的请求分发给后端服务器，依次循环。这是一种最简单的负载均衡策略，适用于后端服务器的性能相近，且每个请求的处理时间大致相同的情况。
- 随机选择（Random）：随机选择策略随机选择一个后端服务器来处理每个新的请求。这种策略适用于后端服务器性能相似，且每个请求的处理时间相近的情况，但不保证请求的分发是均匀的。
- 最少连接（Least Connections）：最少连接策略将请求分发给当前连接数最少的后端服务器。这可以确保负载均衡在后端服务器的连接负载上均衡，但需要维护连接计数。
- IP 哈希（IP Hash）：IP 哈希策略使用客户端的 IP 地址来计算哈希值，然后将请求发送到与哈希值对应的后端服务器。这种策略可用于确保来自同一客户端的请求都被发送到同一台后端服务器，适用于需要会话保持的情况。
- 加权轮询（Weighted Round Robin）：加权轮询策略给每个后端服务器分配一个权重值，然后按照权重值比例来分发请求。这可以用来处理后端服务器性能不均衡的情况，将更多的请求分发给性能更高的服务器。
- 加权随机选择（Weighted Random）：加权随机选择策略与加权轮询类似，但是按照权重值来随机选择后端服务器。这也可以用来处理后端服务器性能不均衡的情况，但是分发更随机。
- 最短响应时间（Least Response Time）：最短响应时间策略会测量每个后端服务器的响应时间，并将请求发送到响应时间最短的服务器。这种策略可以确保客户端获得最快的响应，适用于要求低延迟的应用。
小结
负载均衡分为服务器端负载均衡和客户端负载均衡，但无了是那种负载均衡器，它的常用策略都是一样的，有轮询、随机选择、最少连接 IP 哈希、加权轮询、加权随机和最短响应时间。
以上内容来自我的 《Java 面试突击训练营》，这门课程是 有着 14 年工作经验（前 360 开发工程师），9 年面试官经验的我，花费 4 年时间打磨完成的一门视频面试课。
整个课程从 Java 基础到微服务 Spring Cloud、从实际开发问题到场景题应有尽有，如下图所示：
全程通过视频直播 + 录播的方式，把 Java 常见的面试题系统的过一遍，遇到一个问题，把这个问题相关的内容都给大家讲明白，并且视频支持永久更新和观看。
上完训练营的课程之后，基本可以应对目前市面上绝大部分公司的面试了，想要了解详情，加我微信：GG_Stone【备注：训练营】
