負載均衡算法包括輪詢、加權輪詢、隨機、加權隨機、最少連接數、最短響應時間、IP哈希和一致性哈希，分別適用于不同場景，如性能相近實例、異構環(huán)境、長連接或會話保持等，實際中可通過Spring Cloud、Nginx等組件靈活配置。

微服務架構中，負載均衡是確保服務高可用和性能優(yōu)化的關鍵環(huán)節(jié)。它通過將請求合理分發(fā)到多個服務實例上，避免單個節(jié)點過載。常見的負載均衡算法有以下幾種：

1. 輪詢（Round Robin）

輪詢是最基礎的負載均衡算法。它按順序將請求依次分配給后端服務實例，循環(huán)往復。

• 實現簡單，適合服務實例性能相近的場景
• 不考慮當前負載或響應時間，可能造成部分實例壓力過大

2. 加權輪詢（Weighted Round Robin）

在輪詢基礎上引入權重，性能更強的實例可分配更多請求。

• 根據CPU、內存等資源設置權重值
• 適用于異構服務器環(huán)境，提升整體處理能力

3. 隨機（Random）

隨機選擇一個服務實例處理請求。

• 實現簡單，開銷小
• 在實例數量較多時分布較均勻
• 可能出現偶然性不均，一般配合其他策略使用

4. 加權隨機（Weighted Random）

結合權重與隨機算法，按權重比例決定被選中的概率。

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• 比純隨機更可控，能體現實例性能差異
• 常用于客戶端負載均衡場景

5. 最少連接數（Least Connections）

將新請求發(fā)送到當前連接數最少的服務實例。

• 動態(tài)反映服務負載情況
• 適合長連接或請求處理時間差異大的場景

6. 最短響應時間（Least Response Time）

選擇平均響應時間最短或活躍請求數最少的實例。

• 關注實際性能表現，提升用戶體驗
• 需要監(jiān)控響應時間，實現復雜度稍高

7. 源地址哈希（IP Hash）

根據客戶端IP地址進行哈希計算，確定目標實例。

• 保證同一客戶端始終訪問同一服務實例
• 適用于需要會話保持的場景
• 當實例變動時可能導致哈希分布不均

8. 一致性哈希（Consistent Hashing）

在哈?；A上減少節(jié)點增減對映射關系的影響。

• 解決傳統(tǒng)哈希在擴容縮容時的大規(guī)模重映射問題
• 廣泛應用于分布式緩存和服務發(fā)現
• 支持虛擬節(jié)點進一步提升均衡性

基本上就這些。實際應用中，像Spring Cloud LoadBalancer、Ribbon、Nginx、Envoy等組件都支持多種算法，并可根據業(yè)務需求靈活配置。選擇哪種算法，取決于服務特性、部署環(huán)境和性能要求。

以上就是微服務中的負載均衡算法有哪些？的詳細內容，更多請關注php中文網其它相關文章！