服务器压力太大怎么办？从静态调度到一致性哈希，4个应对负载均衡的算法全解析

我们都知道，现如今的互联网时代，所有的技术栈中，只要一谈关于高可用、高并发处理相关的实现，必然会牵扯到集群这个话题，也就是部署多台服务器共同对外提供服务，从而做到提升系统吞吐量，优化系统的整体性能以及稳定性等目的。

而在互联网系统中，我们经常会面临这样一个问题，就是当我们的业务量激增时，单个服务器往往无法满足我们的需求，这个时候我们就需要将我们的业务部署到多台服务器上，也就是我们常说的集群。集群可以有效地分担请求压力，提高系统的吞吐量。

但是，当我们有了集群之后，我们就会面临另一个问题，那就是如何将请求合理地分发到不同的服务器上，这就是负载均衡。负载均衡算法的作用就是将请求均匀地分发到不同的服务器上，以提高集群的整体性能。

目前，常用的负载均衡算法有很多种，每种算法都有其优缺点，我们可以根据实际情况选择最合适的算法来使用。

一、静态调度算法

静态调度算法是最简单的一种负载均衡算法。它的原理是将所有的请求都分配给同一台服务器，直到这台服务器的负载达到一定的阈值，再将请求分配给另一台服务器。

静态调度算法的优点是实现简单，而且可以保证所有的请求都能够被处理。但是，静态调度算法也有一个明显的缺点，那就是它无法适应请求量的变化。当请求量增加时，静态调度算法会导致某些服务器负载过高，而其他服务器负载过低，从而降低了集群的整体性能。

二、平滑轮询加权

平滑轮询加权算法是一种改进的静态调度算法。它的原理是将请求平均分配给所有的服务器，但是权重不同的服务器分配的请求数量不同。权重高的服务器分配的请求数量更多。

平滑轮询加权算法的优点是能够更好地适应请求量的变化。当请求量增加时，平滑轮询加权算法可以将请求均匀地分配到所有的服务器上，从而提高集群的整体性能。但是，平滑轮询加权算法也有一个缺点，那就是它需要对服务器的性能进行评估，并根据评估结果来分配权重。

三、一致性哈希

一致性哈希算法是一种分布式哈希算法。它的原理是将所有的服务器映射到一个环形结构上，然后将请求根据其哈希值分配到相应的服务器上。

一致性哈希算法的优点是能够保证请求的均匀分布。即使有服务器宕机，一致性哈希算法也能将请求合理地分发到其他服务器上，从而保证集群的可用性。但是，一致性哈希算法也有一个缺点，那就是它实现起来比较复杂。

四、最小活跃数算法

最小活跃数算法是一种动态负载均衡算法。它的原理是将请求分配给活跃数最少的服务器。

最小活跃数算法的优点是能够很好地适应请求量的变化。当请求量增加时，最小活跃数算法可以将请求均匀地分配到所有的服务器上，从而提高集群的整体性能。但是，最小活跃数算法也有一个缺点，那就是它需要维护每个服务器的活跃数，这会增加系统的开销。

以上四种负载均衡算法各有优缺点，我们可以根据实际情况选择最合适的算法来使用。