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在分布式系统中，负载均衡技术是实现系统高可用、高性能的关键技术之一，负载均衡通过将请求分发到不同的服务器上，使得系统资源得到合理利用，提高系统整体性能，目前，常见的负载均衡算法主要有三种：轮询算法、最少连接数算法和IP哈希算法，本文将从这三种算法的核心区别及应用场景进行详细解析。
轮询算法
轮询算法（Round Robin）是最简单的负载均衡算法，按照请求顺序依次将请求分发到服务器上，其核心思想是“先来先服务”，每个服务器都有相同的机会获得请求。
1、优点：
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（1）实现简单，易于理解和部署；
（2）公平性高，每个服务器都能获得相同的请求量；
（3）适用于请求量不均匀的场景，如静态资源访问。
2、缺点：
（1）当某个服务器出现故障时，可能会导致大量请求被分发到该服务器，从而影响系统性能；
（2）无法根据服务器当前的负载情况进行智能分发。
最少连接数算法
最少连接数算法（Least Connections）根据服务器当前的连接数将请求分发到连接数最少的服务器上，该算法的核心思想是“连接少的先服务”，旨在将请求分配给负载较轻的服务器。
1、优点：
（1）能够有效避免单点过载，提高系统整体性能；
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（2）根据服务器当前负载智能分发请求，更符合实际应用场景。
2、缺点：
（1）实现较为复杂，需要实时获取服务器连接数信息；
（2）在请求量较小的情况下，可能导致服务器连接数波动较大。
IP哈希算法
IP哈希算法（IP Hash）根据客户端IP地址进行哈希计算，将请求分发到哈希值对应的服务器上，该算法的核心思想是“IP地址固定”，使得同一客户端的请求总是被分发到同一服务器上。
1、优点：
（1）适用于需要会话保持的场景，如购物网站；
（2）客户端请求和响应在同一服务器上进行，有利于减少跨服务器通信。
2、缺点：
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（1）当服务器发生故障时，可能会导致部分客户端请求被分发到非目标服务器；
（2）不适用于请求量不均匀的场景，如静态资源访问。
负载均衡三种算法在实现原理、优缺点及适用场景方面存在明显差异，在实际应用中，应根据系统需求选择合适的负载均衡算法，以下为三种算法的适用场景：
1、轮询算法：适用于请求量不均匀、对性能要求不高的场景，如静态资源访问。
2、最少连接数算法：适用于请求量均匀、对性能要求较高的场景，如实时业务系统。
3、IP哈希算法：适用于需要会话保持的场景，如购物网站、在线支付等。
在分布式系统中，合理选择负载均衡算法对于提高系统性能、保证系统稳定性具有重要意义。
标签： #负载均衡三种算法的区别
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