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网络的各个核心部件随着业务量的提高、访问量和数据流量的快速增长，其处理能力和计算强度也相应增大，使得单一设备根本无法承担。在此情况下，如果扔掉现有设备去做大量的硬件升级，这样将造成现有资源的浪费，而且如果再面临下一次业务量的提升，这又将导致再一次硬件升级的高额成本投入，甚至性能再卓越的设备也不能满足当前业务量的需求。于是，负载均衡机制应运而生。
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：
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；
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。
本文所要介绍的负载均衡技术主要是指在均衡服务器群中所有服务器和应用程序之间流量负载的应用，目前负载均衡技术大多数是用于提高诸如在Web服务器、其它关键任务服务器上的Internet服务器程序的可用性和可伸缩性。
负载均衡从其应用的地理结构上分为本地负载均衡(Local Load Balance)和全局负载均衡(Global Load Balance，也叫地域负载均衡)。
本地负载均衡是指对本地的服务器群做负载均衡。全局负载均衡是指对分别放置在不同的地理位置、有不同网络结构的服务器群间作负载均衡。本地负载均衡能有效地解决数据流量过大、网络负荷过重的问题，并且不需花费昂贵开支购置性能卓越的服务器，充分利用现有设备，避免服务器单点故障造成数据流量的损失。其有灵活多样的均衡策略把数据流量合理地分配给服务器群内的服务器共同负担。即使是再给现有服务器扩充升级，也只是简单地增加一个新的服务器到服务群中，而不需改变现有网络结构、停止现有的服务。
全局负载均衡主要用于在一个多区域拥有自己服务器的站点，为了使全球用户只以一个IP地址或域名就能访问到离自己最近的服务器，从而获得最快的访问速度，也可用于子公司分散站点分布广的大公司通过Intranet（企业内部互联网）来达到资源统一合理分配的目的。
全局负载均衡有以下的特点：
实现地理位置无关性，能够远距离为用户提供完全的透明服务。
除了能避免服务器、数据中心等的单点失效，也能避免由于ISP专线故障引起的单点失效。
解决网络拥塞问题，提高服务器响应速度，服务就近提供，达到更好的访问质量。
硬件负载均衡，常见的硬件有比较昂贵的NetScaler、F5、Radware和Array等商用的负载均衡器，它的优点就是有专业的维护团队来对这些服务进行维护、缺点就是花销太大。
软件负载均衡，就是类似于LVS、HAProxy、Nginx的基于Linux的开源免费的负载均衡软件策略，这些都是通过软件级别来实现，所以费用非常低廉。
4层网络负载均衡
第四层负载均衡将一个Internet上合法注册的IP地址映射为多个内部服务器的IP地址，对每次TCP连接请求动态使用其中一个内部IP地址，达到负载均衡的目的。在第四层交换机中，此种均衡技术得到广泛的应用，一个目标地址是服务器群VIP（虚拟IP，Virtual IP address）连接请求的数据包流经交换机，交换机根据IP和目的IP地址、TCP或UDP端口号和一定的负载均衡策略，在服务器IP和VIP间进行映射，选取服务器群中一台服务器来处理连接请求。
7层网络负载均衡
第七层负载均衡控制应用层服务的内容，提供了一种对访问流量的高层控制方式，适合对HTTP服务器群的应用。第七层负载均衡技术通过检查流经的HTTP报头，根据报头内的信息来执行负载均衡任务。
第七层负载均衡优点表现在如下几个方面
通过对HTTP报头的检查，可以检测出HTTP 400、500和600系列的错误信息，因而能透明地将连接请求重新定向到另一台服务器，避免应用层故障。
可根据流经的数据类型（如判断数据包是图像文件、压缩文件或多媒体文件格式等），把数据流量引向相应内容的服务器来处理，增加系统性能。
能根据连接请求的类型，如是普通文本、图象等静态文档请求，还是asp、cgi等的动态文档请求，把相应的请求引向相应的服务器来处理，提高系统的性能及安全性。
第七层负载均衡受到其所支持的协议限制（一般只有HTTP），这样就限制了它应用的广泛性，并且检查HTTP报头会占用大量的系统资源，势必会影响到系统的性能，在大量连接请求的情况下，负载均衡设备自身容易成为网络整体性能的瓶颈。
在实际应用中，我们可能不想仅仅是把客户端的服务请求平均地分配给内部服务器，而不管服务器是否宕机。而是想使性能更好的服务器能接受更多的服务请求，一台处理服务请求较少的服务器能分配到更多的服务请求，出现故障的服务器将不再接受服务请求直至故障恢复等等。
负载均衡策略的优劣及其实现的难易程度有两个关键因素：
l 负载均衡算法。
l 对网络系统状况的检测方式和能力。
1. 轮循均衡（Round Robin）：每一次来自网络的请求轮流分配给内部中的服务器，从1至N然后重新开始。此种均衡算法适合于服务器组中的所有服务器都有相同的软硬件配置并且平均服务请求相对均衡的情况。
2. 权重轮循均衡（Weighted Round Robin）：根据服务器的不同处理能力，给每个服务器分配不同的权值，使其能够接受相应权值数的服务请求。例如：服务器A的权值被设计成1，B的权值是3，C的权值是6，则服务器A、B、C将分别接受到10%、30％、60％的服务请求。此种均衡算法能确保高性能的服务器得到更多的使用率，避免低性能的服务器负载过重。
3. 随机均衡（Random）：把来自网络的请求随机分配给内部中的多个服务器。权重随机均衡（Weighted Random）：此种均衡算法类似于权重轮循算法，不过在处理请求分担时是个随机选择的过程。
4. 响应速度均衡（Response Time）：负载均衡设备对内部各服务器发出一个探测请求（例如Ping），然后根据内部中各服务器对探测请求的最快响应时间来决定哪一台服务器来响应客户端的服务请求。此种均衡算法能较好的反映服务器的当前运行状态，但这最快响应时间仅仅指的是负载均衡设备与服务器间的最快响应时间，而不是客户端与服务器间的最快响应时间。
5. 最少连接数均衡（Least Connection）：客户端的每一次请求服务在服务器停留的时间可能会有较大的差异，随着工作时间加长，如果采用简单的轮循或随机均衡算法，每一台服务器上的连接进程可能会产生极大的不同，并没有达到真正的负载均衡。最少连接数均衡算法对内部中需负载的每一台服务器都有一个数据记录，记录当前该服务器正在处理的连接数量，当有新的服务连接请求时，将把当前请求分配给连接数最少的服务器，使均衡更加符合实际情况，负载更加均衡。此种均衡算法适合长时处理的请求服务，如FTP。
6. 处理能力均衡：此种均衡算法将把服务请求分配给内部中处理负荷（根据服务器CPU型号、CPU数量、内存大小及当前连接数等换算而成）最轻的服务器，由于考虑到了内部服务器的处理能力及当前网络运行状况，所以此种均衡算法相对来说更加精确，尤其适合运用到第七层（应用层）负载均衡的情况下。
尽管有多种的负载均衡算法可以较好的把数据流量分配给服务器去负载，但如果负载均衡策略没有对网络系统状况的检测方式和能力，一旦在某台服务器或某段负载均衡设备与服务器网络间出现故障的情况下，负载均衡设备依然把一部分数据流量引向那台服务器，这势必造成大量的服务请求被丢失，达不到不间断可用性的要求。所以良好的负载均衡策略应有对网络故障、服务器系统故障、应用服务故障的检测方式和能力：
1. Ping侦测：通过ping的方式检测服务器及网络系统状况，此种方式简单快速，但只能大致检测出网络及服务器上的操作系统是否正常，对服务器上的应用服务检测就无能为力了。
2. TCP Open侦测：每个服务都会开放某个通过TCP连接，检测服务器上某个TCP端口（如Telnet的23口，HTTP的80口等）是否开放来判断服务是否正常。
3. HTTP URL侦测：比如向HTTP服务器发出一个对main.html文件的访问请求，如果收到错误信息，则认为服务器出现故障。
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原文地址：http://www.cnblogs.com/linuxbug/p/4846813.html
