标签：水平 负载 就是 项目 一半 需要 分享 qpi 站点
那么何为负载均衡？这个概念其实也同样很重要，很多同学又说了，负载均衡还不简单，就是在分布式系统中，将客户端的请求均匀的分配到服务端（或者说将上游的请求，均衡的分配到下游的多个操作单元中），其实这只回答了一半。请求的均衡是一方面，另一方面，数据也是要均衡的分布在操作单元中的。
因此，负载均衡就是将请求/数据【均匀】分摊到多个操作单元上执行。
常见负载均衡方案
梳理下web应用的基本架构：
正常的web分布式项目的基本架构层级就是这样（多台机器的集群我省略没画），分为客户端层、反向代理nginx层、站点层、服务层、数据层。
【客户端层->反向代理层】的负载均衡
【客户端层】到【反向代理层】的负载均衡，是通过“DNS轮询”实现的：DNS-server对于一个域名配置了多个解析ip，每次DNS解析请求来访问DNS-server，会轮询返回这些ip，保证每个ip的解析概率是相同的。这些ip就是nginx的外网ip，以做到每台nginx的请求分配也是均衡的。
【反向代理层->站点层】的负载均衡
【反向代理层】到【站点层】的负载均衡，是通过“nginx”实现的。通过修改nginx.conf，可以实现多种负载均衡策略：比如轮询，最少连接路由，ip 哈希等等。
【站点层->服务层】的负载均衡
【站点层】到【服务层】的负载均衡，是通过“服务连接池”实现的。
【数据层】的负载均衡
在数据量很大的情况下，由于数据层（db，cache）涉及数据的水平切分，所以数据层的负载均衡更为复杂一些，它分为“数据的均衡”，与“请求的均衡”。
数据的均衡是指：水平切分后的每个服务（db，cache），数据量是差不多的。
请求的均衡是指：水平切分后的每个服务（db，cache），请求量是差不多的。
常见的水平切分方式有这么几种：
一、按照range水平切分:
每一个数据服务，存储一定范围的数据，比如 db1服务，存储uid范围1-1kw； db2服务，存储uid范围1kw-2kw。
这个方案的好处是：
（1）规则简单，service只需判断一下uid范围就能路由到对应的存储服务
（2）数据均衡性较好
（3）比较容易扩展，可以随时加一个uid[2kw,3kw]的数据服务
不足是：
（1）请求的负载不一定均衡，一般来说，新注册的用户会比老用户更活跃，大range的服务请求压力会更大。
二、按照id哈希水平切分
每一个数据服务，存储某个key值hash后的部分数据，比如 db1服务，存储偶数uid数据； db2服务，存储奇数uid数据。
这个方案的好处是：
（1）规则简单，service只需对uid进行hash能路由到对应的存储服务
（2）数据均衡性较好
（3）请求均匀性较好
不足是：
（1）不容易扩展，扩展一个数据服务，hash方法改变时候，可能需要进行数据迁移。
大伙儿有没有发现，在分布式系统的架构设计上， 扩展性也是要经常考虑的因素哦！
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原文地址：https://www.cnblogs.com/bysj888/p/9769854.html
