LVS负载均衡算法

LVS的负载均衡算法主要分为静态和动态两大类，它们各自适用于不同的场景。我用一个表格来汇总它们的主要特点，以便你直观了解：

算法类型	算法名称	关键特点	适用场景
静态算法	轮询 (RR)	均等地轮流分配请求，简单但不考虑服务器实际负载和性能差异	后端服务器性能接近且负载均匀的场景
	加权轮询 (WRR)	根据预设的权重分配请求，权重高的服务器获得更多请求	服务器处理能力有明显差异的场景
	源地址哈希 (SH)	根据请求的源IP地址进行哈希计算，将同一源IP的请求总是发往同一台RS	需要会话保持的应用场景
	目标地址哈希 (DH)	根据请求的目标IP地址进行哈希计算，相同目标IP的请求发往同一RS	缓存服务器场景，提高缓存命中率
动态算法	最少连接 (LC)	将新连接请求分配给当前活动连接数最少的服务器	服务器性能相近，且连接请求处理时间长短不一（如长连接较多）的场景
	加权最少连接 (WLC)	LVS默认算法。在LC基础上考虑服务器权重，选择（活动连接数/权重）值最小的服务器	服务器性能差异较大，需要综合考量连接数和处理能力的通用场景
	最短期望延迟 (SED)	WLC的改进版，计算方式为*(活动连接数+1)256/权重**，旨在避免新请求加重高负载服务器	试图优化WLC在极端并发场景下的分配，但可能引入新的不均衡
	永不排队 (NQ)	SED的增强版，首先分配空闲（连接数为0）的服务器，若无则采用SED计算	尝试避免任何请求在繁忙服务器队列等待的场景
	基于局部性的最少连接LBLC	考虑请求的目标IP，尽可能将相同目标IP的请求发往同一服务器，并结合最少连接原则	缓存集群系统，兼顾负载均衡和缓存局部性
	带复制的基于局部性最少连接LBLCR	LBLC的增强版，为目标IP维护一组服务器而非固定一台，从组内选择连接数最少的服务器	高负载、高可用的缓存集群场景，避免单点过热

默认算法：加权最少连接 (WLC)

LVS 默认采用的算法是 加权最少连接 (WLC)。这通常是因其在通用性、均衡效果和性能之间取得了较好的平衡。

选择WLC作为默认算法的原因

综合性强：WLC 结合了服务器的处理能力（通过权重体现） 和当前的实时负载（通过连接数体现）。这比单纯考虑轮询（RR）或最少连接（LC）更为全面。
适应性能差异：在实际的集群中，服务器硬件配置、处理能力很可能不一致。WLC 允许通过设置权重（Weight）来反映这种差异，性能好的服务器权重高，自然能承担更多的连接，避免了RR算法在性能不等的服务器间简单轮询带来的资源利用不合理问题。
动态调整能力：WLC 是一种动态算法，能够根据服务器当前连接数的变化实时调整调度决策。这比静态算法（如WRR）只能依据固定权重分配更灵活，能更好地应对流量的波动。
相对均衡的效果：在设计初衷上，WLC 旨在将新连接请求导向当前负载（连接数）与其处理能力（权重）相比相对较轻的服务器，从而在整个集群上达到一个相对均衡的负载状态。这使得它在多数场景下能提供不错的均衡效果。
历史与共识：WLC 算法在 LVS 中经过长期实践，被广泛认为是一种在各种场景下表现相对稳定和可靠的默认选择。

注意：WLC 的局限性及 SED/NQ 的补充

值得注意的是，WLC 算法在某些特定情况下可能并非最优，甚至可能存在负载不均衡的风险：

短时高并发连接问题：当大量新连接几乎同时到达时，WLC 的内核实现（Overhead = (Active*256 + Inactive) / Weight）可能因为对 Active 和 Inactive 连接状态的权重分配（一个Active连接的权重是256，一个Inactive权重是1）不够精确，导致调度器误判。这可能出现短时间内连接都被引导到某一台或某几台RS，导致负载不均。
为改善WLC在高并发下的表现，LVS提供了 SED 和 NQ 算法作为优化。SED 算法通过 (Active+1)*256/Weight 的计算方式，试图预估加入新请求后的负载，避免请求堆积在已繁忙的服务器上。NQ 则更直接，优先选择当前连接数为0的空闲服务器，若无空闲服务器再退回到类似SED的计算，从而尽量避免任何请求排队。

如何选择合适的算法

选择哪神算法主要取决于你的具体应用场景和需求：

服务器性能均衡，且连接请求差异不大：可以尝试简单的 RR 或 WRR。
服务器性能差异较大，需要兼顾实时负载：WLC 是一个稳妥的默认选择。
大量持久连接（如数据库、长轮询），且担心服务器重启/扩容后连接分配不均：WLC 通常比 WRR 表现更好。
需要会话保持：选择 SH（基于源IP）或 DH（基于目标IP，适用于缓存集群）。
缓存服务器集群：LBLC 或 LBLCR 可能更合适。
追求极致性能，避免任何请求排队，或出现WLC在瞬时高并发下负载不均：可以考虑尝试 SED 或 NQ。