负载均衡的常用算法
在集群中，假设有五台服务器，他们之间的地位相同（主备模式不是我们要讨论的内容），都对外提供服务。当浏览器大量请求到达时，如何决定哪个请求到达哪个服务器上，这就是我们这次讨论的核心内容。
负载均衡的策略分为应用服务器和分布式缓存集群两种适应场景。
为什么这么分呢？简单的说，应用服务器只需要转发请求就可以了。但分布式缓存集群，比如redis、Memcached等，更多的是需要再次读取数据的。也正是因为这样，当新加入一台机器后，要尽量对整个集群的影响小。
1、应用服务器
NO.1—— Random 随机
这是最简单的一种，使用随机数来决定转发到哪台机器上。
优点：简单使用，不需要额外的配置和算法。
缺点：随机数的特点是在数据量大到一定量时才能保证均衡，所以如果请求量有限的话，可能会达不到均衡负载的要求。
NO.2—— Round Robin 轮询
这个也很简单，请求到达后，依次转发，不偏不向。每个服务器的请求数量很平均。
缺点：当集群中服务器硬件配置不同、性能差别大时，无法区别对待。引出下面的算法。
NO.3—— Weighted Round Robin 加权轮询
这种算法的出现就是为了解决简单轮询策略中的不足。在实际项目中，经常会遇到这样的情况。
比如有5台机器，两台新买入的性能等各方面都特别好，剩下三台老古董。这时候我们设置一个权重，让新机器接收更多的请求。物尽其用、能者多劳嘛！
这种情况下，“均衡“就比较相对了，也没必要做到百分百的平均。
NO.4—— Least Connections 最少连接
这是最符合负载均衡算法的一个。需要记录每个应用服务器正在处理的连接数，然后将新来的请求转发到最少的那台上。
NO.5—— Source Hashing 源地址散列
根据请求的来源ip进行hash计算，然后对应到一个服务器上。之后所有来自这个ip的请求都由同一台服务器处理。
2、分布式缓存集群
好了，有了前面的基础，再看分布式缓存集群就简单多了。我们只需要多考虑两点就够了。
NO.1—— 取模
这是最简单但最不实用的一个。
以redis为例，假设我们有5台机器，要想取模肯定先得转换为数字，我们将一个请求的key转成数字（比如CRC16算法那），比如现在五个请求转换成的数字后对5取模分别为0、1、2、3、4，正好转发到五台机器上。
这时意外来了，其中一台宕机了，现在集群中还有4台。之后再来请求只能对4取模。问题就暴露出来了，那之前按照5取模的数据命中的机率大大降低了，相当于每宕机一台，之前存入的数据几乎都不能用了。
因此，不推荐此种做法。
NO.2—— 哈希
这种算法叫哈希有些笼统了，具体可以分为ip哈希和url哈希（类似原地址散列）。这里就不多说了。重点说下redis中的设计。
redis中引入了哈希槽来解决这一问题。16384个哈希槽，每次不再对集群中服务器的总数取模，而是16384这个固定的数字。然后将请求分发。这样就可以避免其中一台服务器宕机，原有数据无法命中的问题。
NO.3—— 一致性哈希
终于到重头戏了，不过有了前面的介绍，这个也就不难理解了。
一致性哈希在memcached中有使用，通过一个hash环来实现key到缓存服务器的映射。
这个环的长度为2^32，根据节点名称的hash值将缓存服务器节点放在这个hash环上。如下图中的node1、node2等。
这时要保存的数据key仍旧进行hash运算，运算之后的值会落在这个hash环上的某一处（图中粉色的节点），当然这还没结束，因为他还没有落到node上。之后这个粉色的节点会沿顺时针落到离他最近的node上，over。
改进
当其中某个结点宕机后，比如node4，这时如果有结点落在了node2和node4之间，本来应该归为node4的，但这时候他宕机了，就都放在了下一个node3中。
这时，每个结点的数据量就会有很大出入了，平衡性很难保证。因此，引入“虚拟结点”。
虚拟结点是实际结点在hash空间的复制品，为了保证平衡性，一个实际node被划分成了若干个虚拟node。
如下图所示：
服务器之间的交错关系会改变，每个虚拟node之间的相对关系是不一定的，比如每个node1的虚拟节点后面可以是node2的也可以跟node3的。
此时，如果红色的node宕机了，那么将要落在这台机器上的数据可能落到蓝色，也可能是绿色的。这就保证了一定程度的平衡性。