负载均衡算法的种类很多，常见的负载均衡算法包括轮询法、随机法、源地址哈希法、加权轮询法、加权随机法、最小连接法。
1.轮询法
轮询很容易理解，将请求按顺序轮流分配到后端服务器上，它均衡地对待后端每一台服务器，而不关心服务器的实际连接数和当前的系统负载。使用轮询策略的目的在于做到请求转移的绝对均衡，但付出的性能代价是相当大的。
2.随机法
通过系统随机函数，根据后端服务器列表大小的值随机选取其中的一台进行访问。有概率统计理论可以得知，随着调用量的增大，其实际效果越来越接近于平均分配流量到每一台后端服务器，也就是轮询的结果。
3.源地址哈希法
源地址哈希的思想是获取客户端访问的IP地址值，通过哈希函数计算得到一个数值，用该数值对服务器列表大小进行取模运算，得到的结果便是要 访问的服务器序号。采用哈希法进行负载均衡，同一IP地址的客户端，当后端服务器列表大小不变时，它每次都会被映射到同一台后端服务器进行访问。根据此特性可以在服务消费者和服务提供者之间建立有状态的session 会话。
4.加权轮询法
不同的后端服务器的配置和负载并不相同，因此它们的抗压能力也不尽相同。给配置高、负载低的机器设置更高的权重，让其处理更多的请求，而低配置、负载高的机器，则给其配置较低的权重，降低其系统负载，加权轮 询能很好地处理这一问题，并将请求顺序按权重分配给后端。
5.加权随机法
与加权轮询法类似，加权随机法也根据后端服务器不同的配置和负载情况，配置不同的权重。不同的是，它是按照权重来随机选取服务器的，而非顺序。
总结：前面我们费尽心思来实现服务消费者请求次数分配的均衡，我们知道这样做是没错的，可以为后端的多台服务器平均分配工作量，最大程度地提高服务器的利用率，但是，实际情况真的如此吗?在实际情况中，请求次数的均衡真的能代表系统的负载吗？我们必须认真地思考这一问题，从算法实施的角度来看，以后端服务器的视角来观察系统负载，而非请求发起方来观察。因此，我们得有其它的算法来实现可供选择，最小连接数法便属于此类算法。
6.最小连接数法
最小连接数法比较灵活和智能，由于后端服务器的配置不尽相同，对于请求的处理有快有慢，它正是根据后端服务器当前的连接情况，动态地选取其中积压连接数最少的一台服务器来处理当前请求，尽可能提高后端服务器 的利用效率，将负载合理地分流到每一台机器。