面试题：微服务架构下RPC高可用性架构搭建之中等难度：负载均衡策略

Question

在微服务架构的RPC高可用性搭建中，常用的负载均衡策略有哪些？请至少列举三种，并简要说明每种策略的工作原理。

Answer 1

1. 随机（Random）：
   • 工作原理：从可用的服务实例列表中随机选择一个实例来处理请求。例如，假设有三个服务实例A、B、C，每次请求到来时，以相同的概率（1/3）从这三个实例中随机选择一个，这种方式简单直接，在实例性能差异不大的情况下能均匀分配请求。
2. 轮询（Round - Robin）：
   • 工作原理：按照顺序依次将请求分配到各个可用的服务实例上。例如，有服务实例A、B、C，第一个请求分配给A，第二个请求分配给B，第三个请求分配给C，第四个请求又回到A，如此循环。它能保证每个实例都有机会处理请求，适用于实例性能相近的场景。
3. 加权轮询（Weighted Round - Robin）：
   • 工作原理：为每个服务实例分配一个权重值，权重值越高，被分配到请求的概率越大。例如，实例A权重为2，实例B权重为1，实例C权重为1，在轮询时，每4次请求中，A会被分配到2次，B和C各被分配到1次。这种策略适用于不同实例性能有差异的情况，性能高的实例权重可以设置得更高。
4. 最少连接（Least Connections）：
   • 工作原理：优先将请求分配给当前连接数最少的服务实例。因为连接数少意味着该实例的负载相对较轻，能更好地处理新的请求。例如，当有请求到来时，负载均衡器统计各个实例的当前连接数，将请求发送给连接数最少的实例，以实现负载均衡。
5. 源地址哈希（Source Hashing）：
   • 工作原理：根据请求源IP地址的哈希值，将请求始终路由到特定的服务实例。例如，对源IP地址进行哈希计算，得到一个哈希值，通过某种映射规则将该哈希值映射到具体的实例上。这样来自同一个源IP的请求会始终被发送到同一个实例，适用于一些有状态的服务场景，保证同一客户端的请求能被相同实例处理。