面试题：分布式系统中常见的负载均衡算法有哪些及原理

Question

请阐述如轮询、加权轮询、随机、加权随机等常见负载均衡算法的工作原理，并说明它们各自适用在哪些场景。

Answer 1

轮询（Round Robin）

1. 工作原理：按顺序依次将请求分配到后端服务器集群中的每台服务器上，从第一台服务器开始，处理完一个请求后，下一个请求分配到下一台服务器，当到达最后一台服务器后，再回到第一台服务器继续循环。例如有服务器A、B、C，请求依次分配为A、B、C、A、B、C……
2. 适用场景：适用于后端服务器硬件配置性能相近，且对请求处理能力较为均衡的场景，比如一组配置相同的Web服务器提供静态网页服务。

加权轮询（Weighted Round Robin）

1. 工作原理：为后端每台服务器分配一个权重值，权重值代表服务器的处理能力。调度器根据权重值按比例分配请求。例如服务器A权重为2，服务器B权重为1，那么在每3个请求中，有2个请求会分配到A，1个请求分配到B 。在循环分配时，会根据权重来决定某台服务器被分配请求的频率。
2. 适用场景：适用于后端服务器硬件配置不同，处理能力有差异的场景。性能好的服务器可以设置较高权重，以承担更多请求，如一台高性能服务器和一台普通服务器组成的集群。

随机（Random）

1. 工作原理：从后端服务器集群中随机选择一台服务器来处理请求。每次请求到来时，都有相同概率从所有可用服务器中随机挑选一台。
2. 适用场景：适用于对请求分配随机性有要求，且后端服务器处理能力相对均衡的场景，比如一些对负载均衡精度要求不高，只是大致分散请求的简单服务。

加权随机（Weighted Random）

1. 工作原理：为每台服务器设置一个权重值，请求到来时，按照权重比例随机选择服务器。权重高的服务器被选中的概率更大。例如服务器A权重为3，服务器B权重为1，那么每次随机选择时，A被选中的概率是3/4，B被选中的概率是1/4 。
2. 适用场景：和加权轮询类似，适用于后端服务器处理能力有差异的场景，同时又希望分配过程带有一定随机性，以避免某些固定顺序分配带来的潜在问题，如服务器负载突然变化时，加权随机能更灵活地适应。