说到服务器负载均衡算法，就像是在给服务器群组安排工作任务一样，需要特别讲究策略和智慧。负载均衡器就像是团队的leader，需要决定如何把流量合理分配给后端服务器。不过说实话，不同的业务场景真的需要不同的算法，选择不当的话，服务器可能会”累的够呛”或者”闲着没事干”。那么这些算法到底有哪些门道呢？
那些常见的负载均衡算法
轮询算法（Round Robin）应该是最基础的算法了，就像孩子们轮流发言一样，它简单地将请求按顺序分配给每台服务器。这种方式实现简单，但对于服务器性能差异较大的情况就不那么友好了。
加权轮询（Weighted Round Robin）在轮询的基础上考虑了服务器配置的差异，给性能更好的服务器分配更高的权重。我曾经见过一个电商项目采用了5:3:2的权重分配，三台服务器的性能就像高中低档的产品，区别对待反而达到了最佳平衡。
最少连接（Least Connections）算法是个很机智的选择，它总是将新请求分配给当前连接数最少的服务器。在长连接比较多的场景下，这种算法特别管用。有一次我们的IM服务器用了这个算法后，服务器负载波动明显平稳了很多。
那些需要特殊情况的算法
IP哈希（IP Hash）算法通过客户端IP地址来决定分配给哪台服务器，这解决了会话保持的问题。不过说实话，当服务器数量变化时，这个算法的重新分配效果不太理想。我曾见过一个电商网站因为扩容导致大量用户登录状态丢失，就是因为没考虑到这点。
最短响应时间（Least Time）算法有点像个完美主义者，它会选择响应最快的服务器。听起来很美好对吧？但实际部署时我发现，频繁探测服务器响应时间反而会带来额外的开销，有点像整天给员工计时，反而影响了工作效率。
一些新兴的智能算法
最近遇到个有趣的案例，一个游戏公司采用了基于机器学习预测的负载均衡算法。这个算法居然能根据历史数据预测不同时间段的流量高峰，提前调整分配策略。虽然实现复杂了些，但效果真是令人惊喜，特别是在活动期间。
你是不是也想过，为什么不做个把所有算法都试一遍的方案？实际上，有些云服务提供商已经这么做了。他们采用自适应算法，会实时分析各种指标，自动选择最合适的算法，就像是给服务器群组配了个AI调度专家。
说到最后，选择算法还是要具体问题具体分析。就像我在处理一个视频处理项目时，发现简单的轮询算法反而最适合，因为每台服务器的处理能力相当，请求也都很快完成。有时候，最合适的可能不是最复杂的。
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