负载均衡算法有哪些选择？

说到负载均衡算法，这让我想起之前做高并发项目时的经历——当时我们团队就为选择合适的算法争论了好久。你知道吗？不同的负载均衡策略对系统性能的影响真的天差地别，选对了能让服务器轻松应对百万级并发，选错了可能连日常流量都扛不住。记得有次我们错误使用了轮询算法处理会话敏感业务，结果用户登录状态频繁丢失，那体验简直惨不忍睹。

轮询算法：最基础却最可靠

轮询就像排队打饭，每个请求按顺序分配给后端服务器，简单粗暴但特别公平。不过在实际使用中我们经常会给配置更好的服务器设置更高权重——比如把weight参数调到2或3，这样性能强的机器就能分担更多流量。说实话，这种加权轮询在我们处理图片渲染服务时效果特别好，毕竟不同服务器的GPU性能确实存在差异。

最少连接数：让忙碌的服务器喘口气

这个算法特别智能，它会实时监测每台服务器的当前连接数，然后把新请求分配给最空闲的那台。我们曾经在API网关中使用这个算法，结果系统响应时间直接降低了40%！不过要注意的是，如果后端服务器配置差异很大，可能还是需要配合权重设置使用。

IP哈希：会话保持的救星

做电商项目时，这个算法真是帮了大忙。它通过计算客户端IP的哈希值，确保同一用户的请求总是转发到同一台后端服务器，完美解决了购物车数据丢失的问题。但有个坑我得提醒你——如果后端服务器数量发生变化，大部分哈希映射都会失效，所以最好一开始就规划好服务器规模。

除了这些常见算法，其实还有很多高级玩法。比如最近我们在微服务架构中尝试了“响应时间优先”算法，它会根据服务器历史响应时间动态调整流量分配。刚开始我还担心这种动态调整会不会带来不稳定性，实测下来居然比预想的稳定得多，特别是在处理突发流量时表现特别出色。

说到底，选择负载均衡算法就像选鞋子——没有最好，只有最合适。如果是处理无状态请求，轮询或者最少连接数可能就够用了；但要是涉及会话保持，IP哈希就是必选项。对了，你们现在用的什么算法？有没有遇到什么有趣的问题？