看到同行遇到的Session共享问题，我深有感触！选错负载均衡策略真是后患无穷啊。上个月我们团队在重构微服务架构时，光测试各种负载均衡算法就花了整整两周。你可能不知道，同样是处理10万并发，不同的负载均衡策略带来的性能差异能高达40%，而且这个数据背后可是有真实测试依据的——我们专门用JMeter对每种策略做了压力测试…
最常用的五种策略实测对比
说实话，没有哪种策略是完美无缺的。我们测了轮询、加权轮询、最小连接数、IP哈希和随机这五种常见策略，发现它们各有优缺点：
- 轮询策略：在服务器性能相近时表现很稳，但遇到长连接就傻眼了
- 最小连接数：听起来很智能，结果发现监控开销夸张到要占5%的CPU
- IP哈希：对移动端用户简直是个噩梦（谁会想到4G网络IP会变来变去？）
电商场景的黄金组合
经过反复试错，我们最终给电商核心系统设计了这样的组合：API网关用一致性哈希保证会话粘性（比简单的IP哈希聪明多了），商品服务用加权轮询（新上架的爆款商品服务器要给更高权重），而结算系统居然意外地适合最小连接数——因为支付请求的处理时间相对固定。
特别提醒下，选策略时一定要看监控数据！我们就是发现某个服务的99线突然飙升，才意识到它不适合当前策略。现在想想都有些后怕——如果没发现这个问题，618大促可能就翻车了…
三个容易被忽视的决策因素
除了教科书上说的那些，我发现这三个因素经常被忽略：1) 网络延迟的波动范围（我们有个服务跨机房部署，时延差能达到80ms）；2) 突发流量的特征（秒杀和日常流量的负载特征完全不同）；3) 服务热升级的需求（你总不想因为负载均衡策略导致灰度发布失败吧？）
最后分享个小技巧：在Nginx里加个$request_time日志字段，关键时刻能救命！我们就是靠这个发现某台服务器虽然CPU很低，但其实已经在排队了——这就是负载均衡策略需要动态调整的信号啊。
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