在针对单体应用实现负载均衡时，几种常见的策略包括轮询（Round Robin）、加权轮询（Weighted Round Robin）、最少连接（Least Connections）及其加权形式、基于IP哈希（IP Hash）等。负载均衡的核心目的是提高应用的可用性、扩展性和性能。例如，最少连接策略会将新的请求发送到当前活跃连接数最少的服务器上，这样可以保证所有服务器的负载相对均衡，避免某些服务器过载而影响整体性能。
一、轮询（ROUND ROBIN）
轮询策略是最简单的负载均衡算法。该策略将请求以顺序依次分配给服务器列表中的服务器，然后轮回列表开头继续进行。轮询策略能够确保请求分配的均匀性，但不会考虑到服务器的实际负载和性能差异。
服务器性能不均问题
这种策略实施起来简单，但它的一个缺点是不考虑各个服务器的实际性能和当前负载。当服务集群中的服务器具有不同的处理能力时，就可能导致性能较好的服务器被部分利用，而较差的服务器负载过重。
二、加权轮询（WEIGHTED ROUND ROBIN）
针对轮询策略的限制，加权轮询策略应运而生。在这种策略下，每台服务器分配一个权重，并依照权重大小去分配请求。权重较高的服务器将会接收更多的请求，这更适合于服务器性能不均匀的环境。
动态权重配置
在实践中，可以根据服务器的性能指标动态调整权重，如根据CPU利用率、内存使用情况、响应时间等参数来动态调整，以此保证负载均衡更加精确地映射了后端服务器的实际处理能力。
三、最少连接（LEAST CONNECTIONS）
最少连接算法会考虑到服务器当前的连接数。该策略偏向于将请求发送到连接数最少的服务器上，这样做的好处在于能够相对平均地分配负载，避免某些服务器压力过大而其他服务器空闲。
会话保持
为了提升用户体验，最少连接策略在实施时常常需要考虑会话保持的问题。会话保持就是确保来自同一客户端的请求在同一会话中被送往同一服务器，这样可以保持用户的会话数据不会在多个服务器之间丢失。
四、加权最少连接（WEIGHTED LEAST CONNECTIONS）
加权最少连接是最少连接策略的改进版。在此策略中，除了考虑服务器的当前连接数外，还会给每台服务器配置一个权重，根据权重来分配请求。这就意味着即便是连接数最少的服务器，如果权重较低，也不会接收太多的请求，从而更加精确地保证负载均衡和服务器性能的最优利用。
权重的动态调整
与加权轮询策略类似，加权最少连接策略同样可以实现权重的动态调整。服务器的权重可以根据实时的负载情况来调整，使负载均衡更加智能和高效。
五、基于IP哈希（IP HASH）
基于IP哈希的负载均衡策略根据客户端IP地址的哈希值来分配请求。这种方法能够保持客户端与特定服务器之间的一致性，因此用户的会话信息能在同一个服务器上保持一致。
会话一致性
IP哈希策略由于能保证用户会话的一致性，在一些需要会话信息保持的应用场景中非常有用。比如在线购物车功能，用户的购物车信息需要在会话中持续被追踪，不能因负载均衡而导致用户信息错乱。
六、健康检查与故障切换（HEALTH CHECKS AND FAILOVER）
负载均衡不仅仅是关于请求的分发，还包括监控服务器的健康状况并且在检测到问题时进行故障切换。健康检查确保流量只被发送到健康的服务器上，而故障切换机制能够在服务器失效时快速将其排除出负载均衡池。
主动与被动健康检查
健康检查通常有两种：主动健康检查和被动健康检查。主动健康检查定期检测后端服务器的状态，而被动健康检查则是根据实际的请求和响应结果来判断服务器的健康状况。结合两者可以更有效地维护服务的可用性。
此外，实施负载均衡时，还需要考虑SSL/TLS终止、持久化存储会话数据、多地域部署等挑战。随着云服务和容器技术的兴起，负载均衡的实现方式和策略也在不断进化，但以上所述的策略依然是单体应用负载均衡的核心组成部分。
相关问答FAQs：
负载均衡策略在单体应用中的作用是什么？
负载均衡策略可以帮助单体应用在面对大量并发请求时分发负荷，确保应用的性能和可用性。通过将请求分发到不同的服务器上，负载均衡可以避免单一服务器的过载，提高整体的响应能力。这对于单体应用来说特别重要，因为单体应用在处理多个请求时容易出现性能瓶颈，负载均衡策略可以解决这个问题。
有哪些常见的负载均衡策略适用于单体应用？
常见的负载均衡策略包括轮询、加权轮询、最少连接、IP哈希等。轮询策略是最简单的负载均衡策略，将请求依次分发给每个服务器。加权轮询策略可以根据服务器的处理能力对请求进行加权，提高高性能服务器的并发处理能力。最少连接策略会将请求发送到当前连接最少的服务器上，以确保每个服务器的负载均衡。IP哈希策略会根据请求的源IP地址来决定将请求发送到哪台服务器，这样可以保证同一个客户端的请求始终发送到同一台服务器上，方便维护会话状态。
在单体应用中使用负载均衡策略需要注意哪些问题？
在使用负载均衡策略时，需要注意以下几个问题。首先，配置合适的服务器数量，以确保能够满足应用的性能需求。其次，需要选择合适的负载均衡算法，以适应应用的特点和性能要求。此外，要保证负载均衡器的高可用性，防止单点故障导致整个应用不可用。最后，需要定期监控和调整负载均衡策略，以确保应用的稳定性和可靠性。
