负载均衡有哪些策略?

说到负载均衡策略，这真的是每个后端工程师都得面对的实际问题。记得我第一次接触负载均衡时，还以为就是简单地把请求轮流转发给不同的服务器，后来才发现原来这里面大有学问！比如在实际项目中，我们经常要根据业务特点来选择不同的负载均衡算法，这直接关系到整个系统的稳定性和响应速度。

轮询策略的适用场景

轮询应该是最直观的负载均衡策略了，就像大家排队打饭一样，一个接一个地分配请求。不过你知道吗，单纯的轮询其实有个小问题——它默认所有服务器性能都一样。在实际部署中，我们经常遇到服务器配置差异的情况，这时候就需要用到加权轮询了。给性能更好的服务器分配更高的权重，让它处理更多请求，这样整个系统的吞吐量就能提升不少。

最少连接数策略的优势

最近我们在处理一个视频转码服务时，发现最少连接数策略特别管用。因为转码任务耗时差异很大，有的几分钟就完事，有的要几小时。如果用轮询，很可能出现某台服务器堆满长任务，而其他服务器却在闲着的情况。最少连接数策略就能动态地把新请求分配给当前连接数最少的服务器，让负载更均衡。不过这个策略也有个缺点，就是需要实时监控每台服务器的连接状态，会增加一些系统开销。

IP 哈希策略的妙用

说到会话保持，IP 哈希策略真是帮了大忙。我们在做电商系统时，用户的购物车信息需要保持在同一台服务器上，这时候基于源 IP 的哈希策略就特别合适。但说实话，现在很多用户都用动态 IP 或者通过代理访问，这个策略的效果就会打折扣。所以我们后来改用了基于 Cookie 的会话保持，效果更好一些。

响应时间策略的智能之处

最近我们测试了一个基于响应时间的动态负载均衡策略，结果挺让人惊喜的。它会根据服务器当前的响应性能来分配请求，响应越快的服务器获得的新请求越多。这个策略特别适合处理突发流量的场景，比如双十一这样的促销活动。不过要实现这个策略，需要比较复杂的监控机制，而且如果监控数据有延迟，反而可能导致负载不均衡。

其实每种负载均衡策略都有它的适用场景，关键是要根据具体的业务需求来选择。有时候甚至需要组合使用多种策略，比如先用 IP 哈希保证会话保持，再配合最少连接数来均衡负载。你们在实际项目中都用过哪些负载均衡策略呢？有没有遇到过什么特别有意思的案例？