系统设计基础 - 负载平衡算法

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嗨，朋友们，如果你正在准备系统设计面试，那么你必须掌握的一个概念就是负载均衡算法。除了API 网关、缓存、速率限制器和分布式消息队列之外，负载均衡算法也是你必须熟知的系统设计基础之一。

在现代云计算、分布式系统和网络架构中，负载平衡在确保最佳性能、可靠性和可扩展性方面发挥着重要作用。

无论是处理网络流量、分配计算任务还是管理资源利用率，负载平衡算法的有效性都会直接影响整个系统的效率和稳定性。

过去，我分享过10 个用于面试和问题的系统设计主题，负载平衡就是其中之一。

这也是水平可扩展性的先决条件之一，因为为了实现横向扩展或水平扩展，您必须有一个负载平衡器来将流量分配到不同的节点或服务器。

虽然我们大多数人都熟悉负载均衡器，但很少有人知道它的工作原理，或者什么是负载均衡算法？很少有程序员知道循环算法，即一条消息发送到一台服务器，下一条消息发送到另一台服务器。但还有很多我们不知道的高级负载均衡算法，本文将向你讲解这些算法。

这也是系统设计面试中最重要的话题之一。面试官可能会问到一些概念，或者在设计 YouTube 或 Netflix 等系统时，你需要展示你对负载均衡器和负载均衡算法的了解。

顺便说一句，如果你正在准备系统设计面试，并且想要深入学习系统设计，那么你也可以查看ByteByteGo、Design Guru、Exponent、Educative、Codemia.io和Udemy等网站，它们有很多很棒的系统设计课程

而且，这里还有一个不错的系统设计模板，它突出显示了 API 网关和负载均衡器等基本软件架构组件，可用于设计任何系统。

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系统设计面试必须了解的 8 个负载平衡算法

以下是工程师在准备系统设计面试时必须了解的 8 种基本负载平衡算法。

1.循环赛

循环算法以循环方式运行，将传入的请求均匀分布在服务器池中。它从第一台服务器开始按顺序分配请求，到达最后一台服务器后再循环回来，以确保公平分配工作负载。

该算法最大的优点是实现简单，能够确保请求的公平分配，并且在同等容量的服务器上也能很好地工作。它易于预测且易于理解。

但是，它也有缺点，因为它没有考虑服务器负载或请求复杂性，这在实践中会导致分布不均匀。

当您拥有具有类似硬件的同构服务器环境并且请求的复杂性和资源需求通常一致时，循环算法效果最佳。

这里有一张很好的图表，展示了循环算法的工作原理：

2. 最少连接

最少连接算法以最小化服务器负载为原则，将传入请求定向到具有最少活动连接的服务器。

该策略旨在在服务器之间均匀分配工作负载，防止任何单个节点过载。

该算法的优缺点如下：

优点：允许根据服务器容量进行分配，比简单的循环更灵活。

缺点：仍然没有考虑实时服务器负载或请求复杂性。

何时使用：当您的服务器基础设施是异构的、容量各异但请求复杂性相对统一时，请使用此算法。

这里有一个很好的图表，展示了最小连接算法如何分配负载：

3.加权循环

加权循环算法认识到各个服务器的不同容量，并根据每个服务器的功能分配权重。

然后根据这些权重按比例分配请求，确保更强大的服务器处理更大份额的工作负载。

这里有一张很好的图表，展示了加权循环算法的工作原理：

4. 加权最少连接

该算法结合了最少连接和加权循环的原理，将请求定向到活动连接与分配权重之比最低的服务器。

通过考虑服务器容量和当前负载，它优化了整个基础设施的资源利用率。

这里有一个很好的图表，解释了加权最小连接算法如何分配负载：

5. IP哈希

IP Hash 算法专注于会话持久性和维护客户端-服务器亲和性，根据源和/或目标 IP 地址确定请求的目标服务器。

这种方法可确保来自同一客户端的请求始终路由到同一服务器，从而促进有状态的通信。

此负载平衡算法的优缺点如下：

优点：确保会话持久性，这对于有状态应用程序至关重要。适用于客户端 IP 不频繁变化的场景。

缺点：如果许多用户来自同一 IP 范围，则可能导致分布不均匀。

使用情况：您需要会话粘性并且您的应用程序不是设计为无状态的。

这里有一张很好的图表，展示了 IP 负载平衡算法的工作原理：

6. 最短响应时间

在分布式系统中，效率和响应能力至关重要，而最少响应时间算法会优先考虑响应时间最短且活动连接最少的服务器。

通过将请求定向到性能最快的节点，它可以增强用户体验并优化资源利用率。

以下是该LB算法的优点和缺点：

好处：同时考虑活动连接数和响应时间，提供负载和性能的良好平衡。

缺点：实现起来比较复杂，并且负载均衡器的资源占用会比较大。

使用情况：您拥有一组具有不同性能特征的应用程序，并且想要优化用户体验。

这里有一张很好的图表，展示了最少响应时间算法是如何工作的：

7.随机

随机算法中简单性与不可预测性相遇，其中传入的请求被随机分配给池中的服务器。

虽然缺乏其他算法的复杂性，但随机负载平衡仍然可以在某些情况下提供基本级别的分布。

该图很好地直观地解释了随机算法如何在多个服务器之间分配流量：

8. 最小带宽

在带宽敏感的环境中，最小带宽算法会动态地将请求定向到当前使用最少网络带宽的服务器。

通过防止网络拥塞并确保高效的数据传输，它促进了平稳运行和稳定性。

这里有一个很好的图表，展示了最小带宽负载平衡算法是如何工作的：

负载平衡系统设计面试题

现在，让我们看看一些与负载平衡算法相关的系统设计面试问题

1. 您将使用哪种负载平衡算法来处理大型基础设施中的大规模请求？

在大型基础设施中，最广泛使用和最有效的负载平衡算法通常是加权循环。

该算法以循环顺序将传入的请求分布到多个服务器上，但增加了根据服务器容量为服务器分配不同权重的复杂性。

它因其简单性和有效性的平衡而广受欢迎，特别是在服务器功能各异的异构环境中。

它是如何工作的？

然而，负载平衡算法的选择通常取决于特定的基础设施需求。

其他高效选项包括最少连接方法，该方法将流量定向到具有最少活动连接的服务器，以及使用实时性能指标做出路由决策的更多**高级自适应算法**。

许多大规模操作实际上采用了多种方法，通常使用分层方法，通过全局负载平衡实现地理分布，然后在网络和应用程序级别采用更具体的算法。

2. 最小连接数算法和循环算法有什么区别？什么时候应该选择其中一种？

最小连接法和循环法都是流行的负载平衡算法，但它们的运行原理不同。

循环算法在所有服务器上按顺序分配请求，假设容量和负载相等。

当服务器具有相似的规格并且请求相当统一时，它很简单并且运行良好。

而最小连接方法则将新请求定向到活动连接数最少的服务器。这使得它能够更好地适应不同的服务器负载和请求复杂性。

当您拥有长寿命连接或请求处理时间差异很大时，您应该选择最少连接。

在某些请求比其他请求需要更长时间来处理的情况下，它特别有效，因为它有助于防止任何单个服务器不堪重负。

在请求和服务器容量相对统一，或者简单性和可预测性至关重要的环境中，循环是更可取的。

3. 负载平衡中的粘性会话是什么？讨论它的优点和潜在的缺点？

粘性会话（也称为会话亲和性）是一种负载平衡技术，其中来自特定客户端的一系列请求始终被路由到处理初始请求的同一服务器。

这通常是通过为客户端创建唯一的会话 ID 并将其与特定服务器关联来实现的。

粘性会话的主要优点是为非无状态设计的应用程序维护状态，确保依赖服务器端数据的会话具有一致的用户体验。

它对于将会话数据存储在服务器内存而不是共享数据库中的应用程序特别有用。

然而，粘性会话也存在缺点。如果某些用户的会话特别长或占用大量资源，则可能导致负载分配不均。

它们还使扩展和故障转移过程变得复杂，因为服务器的故障可能会破坏分配给它的所有活动会话。

在现代系统设计中，趋势是朝着无状态应用程序和将会话数据存储在分布式缓存或数据库中的方向发展，这减少了对粘性会话的需求并允许更灵活、更有弹性的架构。

最佳系统设计面试资源

此外，这里还精心挑选了最佳系统设计面试书籍、在线课程和练习网站，您可以查看这些内容以更好地准备系统设计面试。

1. DesignGuru 的 Grokking 系统设计课程：一个交互式学习平台，通过实践练习和真实场景来加强您的系统设计技能。

2. Codemia.io：这是另一个练习面试系统设计问题的优秀平台。它提供了超过 120 个系统设计问题，其中许多都是免费的，并且提供了合适的解答结构。

3. Alex Xu 撰写的《系统设计面试》：本书深入探讨了系统设计的概念、策略和面试准备技巧。

4. Martin Kleppmann 撰写的《设计数据密集型应用程序》：一本涵盖设计可扩展且可靠系统的原则和实践的综合指南。

5. LeetCode 系统设计标签：LeetCode 是一个流行的技术面试准备平台。LeetCode 上的系统设计标签包含各种练习题。

6. GitHub 上的“系统设计入门”：精选资源列表，包括文章、书籍和视频，可帮助您准备系统设计面试。

7. Educative 的系统设计课程：一个交互式学习平台，通过实践练习和真实场景来加强您的系统设计技能。

8. 高可扩展性博客：一个以高流量网站和可扩展系统架构的文章和案例研究为特色的博客。

9. YouTube 频道：查看“Gaurav Sen”和“Tech Dummies”等频道，获取有关系统设计概念和面试准备的深刻视频。

10. ByteByteGo：Alex Xu 编写的一本用于系统设计面试准备的在线书籍和课程。它包含《系统设计面试》第一卷和第二卷的所有内容，并将于即将更新第三卷。

11. Exponent：一个专门为亚马逊和谷歌等 FAANG 公司提供面试准备的专业网站，他们还提供很棒的系统设计课程和许多其他材料，可以帮助您破解 FAANG 面试。

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你还应该记住，要将理论知识与实际应用结合起来，通过参与实际项目和模拟面试来积累经验。持续的练习和学习无疑会提升你在系统设计面试中的熟练程度。

结论

以上就是软件开发人员在系统设计面试中应该了解的8 种基本负载平衡算法。掌握这些负载平衡算法，工程师将获得设计高弹性、高性能分布式系统所需的工具。

通过了解这些算法，您可以优化资源利用率、增强可扩展性并确保在不同网络环境中实现无缝的用户体验。

并且，在选择正确的负载平衡算法时，它取决于您的特定基础设施、应用程序要求和流量模式。

实际上，许多大型系统会结合使用这些方法，有时在其基础设施的不同级别采用不同的算法（例如，全局负载平衡与应用程序级平衡）来实现最佳性能和可靠性。

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