负载均衡算法包括轮询、加权轮询、随机、加权随机、最少连接数、最短响应时间、IP哈希和一致性哈希，分别适用于不同场景，如性能相近实例、异构环境、长连接或会话保持等，实际中可通过Spring Cloud、Nginx等组件灵活配置。
微服务架构中，负载均衡是确保服务高可用和性能优化的关键环节。它通过将请求合理分发到多个服务实例上，避免单个节点过载。常见的负载均衡算法有以下几种：
1. 轮询（Round Robin）
轮询是最基础的负载均衡算法。它按顺序将请求依次分配给后端服务实例，循环往复。
实现简单，适合服务实例性能相近的场景 不考虑当前负载或响应时间，可能造成部分实例压力过大
2. 加权轮询（Weighted Round Robin）
在轮询基础上引入权重，性能更强的实例可分配更多请求。
根据CPU、内存等资源设置权重值 适用于异构服务器环境，提升整体处理能力
3. 随机（Random）
随机选择一个服务实例处理请求。
实现简单，开销小 在实例数量较多时分布较均匀 可能出现偶然性不均，一般配合其他策略使用
4. 加权随机（Weighted Random）
结合权重与随机算法，按权重比例决定被选中的概率。
比纯随机更可控，能体现实例性能差异 常用于客户端负载均衡场景
5. 最少连接数（Least Connections）
将新请求发送到当前连接数最少的服务实例。
动态反映服务负载情况 适合长连接或请求处理时间差异大的场景
6. 最短响应时间（Least Response Time）
选择平均响应时间最短或活跃请求数最少的实例。
关注实际性能表现，提升用户体验 需要监控响应时间，实现复杂度稍高
7. 源地址哈希（IP Hash）
根据客户端IP地址进行哈希计算，确定目标实例。
保证同一客户端始终访问同一服务实例 适用于需要会话保持的场景 当实例变动时可能导致哈希分布不均
8. 一致性哈希（Consistent Hashing）
在哈希基础上减少节点增减对映射关系的影响。
解决传统哈希在扩容缩容时的大规模重映射问题 广泛应用于分布式缓存和服务发现 支持虚拟节点进一步提升均衡性
基本上就这些。实际应用中，像Spring Cloud LoadBalancer、Ribbon、Nginx、Envoy等组件都支持多种算法，并可根据业务需求灵活配置。选择哪种算法，取决于服务特性、部署环境和性能要求。
以上就是微服务中的负载均衡算法有哪些？的详细内容，更多请关注创想鸟其它相关文章！
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