专门做IT研运一体化解决方案的嘉为来啦，这个问题要将讲深入其实也还蛮难的，接下来我就从多个维度为大家全面介绍什么是负载均衡原理，希望大家对理解负载均衡有帮助。

注：本回答均为原创，商业用途请联系作者，非商业用途请注明出处。

一、背景

"远古时期"，单机计算机处理性能很低，一般我们会通过扩容机器配置资源，以便更好承载我们的应用，例如：当时的个人电脑，如果你想玩大型游戏，我们最直接的做法就是替换更好的CPU，增加内存条，扩容磁盘等方式，而这种方式称为向上扩展(Scale Up)。

渐渐人们发现，向上扩展的方式虽然能解决问题，但是代价非常大，原因就在于成本，为了能让业务应用更好向外提供服务，企业不得不花费大价钱购买设备，而那时候的内存、磁盘等设备容量低，价格也很高。总的来说向上扩展这种方式性价比极低。

2004年，Google发布的MapReduce论文，以崭新的向外扩展(Scale Out)方式证明了其价值，简单来说，就是通过增加应用程序实例，将用户请求均匀分发到后端多个实例，从而提高服务数据处理能力。那怎样才能将请求均匀分发到后端呢？

最具有代表性的属2004年开源的Nginx，类似的软件还有Haproxy、Haproxy+keepalived、LVS等，当然有软件就有硬件，耳熟能详的F5就是硬件负载均衡的一种。

总之，负载均衡在现有的网络结构之上，提供了一种廉价有效透明的方法扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量、加强网络数据处理能力、提高网络的灵活性和可用性。

二、四层和七层负载均衡

上面已经提到，目前主流的负载均衡软件有Nginx、LVS等，其中Nginx主要用于七层Loadbalance,也支持四层，LVS典型四层Loadbalance，那四层和七层有什么区别？

下面我们使用wireshark工具抓包分析说明：

Frame: 1层，物理层Ethernet II:2层，数据链路层，Mac地址解封装，Arp广播寻址Internet Protocal: 三层，网络层，IP地址解封装，通过路由器寻址Transmission Control Protocol: 四层，传输层

通过上面四层报文信息，可以看到四层报文主要封装了端口信息;

Hypertext Transfer Protocol: 七层，应用层，主要封装了请求方法、url、请求头等信息

通过上面可以看出：四层负载，是通过IP+Port的负载均衡；七层负载，是基于web请求方法、url、请求头、端口、path等信息的负载均衡。

由上可知: 七层负载均衡针对web请求负载均衡时，可选维度丰富、灵活，当然Nginx需要解析web请求协议(HTTP, HTTPS, FastCGI, uwsgi, SCGI, gRPC, websocket等)

补充：url格式： scheme:://username:password@host:port/resource_path?query#fragment

三、Nginx 和 LVS

我们此次重点介绍一下Nginx的七层负载均衡和LVS四层负载均衡原理。

Nginx

下游服务: 一般指浏览器或者服务调用方；

上游服务: 后端服务，即被调用服务；

Nginx中通过upstream定义一组被反向代理服务，即定义后端被调用服务;

LVS

LVS工作模式有四种: DR、TUN、NAT、fullNAT，本节只介绍NAT模式，方便理解负载均衡底层实现。

LVS通过调用内核netfilter模块，其底层数据结构为HashMap，当负载均衡服务较大时，LVS比IPTABLES性能好，因为iptables需要从上到下依次match，时间负载度为O(n)，而LVS采用Hash算法O(1)。

其网络数据链路如下：

NIC(网卡) ->eth0->XDP->alloc skb->TC ingress -> PREROUTING ->系统路由表->( | INPUT->OUTPUT )FORWARD ->POSTROUTING->TC egress->lxc0->eth0->NIC

四、负载均衡算法

在Nginx中我们我们通过upstream定义一组后端服务，但请求具体到达那个后端服务，往往需要根据业务需求进行负载均衡算法配置。

Round Robin

轮训算法，依次将请求分配到各个后台服务器中，一般为默认方式

Weight

根据权重来分发请求到不同的机器中，Weight与访问比率成正比，用于后端服务器性能不均、灰度发布场景

IP hash

根据请求者IP的hash值降请求发送到上游服务器中，可以解决session问题

Least connection

将新的链接请求分配到当前链接最小的服务器，上游服务器性能相近时采用此种为好。

以上，希望对您理解负载均衡有所帮助。码字不易，如果你觉得对你有所帮助，欢迎点赞评论加关注，后续还会出更多优质文章和回答。