多台服务器负载均衡（负载均衡是什么）
负载均衡是什么，多台服务器负载均衡？
一般用的就用简单的轮询就好了
调度算法
静态方法：仅根据算法本身实现调度；实现起点公平，不管服务器当前处理多少请求，分配的数量一致
动态方法：根据算法及后端RS当前的负载状况实现调度；不管以前分了多少，只看分配的结果是不是公平
静态调度算法(static Schedu)（4种）:
(1)rr (Round Robin) :轮叫,轮询
说明：轮询调度算法的原理是每一次把来自用户的请求轮流分配给内部中的服务器，从1开始，直到N(内部服务器个数)，然后重新开始循环。算法的优点是其简洁性，它无需记录当前所有连接的状态，所以它是一种无状态调度。缺点：是不考虑每台服务器的处理能力。
(2)wrr (Weight Round Robin) :加权轮询(以权重之间的比例实现在各主机之间进行调度)
说明：由于每台服务器的配置、安装的业务应用等不同，其处理能力会不一样。所以，我们根据服务器的不同处理能力，给每个服务器分配不同的权值，使其能够接受相应权值数的服务请求。
(3)sh (Source Hashing) : 源地址hash实现会话绑定sessionaffinity
说明：简单的说就是有将同一客户端的请求发给同一个real server,源地址散列调度算法正好与目标地址散列调度算法相反，它根据请求的源IP地址，作为散列键（Hash Key）从静态分配的散列表找出对应的服务器，若该服务器是可用的并且没有超负荷，将请求发送到该服务器，否则返回空。它采用的散列函数与目标地址散列调度算法的相同。它的算法流程与目标地址散列调度算法的基本相似，除了将请求的目标IP地址换成请求的源IP地址。
(4)dh : (Destination Hashing) : 目标地址hash
说明：将同样的请求发送给同一个server,一般用于缓存服务器，简单的说，LB集群后面又加了一层，在LB与realserver之间加了一层缓存服务器，当一个客户端请求一个页面时,LB发给cache1,当第二个客户端请求同样的页面时，LB还是发给cache1,这就是我们所说的，将同样的请求发给同一个server,来提高缓存的命中率。目标地址散列调度算法也是针对目标IP地址的负载均衡，它是一种静态映射算法，通过一个散列（Hash）函数将一个目标IP地址映射到一台服务器。目标地址散列调度算法先根据请求的目标IP地址，作为散列键（Hash Key）从静态分配的散列表找出对应的服务器，若该服务器是可用的且未超载，将请求发送到该服务器，否则返回空。
动态调度算法(dynamic Schedu)（6种）:
(1)lc (Least-Connection Scheduling): 最少连接
说明：最少连接调度算法是把新的连接请求分配到当前连接数最小的服务器，最小连接调度是一种动态调度短算法，它通过服务器当前所活跃的连接数来估计服务器的负载均衡，调度器需要记录各个服务器已建立连接的数目，当一个请求被调度到某台服务器，其连接数加1，当连接中止或超时，其连接数减一，在系统实现时，我们也引入当服务器的权值为0时，表示该服务器不可用而不被调度。此算法忽略了服务器的性能问题，有的服务器性能好，有的服务器性能差，通过加权重来区分性能，所以有了下面算法wlc。
简单算法：active*256+inactive (谁的小，挑谁)
(2)wlc (Weighted Least-Connection Scheduling):加权最少连接
加权最小连接调度算法是最小连接调度的超集，各个服务器用相应的权值表示其处理性能。服务器的缺省权值为1，系统管理员可以动态地设置服务器的权限，加权最小连接调度在调度新连接时尽可能使服务器的已建立连接数和其权值成比例。由于服务器的性能不同，我们给性能相对好的服务器，加大权重，即会接收到更多的请求。
简单算法：（active*256+inactive）/weight（谁的小，挑谁）
(3)sed (shortest expected delay scheduling):最少期望延迟
说明：不考虑非活动连接，谁的权重大，我们优先选择权重大的服务器来接收请求，但会出现问题，就是权重比较大的服务器会很忙，但权重相对较小的服务器很闲，甚至会接收不到请求，所以便有了下面的算法nq。
基于wlc算法，简单算法：（active+1)*256/weight （谁的小选谁）
(4).nq (Never Queue Scheduling): 永不排队
说明：在上面我们说明了，由于某台服务器的权重较小，比较空闲，甚至接收不到请求，而权重大的服务器会很忙，所此算法是sed改进，就是说不管你的权重多大都会被分配到请求。简单说，无需队列，如果有台real server的连接数为0就直接分配过去，不需要在进行sed运算。
(5).LBLC(Locality-Based Least Connections) :基于局部性的最少连接
说明：基于局部性的最少连接算法是针对请求报文的目标IP地址的负载均衡调度，主要用于Cache集群系统，因为Cache集群中客户请求报文的目标IP地址是变化的，这里假设任何后端服务器都可以处理任何请求，算法的设计目标在服务器的负载基本平衡的情况下，将相同的目标IP地址的请求调度到同一个台服务器，来提高服务器的访问局部性和主存Cache命中率，从而调整整个集群系统的处理能力。
(6).LBLCR(Locality-Based Least Connections with Replication) :基于局部性的带复制功能的最少连接
说明：基于局部性的带复制功能的最少连接调度算法也是针对目标IP地址的负载均衡，该算法根据请求的目标IP地址找出该目标IP地 址对应的服务器组，按“最小连接”原则从服务器组中选出一台服务器，若服务器没有超载，将请求发送到该服务器；若服务器超载，则按“最小连接”原则从这个集群中选出一台服务器，将该服务器加入到服务器组中，将请求发送到该服务器。同时，当该服务器组有一段时间没有被修改，将最忙的服务器从服务器组中删除， 以降低复制的程度。
dubbo负载均衡是如何实现的？
负载均衡通俗来讲就是一个选择的问题，在集群环境中，不可能每次都让一个服务器都来处理所有的请求，当消费者调用服务时，客户端会选择，也必须选择一个服务器来进行处理，考虑各服务器的负载，来进行分压，避免单个服务器响应同一请求，容易造成服务器宕机、崩溃等问题。
dubbo的负载均衡主要是向外暴露的一个接口：loadBalance，位于dubbo的cluster包下，可见该接口是专门用于管理集群的，方法中也只存在一个方法：
通过select方法，从众多的Invoker（dubbo封装的类，代表客户端的调用者）选择出一个调用者，URL就是调用者发起的URL请求链接，从这个URL中可以获取很多请求的具体信息，Invocation表示的是调用的具体过程。
同时dubbo实现了一个抽象类AbstractLoadBlance，实现接口LoadBalance，而该抽象类AbstractLoadBalance的各个子类，便实现了dubbo的负载均衡策略。
在抽象类AbstractLoadBalance中，实现了接口LoadBalance的select方法：
在方法中实现了调用者的判断，如非空、单一服务，通过后调用真正的doSelect方法，从而获取服务。
而doSelect方法是一个抽象方法，意味着具体的策略均由继承该抽象类的子类来实现，该父类在select中只进行服务者的校验。
另外，在AbstractLoadBalance中，实现了getWeight方法，顾名思义，该方法用于获取服务的权重：
首先通过调用者的URL（URL为Invoker实体中的一个属性，同样由dubbo封装而成）获取基本的权重，如果权重大于0，会获取服务启动时间，再用当前的时间-启动时间就是服务到目前为止运行了多久，因此这个upTime就可以理解为服务启动时间，再获取配置的预热时间，如果启动时间小于预热时间，就会再次调用获取权重。这个预热的方法其实dubbo针对JVM做出的一个很契合的优化，因为JVM从启动到起来都运行到最佳状态是需要一点时间的，这个时间叫做warmup，而dubbo就会对这个时间进行设定，然后等到服务运行时间和warmup相等时再计算权重，这样就可以保障服务的最佳运行状态！
具体负债均衡策略再看下这个图，dubbo实现了4种负载均衡策略，分别是：
RandomLoadBalance（随机调用）；
RoundRobinLoadBlance（轮询调用）；
LeastActiveLoadBlance（最少活跃数调用）；
ConsistentHashLoadBalance（一致性Hash算法）；
这里就只说一下dubbo的默认负载均衡策略RandomLoadBalance，也就是随机调用。
为什么说该策略是dubbo的默认策略呢。这里我们就得回到LoadBalance接口的源码上看了。
LoadBalance接口同时拥有一个@SPI的注解，该注解标注了dubbo的默认策略为RandomLoadBalance：
@SPI(RandomLoadBalance.class)public interface LoadBalance{ //...}RandomLoadBalance（随机调用）基于AbstractLoadBalance抽象类，该策略子类重写了父类的doSelect方法，在方法中，会首先遍历每个提供服务的机器，通过父类的getWeight方法，获取每个服务的权重，然后累加权重值，判断每个服务的提供者权重是否相同。
如果每个调用者的权重不相同，并且每个权重大于0，那么就会根据权重的总值生成一个随机数，再用这个随机数，根据调用者的数量每次减去调用者的权重，直到计算出当前的服务提供者随机数小于0，就选择那个提供者。
另外，如果每个机器的权重的都相同，那么权重就不会参与计算，直接选择随机算法生成的某一个选择，完全随机。源码：
如果说在业务场景中，不希望使用该策略，也可以通过注解@Reference来指定使用dubbo的哪一个负载均衡策略：
@Reference(loadbalance="roundrobin")
其中“roundrobin”为实现子类中的常量NAME，便可以指定使用策略RoundRobinLoadBlance（轮询调用）。
基于篇幅就不再一一介绍另外几个策略，有兴趣的可以看dubbo源码，一起进步~
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——没事待在家里不出门的 居家程序员。（我不想脱发！）负载均衡双网卡windows？
这个根据你的详细情况来，如果条件允许，双系统和虚拟机可以并存。
虚拟机：占用资源少，使用快捷，如果要用的是小程序，或者小软件可以使用。或者说，你的Mac硬盘很小，128G的不是很推荐装双系统，分区比较尴尬。
还有一个就是如果你是学校里，用学校的客户端上网，特别是使用锐捷的学校，会出现不能使用虚拟网卡的情况，这点还是挺难受的。
双系统：纯windows或者纯Mac，在使用上来说相对独立，最贴近理想的环境，有时候虚拟机的部分接口识别不出来，上win会好一点。
还有就是u盘插拔很不爽，我用的是fusion，不知道是不是习惯问题，有时候u盘会直接识别到虚拟机里。
这个看个人选择，你可以都用用，看那个比较适合你，如果说你是频繁使用windows还是推荐双系统，纯windows还是比较适合频繁使用windows的地方，还有就是一些专业软件，一般都很吃配置，虚拟机使用不能很好的发挥所有性能，以及如果你要接一些特殊的端口进行调试，而且Mac下没有很好的适配软件，还是选择双系统。
如果你买的是128G的版本，对于你来说，要考虑好分区情况。
重度Mac使用和重度win使用都很占用空间，我见过的大部分人都是对半分，60G Mac，60G win，很多情况下都是win下见红，mac不够，或者使用后就经常使用win感觉mac很少使用。建议详细补充所要用到win的情景，看看大神们有没有解决办法。
负载均衡到底是什么概念？
负载均衡（Load Balance） 由于目前现有网络的各个核心部分随着业务量的提高，访问量和数据流量的快速增长，其处理能力和计算强度也相应地增大，使得单一的服务器设备根本无法承担。
在此情况下，如果扔掉现有设备去做大量的硬件升级，这样将造成现有资源的浪费，而且如果再面临下一次业务量的提升时，这又将导致再一次硬件升级的高额成本投入，甚至性能再卓越的设备也不能满足当前业务量增长的需求。针对此情况而衍生出来的一种廉价有效透明的方法以扩展现有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的技术就是负载均衡（Load Balance）。负载均衡技术主要应用1、DNS负载均衡 最早的负载均衡技术是通过DNS来实现的，在DNS中为多个地址配置同一个名字，因而查询这个名字的客户机将得到其中一个地址，从而使得不同的客户访问不同的服务器，达到负载均衡的目的。DNS负载均衡是一种简单而有效的方法，但是它不能区分服务器的差异，也不能反映服务器的当前运行状态。
2、代理服务器负载均衡 使用代理服务器，可以将请求转发给内部的服务器，使用这种加速模式显然可以提升静态网页的访问速度。然而，也可以考虑这样一种技术，使用代理服务器将请求均匀转发给多台服务器，从而达到负载均衡的目的。
3、地址转换网关负载均衡 支持负载均衡的地址转换网关，可以将一个外部IP地址映射为多个内部IP地址，对每次TCP连接请求动态使用其中一个内部地址，达到负载均衡的目的。
4、协议内部支持负载均衡 除了这三种负载均衡方式之外，有的协议内部支持与负载均衡相关的功能，例如HTTP协议中的重定向能力等，HTTP运行于TCP连接的最高层。
5、NAT负载均衡 NAT（Network Address Translation 网络地址转换）简单地说就是将一个IP地址转换为另一个IP地址，一般用于未经注册的内部地址与合法的、已获注册的Internet IP地址间进行转换。适用于解决Internet IP地址紧张、不想让网络外部知道内部网络结构等的场合下。
6、反向代理负载均衡 普通代理方式是代理内部网络用户访问internet上服务器的连接请求，客户端必须指定代理服务器,并将本来要直接发送到internet上服务器的连接请求发送给代理服务器处理。反向代理（Reverse Proxy）方式是指以代理服务器来接受internet上的连接请求，然后将请求转发给内部网络上的服务器，并将从服务器上得到的结果返回给internet上请求连接的客户端，此时代理服务器对外就表现为一个服务器。反向代理负载均衡技术是把将来自internet上的连接请求以反向代理的方式动态地转发给内部网络上的多台服务器进行处理，从而达到负载均衡的目的。
7、混合型负载均衡 在有些大型网络，由于多个服务器群内硬件设备、各自的规模、提供的服务等的差异，我们可以考虑给每个服务器群采用最合适的负载均衡方式，然后又在这多个服务器群间再一次负载均衡或群集起来以一个整体向外界提供服务（即把这多个服务器群当做一个新的服务器群），从而达到最佳的性能。我们将这种方式称之为混合型负载均衡。此种方式有时也用于单台均衡设备的性能不能满足大量连接请求的情况下。
kafka是如何实现负载均衡的？
写入kafka的时候就已经被随机写入到一个partiton中，然后不同的partiton对应不同的服务，就实现了负载均衡。
