7层负载均衡(1000m和300m爱快云负载均衡比例多少)

1000m和300m爱快云负载均衡比例是1:3。这意味着，如果将流量平均分配给两个服务器，那么1000m服务器的负载将是300m服务器的3倍。

常见的负载均衡调度算法，向大家介绍介绍。

01. 轮询法

轮询法就是按照顺序把请求轮流分配到每台服务器上；

轮训法简单高效，易于水平扩展，不过因为只求平均，不关心每台服务实际的负载；所以如果某一台服务器性能不好，极有可能产生木桶效应。

02. 随机法

随机分配请求到每台服务器上，如果请求数量足够多，从概率学角度看，实际效果会接近平均分配。

03. 随机轮询法

随机法和轮询法相结合，随机找到一个服务器作为起点，然后开始轮询发送请求。(随机只体现在寻找第一个服务器的时候，剩余的工作和轮训法一样)

04. 源地址哈希法

对客户端的 IP 地址进行哈希运算得到一个值 X，服务器数量为 N，通过 X % N 的结果，决定访问哪台服务器。

地址哈希法可以让相同的 IP 每次都落在同一台服务器上，这样不需要考虑 Session 共享的问题，但是可能会导致流量的分布不均匀，并且当某一台服务器出现故障，会导致这个服务器上的客户端无法使用，无法保证集群的高可用。

05. 加权轮询法

加权轮询法是对轮询法的一个改进，因为每台服务器的配置不一样，所以它们的抗压能力也不一样，配置高的机器可以分配更高的权重，这样就可以处理更多的请求；

加权轮询法将机器的性能也纳入考量范围，集群性能可以发挥到最大。

06. 加权随机法

和加权轮询法类似；这里就不再赘述了。

07. 最小连接数法

根据每个服务器节点的连接数，动态地选择当前连接数最少的服务器转发请求；

最小连接数法根据实时状态变化进行调整，最大限度地利用每一台机器的资源，提高集群整体的可用性；不过复杂度也高，需要计算每台服务器的连接数量。

08. 最快响应速度法

根据每个服务器节点的响应时间（请求的往返延迟），动态地选择当前响应速度最快的服务器转发请求；

和最小连接数法类似，最快响应速度法也是动态调整的，控制粒度更细，能者多劳；同时复杂度也高，需要计算每台服务器的响应速度。

常见的负载均衡算法就是这些，比如使用 Nginx 做负载均衡的话，软件默认使用的是轮训法。

我将持续分享Java开发、架构设计、程序员职业发展等方面的见解，希望能得到你的关注。

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。

四层负载均衡特点

1、四层负载均衡仅能转发tcp/IP协议、udp协议、通常用来转发端口，如：tcp/22、udp/53；

2、四层负载均衡可以用来解决七层负载均衡端口限制问题；（七层负载均衡最大使用65535个端口号）

3、四层负载均衡可以解决七层负载均衡高可用问题；（多台后端七层负载均衡能同事的使用）

4、四层的转发效率比七层的高得多，但仅支持tcp/ip协议，不支持http和https协议；

5、通常大并发场景通常会选择使用在七层负载前面增加四层负载均衡。

双宽带负载均衡的优点，使用简单：负载均衡工作，交给DNS服务器处理，省掉了负载均衡服务器维护的麻烦；

提高性能：可以支持基于地址的域名解析，解析成距离用户最近的服务器地址，可以加快访问速度，改善性能；

缺点，可用性差