当系统面临大量用户访问，负载过高的时候，通常会使用增加服务器数量来进行横向扩展，使用集群和负载均衡提高整个系统的处理能力。
从单机网站到分布式网站，很重要的区别是业务拆分和分布式部署，将应用拆分后，部署到不同的机器上，实现大规模分布式系统。
分布式和业务拆分解决了，从集中到分布的问题，但是每个部署的独立业务还存在单点的问题和访问统一入口问题，为解决单点故障，我们可以采取冗余的方式，将相同的应用部署到多台机器上。
解决访问统一入口问题，我们可以在集群前面增加负载均衡设备，实现流量分发。
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提高应用处理性能，增加吞吐量，加强网络处理能力。
提供故障转移，实现整个应用的高可用。
通过添加或减少服务器数量，提供网站伸缩性扩展性。
负载均衡设备上做一些过滤，黑白名单等处理。
系统的扩展可分为纵向（垂直）扩展和横向（水平）扩展。
纵向扩展，是从单机的角度通过增加硬件处理能力，比如CPU处理能力，内存容量，磁盘等方面，实现服务器处理能力的提升，不能满足大型分布式系统（网站），大流量，高并发，海量数据的问题。
因此需要采用横向扩展的方式，通过添加机器来满足大型网站服务的处理能力。
比如：一台机器不能满足，则增加两台或者多台机器，共同承担访问压力。这就是典型的集群和负载均衡架构：如下图：
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轮询很容易实现，将请求按顺序轮流分配到后台服务器上，均衡的对待每一台服务器，而不关心服务器实际的连接数和当前的系统负载。
适合场景：适合于应用服务器硬件都相同的情况。
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在轮询的基础上根据硬件配置不同，按权重分发到不同的服务器。
适合场景：跟配置高、负载低的机器分配更高的权重，使其能处理更多的请求，而性能低、负载高的机器，配置较低的权重，让其处理较少的请求。
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通过系统随机函数，根据后台服务器列表的大小值来随机选取其中一台进行访问。
随着调用量的增大，客户端的请求可以被均匀地分派到所有的后端服务器上，其实际效果越来越接近于平均分配流量到后台的每一台服务器，也就是轮询法的效果。
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记录每个服务器正在处理的请求数，把新的请求分发到最少连接的服务器上，因为要维护内部状态不推荐。
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根据服务消费者请求客户端的IP地址，通过哈希函数计算得到一个哈希值，将此哈希值和服务器列表的大小进行取模运算，得到的结果便是要访问的服务器地址的序号。
适合场景：根据请求的来源IP进行hash计算，同一IP地址的客户端，当后端服务器列表不变时，它每次都会映射到同一台后端服务器进行访问。
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根据OSI模型分的二层负载，一般是用虚拟mac地址方式，外部对虚拟MAC地址请求，负载均衡接收后分配后端实际的MAC地址响应。
备注：MAC(Media Access Control Address)
一般采用虚拟IP地址方式，外部对虚拟的ip地址请求，负载均衡接收后分配后端实际的IP地址响应。
四层的负载均衡在三层负载均衡的基础上，通过发布三层的IP地址（VIP），然后加四层的端口号，来决定哪些流量需要做负载均衡。
四层负载均衡在中间传输层执行，它处理消息的传递，但不考虑消息的内容，用ip+port接收请求，再转发到对应的机器。
四层负载均衡不理解应用协议，比如：
实现四层负载均衡的软件有：
七层负载均衡不同于四层负载均衡，它在高级应用层上执行，会处理每个消息的实际内容。
所谓七层负载均衡，也称为“内容交换”，也就是主要通过报文中的真正有意义的应用层内容，决定最终选择的内部服务器。
七层负载均衡它可以根据消息内容（如URL）做出负载均衡决策，比如：对URL图片类的请求转发到特定的图片服务器。
实现七层负载均衡的软件有：
总的来说，一般是LVS做4层负载，Nginx或者Haproxy做7层负载，性能上LVS>HA>Nginx，功能性和便利性上Nginx>HA>LVS。
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