一、负载均衡核心题目解析

1.1 算法选择难题

负载均衡的核心在于流量分发策略的合理性。常见的调度算法包括轮询（Round Robin）、加权轮询、最少连接数（Least Connections）、IP哈希等。例如，在电商大促场景中，若采用简单轮询算法，可能导致部分高配置服务器因处理复杂订单请求而超载，而低配置服务器处理简单查询时资源闲置。此时需结合请求类型动态调整权重，如为支付接口分配更高权重。

代码示例（Nginx配置片段）：

upstream backend {
    server 192.168.1.1 weight=3;  # 支付服务高权重
    server 192.168.1.2;
    server 192.168.1.3 backup;  # 备用节点
    least_conn;  # 最少连接数算法
}

1.2 健康检查机制设计

健康检查是保障服务可用性的关键。需考虑检查频率、超时时间及失败阈值。例如，在视频流媒体场景中，若健康检查间隔过长（如1分钟），可能导致故障节点持续接收流量达1分钟；若间隔过短（如1秒），则可能因网络抖动误判健康节点为故障。推荐设置检查间隔为5-10秒，连续失败3次判定为不可用。

健康检查配置示例（HAProxy）：

backend streaming_servers
    option httpchk GET /health
    http-check expect status 200
    server s1 10.0.0.1:8000 check inter 5s fall 3

1.3 会话保持挑战

对于需要保持会话的场景（如购物车功能），IP哈希算法可能导致用户固定访问某台服务器，若该服务器故障则会话中断。此时可采用Cookie插入或Session共享方案。例如，使用Nginx的sticky模块实现基于Cookie的会话保持：

upstream session_backend {
    server 10.0.0.2;
    server 10.0.0.3;
    sticky cookie srv_id expires=1h domain=.example.com path=/;
}

二、典型负载均衡实例剖析

2.1 电商系统架构实践

某电商平台采用四层负载均衡（LVS）+七层负载均衡（Nginx）的混合架构：

• 流量入口层：LVS通过DR模式（直接路由）分发TCP流量，处理10万级并发连接。
• 应用服务层：Nginx基于URI路径分发请求，如/api/order路由至订单集群，/static/路由至CDN。
• 数据库层：使用MySQL Proxy实现读写分离，写请求发往主库，读请求按权重分发至从库。

性能优化点：

• 连接池复用：Nginx配置keepalive 32减少TCP连接建立开销。
• 缓存层：在负载均衡器前部署Redis集群，缓存热点商品数据。

2.2 视频流媒体加速方案

针对高清视频点播场景，采用以下架构：

1. 全局负载均衡（GSLB）：基于DNS解析，将用户请求导向最近的数据中心。
2. 边缘节点缓存：在CDN边缘节点部署Varnish缓存视频片段，命中率达90%以上。
3. 协议优化：使用HTTP/2多路复用减少连接数，QUIC协议降低首屏延迟。

故障处理案例：
某次核心交换机故障导致部分边缘节点不可用，系统自动触发以下机制：

• 健康检查模块在30秒内检测到节点异常。
• GSLB动态调整DNS解析，将流量导向备用区域。
• 客户端重试机制自动切换至可用节点。

2.3 微服务环境下的服务网格实践

在Kubernetes环境中，通过Istio服务网格实现智能负载均衡：

• 金丝雀发布：通过DestinationRule将5%流量导向新版本服务。
• 熔断机制：设置outlierDetection参数，连续失败5次后自动隔离故障Pod。
• 动态权重调整：根据Pod的CPU/内存使用率实时调整流量分配比例。

配置示例：

apiVersion: networking.istio.io/v1alpha3
kind: DestinationRule
metadata:
  name: product-service
spec:
  host: product-service
  trafficPolicy:
    loadBalancer:
      simple: LEAST_CONN
    outlierDetection:
      consecutiveErrors: 5
      interval: 10s
      baseEjectionTime: 30s

三、负载均衡实施建议

1. 渐进式优化：先解决明显瓶颈（如单点故障），再逐步优化算法细节。
2. 监控体系构建：部署Prometheus+Grafana监控连接数、错误率、响应时间等关键指标。
3. 混沌工程实践：定期模拟节点故障、网络分区等场景，验证系统容错能力。
4. 成本权衡：在保证SLA的前提下，合理选择硬件负载均衡器（如F5）与软件方案（如Nginx）的组合。

通过系统化的算法选择、架构设计及故障处理策略，负载均衡系统可显著提升应用的可用性、扩展性与性能。实际实施中需结合业务特点持续调优，例如金融类应用需更侧重数据一致性，而社交类应用则需优先保障低延迟。