干货|关于Java架构中分布式系统的负载均衡
负载均衡（Load Balance），意思是将负载（工作任务，访问请求）进行平衡、分摊到多个操作单元（服务器，组件）上进行执行。是解决高性能，单点故障（高可用），扩展性（水平伸缩）的终极解决方案。
资源，相当于每个服务实例的执行操作单元，负载均衡就是将大量的数据处理操作分摊到多个操作单元进行执行，用来解决互联网分布式系统的大流量、高并发和高可用的问题。
这是 CAP 定理是分布式系统的基础，也是分布式系统的 3 个指标：
Consistency（一致性）
Availability（可用性）
Partition tolerance（分区容错性）
那高可用（High Availability）是什么？
高可用，简称 HA，是系统一种特征或者指标，通常是指，提供一定性能上的服务运行时间，高于平均正常时间段。反之，消除系统服务不可用的时间。
衡量系统是否满足高可用，就是当一台或者多台服务器宕机的时候，系统整体和服务依然正常可用。
举个例子，一些知名的网站保证 4 个 9 以上的可用性，也就是可用性超过 99.99%。那 0.01% 就是所谓故障时间的百分比。比如电商网站有赞，服务不可用会造成商家损失金钱和用户。那么在提高可用性基础上同时，对系统宕机和服务不可用会有补偿。
总而言之，负载均衡（Load Balance）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。一般通过负载均衡，冗余同一个服务实例的方式，解决分布式系统的大流量、高并发和高可用的问题。
负载均衡核心关键：在于是否分配均匀。
负载均衡的作用（解决的问题）：
1.解决并发压力，提高应用处理性能（增加吞吐量，加强网络处理能力）；
2.提供故障转移，实现高可用；
3.通过添加或减少服务器数量，提供网站伸缩性（扩展性）；
4.安全防护。
微服务架构中，网关路由到具体的服务实例 hello：
两个相同的服务实例 hello service ，一个端口 8000 ，另一个端口 8082
通过 Kong 的负载均衡 LB 功能，让请求均匀的分发到两个 hello 服务实例
Kong 的负载均衡策略算法很多：默认 weighted-round-robin 算法，还有 consumer: consumer id 作为 hash 算法输入值等。
常见的互联网分布式系统架构分为几层，一般如下：
客户端层：比如用户浏览器、APP 端
反向代理层：技术选型 Nignx 或者 F5 等
Web 层：前后端分离场景下， Web 端可以用 NodeJS 、 RN 、Vue
业务服务层：用 Java 、Go，一般互联网公司，技术方案选型就是 SC 或者 Spring Boot + Dubbo 服务化
数据存储层：DB 选型 MySQL ，Cache 选型 Redis ，搜索选型 ES 等
一个请求从第 1 层到第 4 层，层层访问都需要负载均衡。即每个上游调用下游多个业务方的时候，需要均匀调用。
对外看来，负载均衡是一个系统或软件的整体。
对内看来，层层上下游调用。只要存在调用，就需要考虑负载均衡这个因素。所以负载均衡（Load Balance）是分布式系统架构设计中必须考虑的因素之一。考虑主要是如何让下游接收到的请求是均匀分布的：
第 1 层：客户端层 -> 反向代理层 的负载均衡。通过 DNS 轮询
第 2 层：反向代理层 -> Web 层 的负载均衡。通过 Nginx 的负载均衡模块
第 3 层：Web 层 -> 业务服务层 的负载均衡。通过服务治理框架的负载均衡模块
第 4 层：业务服务层 -> 数据存储层 的负载均衡。通过数据的水平分布，数据均匀了，理论上请求也会均匀。
但是学习开发的这条道路也不是一帆风顺的，特别是在做一些实战的时候，很容易碰壁。如果条件允许的话，建议最好是找个靠谱的Java培训班，系统性的去掌握知识点！
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