记得第一次接触 Nginx 是在实验室，那时候在服务器部署网站需要用 Nginx 。Nginx 是一个服务组件，用来反向代理、负载平衡和 HTTP 缓存等。那么这里的 负载均衡 是什么？
负载均衡（LB，Load Balance），是一种技术解决方案。用来在多个资源（一般是服务器）中分配负载，达到最优化资源使用，避免过载。
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。那什么是高可用呢？
二、什么是高可用？首先了解什么是高可用？
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。
比如下单服务，可以使用带有负载均衡的多个下单服务实例，代替单一的下单服务实例，即使用冗余的方式来提高可靠性。
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。
三、常见的负载均衡案例
场景1：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
场景2：微服务架构中，A 服务调用 B 服务的集群。通过了 Ribbon 客户端负载均衡组件：
负载均衡策略算法并不高级，最简单的是随机选择和轮循
四、互联网分布式系统解决方案
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。这样整体系统来看，就比较负载均衡
第 1 层：客户端层 -> 反向代理层 的负载均衡客户端层 -> 反向代理层的负载均衡如何实现呢？
答案是：DNS 的轮询。 DNS 可以通过 A （Address，返回域名指向的 IP 地址）设置多个 IP 地址。比如这里访问 bysocket.com 的 DNS 配置了 ip1 和 ip2 。为了反向代理层的高可用，至少会有两条 A 记录。这样冗余的两个 ip 对应的 nginx 服务实例，防止单点故障。
每次请求 bysocket.com 域名的时候，通过 DNS 轮询，返回对应的 ip 地址，每个 ip 对应的反向代理层的服务实例，也就是 nginx 的外网ip。这样可以做到每一个反向代理层实例得到的请求分配是均衡的。
第 2 层：反向代理层 -> Web 层 的负载均衡反向代理层 -> Web 层 的负载均衡如何实现呢？
是通过反向代理层的负载均衡模块处理。比如 nginx 有多种均衡方法：
请求轮询。请求按时间顺序，逐一分配到 web 层服务，然后周而复始。如果 web 层服务 down 掉，自动剔除
upstream web-server { server ip3; server ip4; }