八股已死、场景当立(场景篇-负载均衡篇)

     废话不多说，今天更新场景篇-负载均衡的知识点，做好了开始发车喽！

 一、场景篇-负载均衡

1、Q:请解释什么是客户端负载均衡，它与传统的服务端负载均衡有何区别?

   A:区别要点在于控制权，感知能力，部署复杂度：

1. 控制权：客户端负载均衡把调度权交给业务方，便于实现灰度发布、权重调度等细粒度策略；服务端负载均衡则由外部设备统一管理。
2. 感知能力：客户端可以直接读取注册中心的健康状态、元数据（如权重、地域），实现更精准的调度；服务端只能基于网络层面的健康检查。
3. 部署复杂度：客户端方式不需要额外的硬件/容器层负载均衡器，适合云原生微服务；服务端方式在跨语言、跨集群场景下更通用。

• 客户端负载均衡指 调用方在本地完成服务实例的选择，常见实现有 Ribbon、Spring Cloud LoadBalancer 等。调用方先从注册中心获取全部可用实例列表，然后依据负载均衡算法挑选一个实例并直接发起请求。
• 服务端负载均衡（如 Nginx、ALB）则在 网络入口处统一转发请求，调用方只知道统一的入口地址，真正的实例选择由负载均衡器完成。

---

2、Q: Ribbon 已进入维护模式，Spring Cloud 推荐使用哪款组件来替代？请说明两者在实现机制上的主要区别？

A:推荐替代组件：Spring Cloud LoadBalancer（SC‑LB）。

• 实现机制区别：
  1. Ribbon：基于 Netflix Ribbon，在客户端维护一个 IClientConfig → IRule → ServerList 的完整链路，使用 阻塞式 RestTemplate 或 Feign 调用时通过 @LoadBalanced 注解完成拦截。
  2. SC‑LB：采用 响应式（Reactor）‍ 编程模型，核心是 ReactorServiceInstanceLoadBalancer 接口，配合 DiscoveryClient 动态获取实例列表，默认实现 RoundRobinLoadBalancer 使用 原子计数器 实现轮询。
• 优势：SC‑LB 与 Spring Boot 2/3 完全兼容，启动更快、对 WebFlux 原生支持、更易自定义

---

3、Q: 列举并简要描述微服务常用的六种负载均衡算法，说明每种算法的适用场景？

A：六种的算法以及适用场景如下：

• 算法	原理	典型场景
  轮询（Round‑Robin）‍	按顺序循环分配请求，使用计数器取模	实例性能相近、流量均匀的普通业务
  加权轮询（Weighted‑Round‑Robin）‍	为每个实例配置权重，权重越大分配的请求越多	实例硬件或业务处理能力不一致，需要倾斜流量
  随机（Random）‍	通过随机数直接选取实例	对实例性能要求不敏感、希望降低调度开销的场景
  加权随机（Weighted‑Random）‍	随机选取时考虑权重	与加权轮询类似，但更适合 突发流量 场景
  一致性哈希（Consistent‑Hash）‍	根据请求关键字段（IP、用户ID）计算哈希，映射到固定实例	有状态缓存、会话粘性或需要 最小迁移 的业务
  最小连接数（Least‑Connection）‍	选取当前活跃连接最少的实例	后端实例处理时长差异大、需要快速响应的实时业务

---

4、Q: 在 Spring Cloud 中，如何分别配置轮询、随机 与 加权轮询 三种负载均衡策略？请给出关键的配置代码或属性示例？

A：无需额外配置，SC‑LB 默认实现即轮询、通过实现