总结下负载均衡的常用方案及适用场景
轮询调度
以轮询的方式依次请求调度不同的服务器；实现时，一般为服务器带上权重；这样有两个好处：
- 针对服务器的性能差异可分配不同的负载；
- 当需要将某个结点剔除时，只需要将其权重设置为0即可；
优点：实现简单、高效；易水平扩展；
缺点：请求到目的结点的不确定，造成其无法适用于有写的场景（缓存，数据库写）
应用场景：数据库或应用服务层中只有读的场景；
随机方式
请求随机分布到各个结点；在数据足够大的场景能达到一个均衡分布；
优点：实现简单、易水平扩展；
缺点：同Round Robin，无法用于有写的场景；
应用场景：数据库负载均衡，也是只有读的场景；
哈希：
根据key来计算需要落在的结点上，可以保证一个同一个键一定落在相同的服务器上；
优点：相同key一定落在同一个结点上，这样就可用于有写有读的缓存场景；
缺点：在某个结点故障后，会导致哈希键重新分布，造成命中率大幅度下降；
解决：一致性哈希 or 使用keepalived保证任何一个结点的高可用性，故障后会有其它结点顶上来；
应用场景：缓存，有读有写；
一致性哈希：
在服务器一个结点出现故障时，受影响的只有这个结点上的key，最大程度的保证命中率；
如twemproxy中的ketama方案；
生产实现中还可以规划指定子key哈希，从而保证局部相似特征的键能分布在同一个服务器上；
优点：结点故障后命中率下降有限；
应用场景：缓存；
根据键的范围来负载：
根据键的范围来负载，前1亿个键都存放到第一个服务器，1~2亿在第二个结点；
优点：水平扩展容易，存储不够用时，加服务器存放后续新增数据；
缺点：负载不均；数据库的分布不均衡；（数据有冷热区分，一般最近注册的用户更加活跃，这样造成后续的服务器非常繁忙，而前期的结点空闲很多）
适用场景：数据库分片负载均衡；
根据键对服务器结点数取模来负载：
根据键对服务器结点数取模来负载；比如有4台服务器，key取模为0的落在第一个结点，1落在第二个结点上。
优点：数据冷热分布均衡，数据库结点负载均衡分布；
缺点：水平扩展较难；
适用场景：数据库分片负载均衡；
纯动态结点负载均衡：
根据CPU、IO、网络的处理能力来决策接下来的请求如何调度；
优点：充分利用服务器的资源，保证个结点上负载处理均衡；
缺点：实现起来复杂，真实使用较少；
不用主动负载均衡：
使用消息队列转为异步模型，将负载均衡的问题消灭
负载均衡是一种推模型，一直向你发数据，那么，将所有的用户请求发到消息队列中，所有的下游结点谁空闲，谁上来取数据处理；转为拉模型之后，消息了负载的问题；
优点：通过消息队列的缓冲，保护后端系统，请求剧增时不会冲垮后端服务器；
水平扩展容易，加入新结点后，直接取queue即可；
缺点：不具有实时性；
应用场景：不需要实时返回的场景；
比如，12036下订单后，立刻返回提示信息：您的订单进去排队了…等处理完毕后，再异步通知；