服务端架构里的“交通指挥”
想象一下早晚高峰的十字路口，如果没有红绿灯和交警，车子堵成一片，谁都动不了。服务端架构里的请求流量也一样，用户访问量上来之后，一台服务器根本扛不住，这时候就得靠负载均衡来当“交通指挥员”。
负载均衡的核心作用，就是把 incoming 的请求合理分发到后端多个服务器上，避免某台机器累死，其他机器在摸鱼。它不光能提升系统的整体处理能力，还能在某台服务器宕机时自动绕开，保障服务不中断。
常见的负载均衡实现方式
在实际部署中，负载均衡可以落在不同层级。比如 DNS 层级的轮询，虽然简单但不够灵活，缓存问题多，适合静态站点分流。更常用的是在反向代理层做，Nginx、HAProxy 这类工具用得最多。
拿 Nginx 举个例子，配置起来也不复杂：
upstream backend {
server 192.168.1.10:8080;
server 192.168.1.11:8080;
server 192.168.1.12:8080;
}
server {
listen 80;
location / {
proxy_pass http://backend;
}
}这段配置就把请求轮询分发到了三台后端服务上。你还可以根据需要换成加权轮询、IP 哈希，甚至基于响应时间的动态调度。
硬件与云上的选择
有些公司会用 F5 这类硬件负载均衡器，性能强、稳定，但价格贵，维护成本高。中小团队更多倾向用软件方案，尤其是上了云之后，直接用厂商提供的负载均衡服务更省心。
比如阿里云的 SLB、AWS 的 ELB，点点鼠标就能把几十台 ECS 实例挂上去，自动健康检查、跨可用区容灾都帮你配好。遇到促销活动流量猛增，弹性扩容也能跟上节奏，不用半夜爬起来改配置。
别忘了会话保持的问题
不是所有应用都能无状态运行。比如用户登录后的 session 存在本地内存里，如果下一次请求被分到另一台机器，登录状态就丢了。这时候要么改造成 Redis 集中存储 session，要么在负载均衡上开启会话保持（session stickiness）。
但会话保持也不是万能的。一旦某台服务器挂了，上面挂着的用户全得重新登录。所以长远来看，还是推荐把应用做成无状态的，让负载均衡能自由调度。
健康检查是关键环节
负载均衡不能瞎转。后端哪台机器 CPU 爆了、服务卡死了，得能感知到。健康检查就是干这个的，定期发个请求探活。如果连续几次没响应，就从转发列表里摘掉，等恢复了再加回来。
写检查接口也有讲究，不能只返回 200，最好顺带查一下数据库连接、缓存是否通，避免服务看似活着其实没法用。
未来趋势：服务网格与自动调度
随着微服务普及，传统负载均衡开始往更细粒度走。像 Istio 这类服务网格，把流量管理下沉到 Sidecar，能做到灰度发布、熔断、重试等高级策略。Kubernetes 里的 Service 和 Ingress 控制器，本质上也是动态负载均衡的体现。
现在的运维不再只是“配好 Nginx 就完事”，而是要理解整个服务链路的流量走向。谁掌握了负载的控制权，谁就能让系统跑得更稳、更高效。