常见的负载均衡设备，有F5，Haproxy，lvs, nginx等。
F5是商用硬件负载均衡，性能很好，但是价格昂贵，除了负载均衡，还有应用交换、会话交换、状态监控等众多功能。
F5一般做四层负载均衡，但也支持七层负载均衡。
Haproxy(以下简称ha)是软件负载均衡，开源，一般做七层负载均衡，但也支持四层负载均衡。
Linux Virtual Server(以下简称lvs)是软件负载均衡，开源，二层或四层负载均衡，已集成到linux内核，自身有完备的热备方案（keepalived+lvs），稳定性极强。
nginx也是软件负载均衡，开源，通过反向代理实现负载均衡，是七层负载均衡，性能不如上面的几个。
tips1
有些公司，测试环境用ha/lvs/nginx，生产环境用F5。
tips2
nginx做web服务器时，一般做静态资源服务器和php的web服务器，所以很多公司，会采用F5+nginx或者ha+nginx的架构
tips3
微服务中的ribbon属于客户端负载均衡，上面的几种都是服务端负载均衡
二层负载均衡
在数据链路层通过修改mac地址实现，如lvs的DR模式（直接路由模式）
三层负载均衡
在网络层通过DNAT协议修改目标地址实现
四层负载均衡
用ip+端口实现请求转发
备注：tcp报文里并没有ip，但是四层负载均衡可以用ip+端口，是因为server可以拿到ip
七层负载均衡
通过重新发起>
WEB服务器流量超负载问题解决方法
Web应用服务器集群系统，是由一群同时运行同一个web应用的服务器组成的集群系统，在外界看来，就像是一个服务器一样。为了均衡集群服务器的负载，达到优化系统性能的目的，集群服务器将众多的访问请求，分散到系统中的不同节点进行处理。从而实现了更高的有效性和稳定性，而这也正是基于Web的企业应用所必须具备的特性。
一、计算WEB服务器负载量的两种方法
web应用服务器集群系统，是由一群同时运行同一个web应用的服务器组成的集群系统，在外界看来，就像是一个服务器一样。为了均衡集群服务器的负载，达到优化系统性能的目的，集群服务器将众多的访问请求，分散到系统中的不同节点进行处理。从而实现了更高的有效性和稳定性，而这也正是基于Web的企业应用所必须具备的特性。
高可靠性可以看作为系统的一种冗余设定。对于一个特定的请求，如果所申请的服务器不能进行处理的话，那么其他的服务器能不能对之进行有效的处理呢？对于一个高效的系统，如果一个Web服务器失败的话，其他的服务器可以马上取代它的位置，对所申请的请求进行处理，而且这一过程对用户来说，要尽可能的透明，使用户察觉不到！
稳定性决定了应用程序能否支持不断增长的用户请求数量，它是应用程序自身的一种能力。稳定性是影响系统性能的众多因素的一种有效的测量手段，包括机群系统所能支持的同时访问系统的最大用户数目以及处理一个请求所需要的时间。
在现有众多的均衡服务器负载的方法中，广泛研究并使用的是以下两个方法：
DNS负载平衡的方法RR-DNS(Round-Robin Domain Name System)
负载均衡器
以下，我们将就这两种方法进行讨论。
二、DNS轮流排程的优势及缺点
域名服务器（Domain Name Server）中的数据文件将主机名字映射到其IP地址。当你在浏览器中键入一个URL时（例如：解释。基于所读出的这些信息，负载均衡器就可以重写报头并将请求发往集群中合适的节点上，该节点维护着相应客户端请求的会话信息。在>你问的应该是服务器多网卡负载均衡吧。
说通俗点就是多个网卡协同工作，可以把上限值拉的很高，比如正常来说，一般标配服务器是四网口的千兆口。
那么设置四个网口负载均衡以后就可以达到1000+1000+1000+1000=4000Mbps的上下限速率，而且可以互相协调运行，就是1网口正在忙，可以让2网口3网口接替传输工作，或者是1和2负责上行数据，3和4负责下行数据，这个取决于相关业务软件的参数配置。
以上就是负载均衡我个人的理解
想详细了解的话，可以移步这里：
>参考文章： >在软件系统的架构设计中，对集群的负载均衡设计是作为高性能系统优化环节中必不可少的方案。负载均衡本质上是用于将用户流量进行均衡减压的，因此在互联网的大流量项目中，其重要性不言而喻。
早期的互联网应用，由于用户流量比较小，业务逻辑也比较简单，往往一个单服务器就能满足负载需求。随着现在互联网的流量越来越大，稍微好一点的系统，访问量就非常大了，并且系统功能也越来越复杂，那么单台服务器就算将性能优化得再好，也不能支撑这么大用户量的访问压力了，这个时候就需要使用多台机器，设计高性能的集群来应对。
那么，多台服务器是如何去均衡流量、如何组成高性能的集群的呢？
此时就需要请出 「负载均衡器」 入场了。
负载均衡（Load Balancer）是指把用户访问的流量，通过「负载均衡器」，根据某种转发的策略，均匀的分发到后端多台服务器上，后端的服务器可以独立的响应和处理请求，从而实现分散负载的效果。负载均衡技术提高了系统的服务能力，增强了应用的可用性。
目前市面上最常见的负载均衡技术方案主要有三种：
基于DNS负载均衡
基于硬件负载均衡
基于软件负载均衡
三种方案各有优劣，DNS负载均衡可以实现在地域上的流量均衡，硬件负载均衡主要用于大型服务器集群中的负载需求，而软件负载均衡大多是基于机器层面的流量均衡。在实际场景中，这三种是可以组合在一起使用。下面来详细讲讲：
基于DNS负载均衡
基于DNS来做负载均衡其实是一种最简单的实现方案，通过在DNS服务器上做一个简单配置即可。
其原理就是当用户访问域名的时候，会先向DNS服务器去解析域名对应的IP地址，这个时候我们可以让DNS服务器根据不同地理位置的用户返回不同的IP。比如南方的用户就返回我们在广州业务服务器的IP，北方的用户来访问的话，我就返回北京业务服务器所在的IP。
在这个模式下，用户就相当于实现了按照「就近原则」将请求分流了，既减轻了单个集群的负载压力，也提升了用户的访问速度。
使用DNS做负载均衡的方案，天然的优势就是配置简单，实现成本非常低，无需额外的开发和维护工作。
但是也有一个明显的缺点是：当配置修改后，生效不及时。这个是由于DNS的特性导致的，DNS一般会有多级缓存，所以当我们修改了DNS配置之后，由于缓存的原因，会导致IP变更不及时，从而影响负载均衡的效果。
另外，使用DNS做负载均衡的话，大多是基于地域或者干脆直接做IP轮询，没有更高级的路由策略，所以这也是DNS方案的局限所在。
基于硬件负载均衡
硬件的负载均衡那就比较牛逼了，比如大名鼎鼎的 F5 Network Big-IP，也就是我们常说的 F5，它是一个网络设备，你可以简单的理解成类似于网络交换机的东西，完全通过硬件来抗压力，性能是非常的好，每秒能处理的请求数达到百万级，即 几百万/秒 的负载，当然价格也就非常非常贵了，十几万到上百万人民币都有。
因为这类设备一般用在大型互联网公司的流量入口最前端，以及政府、国企等不缺钱企业会去使用。一般的中小公司是不舍得用的。
采用 F5 这类硬件做负载均衡的话，主要就是省心省事，买一台就搞定，性能强大，一般的业务不在话下。而且在负载均衡的算法方面还支持很多灵活的策略，同时还具有一些防火墙等安全功能。但是缺点也很明显，一个字：贵。
基于软件负载均衡
软件负载均衡是指使用软件的方式来分发和均衡流量。软件负载均衡，分为7层协议 和 4层协议。
网络协议有七层，基于第四层传输层来做流量分发的方案称为4层负载均衡，例如 LVS，而基于第七层应用层来做流量分发的称为7层负载均衡，例如 Nginx。这两种在性能和灵活性上是有些区别的。
基于4层的负载均衡性能要高一些，一般能达到 几十万/秒 的处理量，而基于7层的负载均衡处理量一般只在 几万/秒 。
基于软件的负载均衡的特点也很明显，便宜。在正常的服务器上部署即可，无需额外采购，就是投入一点技术去优化优化即可，因此这种方式是互联网公司中用得最多的一种方式。
上面讲完了常见的负载均衡技术方案，那么接下来咱们看一下，在实际方案应用中，一般可以使用哪些均衡算法？
轮询策略
负载度策略
响应策略
哈希策略
下面来分别介绍一下这几种均衡算法/策略的特点：
NO1—— Random 随机
这是最简单的一种，使用随机数来决定转发到哪台机器上。
优点：简单使用，不需要额外的配置和算法。
缺点：随机数的特点是在数据量大到一定量时才能保证均衡，所以如果请求量有限的话，可能会达不到均衡负载的要求。
NO2—— Round Robin 轮询
这个也很简单，请求到达后，依次转发，不偏不向。每个服务器的请求数量很平均。
缺点：当集群中服务器硬件配置不同、性能差别大时，无法区别对待。引出下面的算法。
NO3—— Weighted Round Robin 加权轮询
这种算法的出现就是为了解决简单轮询策略中的不足。在实际项目中，经常会遇到这样的情况。
比如有5台机器，两台新买入的性能等各方面都特别好，剩下三台老古董。这时候我们设置一个权重，让新机器接收更多的请求。物尽其用、能者多劳嘛！
这种情况下，“均衡“就比较相对了，也没必要做到百分百的平均。
NO4—— Least Connections 最少连接
这是最符合负载均衡算法的一个。需要记录每个应用服务器正在处理的连接数，然后将新来的请求转发到最少的那台上。
NO5—— Source Hashing 源地址散列
根据请求的来源ip进行hash计算，然后对应到一个服务器上。之后所有来自这个ip的请求都由同一台服务器处理。
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