ADC产品（应用交付控制器）主要实现负载均衡、应用和协议优化、安全防护等功能，其目的是实现服务器和应用系统的高可靠可用性。其中负载均衡功能是ADC的基本功能也是最重要的功能，但是基本不代表简单，在实际使用中，我们总是会发现用了负载均衡设备，但负载均衡并不均衡的现象。
为什么负载会不均衡呢？请让我们从技术角度来仔细探讨，相信大家会有清晰的认识。
欲要实现服务器分配均衡，大家第一个想到的选项是什么？很多人肯定回答是算法，没错，是负载分配的算法，但一台负载均衡设备提供了很多的算法，具体算法应该如何选择呢？
我的回答是具体需求具体考虑，我们来一一讨论。
负载均衡的分配算法分为静态算法、动态算法以及根据具体需求特定分发三大类。
静态算法包含论询，比例（权重）等。
动态算法包含最小连接数，最快响应速度等
具体需求特定分发则包含各种各样的情况，例如针对某些源IP，分发到指定的服务器，针对某些请求内容，分发到指定的服务器等。
配置过负载均衡设备的人最熟悉的算法应该是轮询（Round Robin：对每个新建连接依次分发到服务组中的每台服务器）。轮询是静态算法，也是大家配置设备时，往往会默认选择的算法。轮询的结果是每台服务器上连接的总数是一致的，但服务器的硬件和软件性能可能会不同，导致服务器当前处理能力差别很大，也就是服务器的负载差别很大，而随着分发到服务器的用户连接越来越多，导致某些性能差的服务器上当前处理的连接数越积越多，最终将导致该服务器崩溃，而其他服务器却相对空闲，这显然不是客户想看到的。
这个时候有人会考虑选择比例（Ratio）, 例如两台服务器一台性能是另一台的两倍，那么在分发的时候设定一个比例2:1，性能高的服务器分发到的连接数是性能低服务器的两倍。但是比例算法仍然是一个静态算法，比例的设定取决于人的经验感知，不能代表设备的真正负载和性能，导致实际的运行结果仍然会有比较大的偏差，服务器负载仍然不均衡。
通过上面可以看出，静态算法无法实时感知服务器的运行状态，是一种比较死板的算法，无法动态调整。因此对于处理起来比较复杂的应用，最好是考虑动态的算法，例如最小连接数（Least Connection：ADC实时统计当前每台服务器上的连接数，新的连接将传递给当前连接数最少的服务器），上面说过，轮询是保证每台服务器处理过的总连接数是均衡的，而最小连接数与轮询恰好相反，最小连接数是保证每台服务器当前正在处理的连接数是均衡的，这种动态算法反映了服务器的性能情况，例如服务器1当前正在处理的连接数为50，服务器2为49, 那么下一个新建连接会发给服务器2，此时两台服务器都是50, 假设服务器1处理比较慢，服务器2处理比较快，那么下一时刻可能服务器2的当前连接数又变得比服务器1少，结果新建连接会继续发给服务器2。所以从总数上来看，服务器2处理过的连接数会远远高于服务器1，但正在处理的连接数总是均衡的。
还有一种动态算法是最快响应速度（Fastest Response : 新的连接传递给那些响应最快的服务器）。这种算法把新建连接总是发送给响应最快的服务器，它的表现是，各台服务器上的总连接数和当前连接数从统计上都不一致，但是处理的连接数最多的那台，肯定是性能最好的服务器。
通过以上的分析，通过配置最优的负载均衡算法看似能够保证服务器的负载均衡，但实际上还不够，现实中有很多情况会导致服务器的负载失衡。有以下几种情况：
1）应用无需配会话保持的情况，ADC设备把连接均衡分发到服务器，但是某些连接访问量比较大，有些连接访问量比较小，导致的结果是服务器上连接数看似均衡，但服务器负载差别比较大。
解决办法：基于请求来分发，用户访问的最小颗粒度是请求而不是连接（一个连接中可能有N个请求），如果基于请求来分发，自然可以更深一步来均衡服务器的负载。
2）应用需要配置会话保持的情况，很多应用都需要配置会话保持，假设配置的是源IP会话保持，那么同一个源IP的所有连接都会保持在一台服务器上，假设某些源IP访问量特别大，某些源IP访问量比较少，就会导致某些服务器负载比较高，某些又比较低？尤其是某些用户的地址在出口是做了NAT的，ADC设备看到的源IP是这个NAT IP，但后面其实有很多个用户在访问，会导致服务器连接数不均衡，并且负载差别很大。
解决办法：
a）采用基于Cookie的会话保持，Cookie会话保持主要用于HTTP协议的应用，使得每隔客户端带着相同Cookie的会话才会分发并保持在一台服务器上，它可以细分开同一源IP的多个连接，所以可以使得服务器的负载更均衡。
b）基于session-id的会话保持，有些客户端不支持Cookie或者应用不支持Cookie或者使用Cookie会话保持后，服务器负载仍然不均衡，我们可以考虑采用脚本编程分析数据包的内容取得会话的session-id并以此做为保持选项，这是一种比Cookie会话保持要求更高的保持策略，只有比较灵活的ADC设备才能实现。
c）基于用户的某个关键字信息进行保持，例如手机的应用，用户的数据包中会带有手机号信息，通过编程分析数据包取得这个关键字信息进行分发和保持，将使得服务器的负载更均衡。
3）使用了各种方法负载都不均衡的情况，服务器的负载高低不仅仅跟CPU，内存的使用率高低有关系，同时也跟应用系统程序的实现细节息息相关。这里有一个真实案例：客户的应用部署多台小型机，同时每台小型机又划分出多个虚拟机，每台虚拟机都安装了一个应用系统，通常负载均衡分发自然是针对这些虚拟机进行分发，但是每台虚拟机的应用系统有一些资源使用的上限，例如每台虚拟机最多可运行50个应用线程，结果在CPU，内存占用并不高的情况下，线程用满了，导致虚拟机无法继续处理新的请求。
解决办法：这种情况极其特殊，任何ADC设备都无法设计出标准感知应用程序是否可用的选项。但是，是否无法解决呢？还是有办法的，一个人累不累自己最知道，应用系统自己是可以知道能否处理更多东西的，那么办法就是应用程序自己做一个监控，把监控的结果写到一个文件中，ADC设备通过健康检查的功能定时取这个文件判断里面的内容，如果内容指示为不可用，那么后续用户的访问将发送到其他的服务器，当检查到该台服务器又可用了，可以把新的用户请求继续发送到该台服务器。这种方法同样要求ADC设备能够编程定制一个健康检查，这也是对ADC设备的更高要求。
