负载均衡算法
随机权重算法在随机选择基础上引入权重，性能更优的机器被选中概率更高。轮询按顺序调用服务器，加权轮询则根据权重分配调用次数，如权重[3,1]对应调用序列AAABA。最小活跃数将请求发往负载最低的服务器，实现动态均衡。源地址哈希通过IP哈希确保同一IP始终访问同一服务器。一致性哈希将节点与请求映射到Hash环，节点变动仅影响邻近节点，保障高稳定性。（239字）
Ribbon负载均衡
本节深入讲解Ribbon实现客户端负载均衡的原理，解析@LoadBalanced注解的作用机制，剖析其如何通过RestTemplate拦截请求、选择服务实例并重写URL。内容涵盖负载均衡分类、常见算法、Ribbon自定义策略配置（代码与配置文件方式）、饥饿加载优化，并对比后续将学的Nacos等技术差异，帮助读者全面理解微服务中负载均衡的实现与演进。（238字）
负载均衡算法
本文介绍了多种负载均衡算法：随机、加权随机、轮询、加权轮询、最小活跃数、源地址哈希及一致性哈希。适用于不同场景，如性能均等或差异机器、动态负载调整、请求粘性等，提升系统稳定性与资源利用率。（238字）
Ribbon负载均衡
本文深入解析Spring Cloud中Ribbon实现客户端负载均衡的原理，从@LoadBalanced注解作用切入，详解负载均衡分类、算法及Ribbon源码流程，并介绍自定义策略与饥饿加载优化，帮助读者全面掌握Ribbon核心机制，为后续学习Nacos等服务注册与发现技术打下基础。（238字）
负载均衡算法
负载均衡算法包括随机、轮询、最小活跃数、源地址哈希与一致性哈希。随机按概率分配，可加权重适配性能差异；轮询顺序调度，加权后按权重分配请求；最小活跃数优先调用负载低的服务器；源地址哈希确保同一IP固定访问某节点；一致性哈希减少节点变动时的数据迁移，提升系统稳定性。
负载均衡算法
本文介绍了五种负载均衡算法：随机、轮询、最小活跃数、源地址哈希与一致性哈希。涵盖适用场景、核心思想及实现逻辑，重点解析加权随机与轮询的进阶应用，并结合代码与图示说明各算法调度机制，适用于分布式系统流量分发策略设计。
负载均衡1
当流量高峰来临，低配节点因负载过高导致服务可用率下降。传统通过治理平台手动调权重的方式滞后，影响业务。本文探讨RPC框架如何实现智能负载均衡，自动根据节点负载动态分配流量，提升系统稳定性与响应效率，避免人工干预不及时的问题。
