CPU负载最低优先的算法邀请负载均衡系统以某种方式收集每个服务器的CPU负载，而且要确定以多少时间间隔为标准，时间间隔太短容易造成波动，太长可能造成峰值来临时响应缓慢
负载最低优先算法基本上能够比较完美地解决轮询算法的缺点，因为采用这种算法后负载均衡算法需要感知服务器当前运行状态 。但其代价是复杂度大幅上升，如果算法本身没有设计好，算法本身可能成为系统瓶颈 。所以负载最低优先算法虽然效果看起来美好但实际上真正应用的场景反而没有轮询那么多
性能最优类
负载最低优先类算法是站在服务端的角度来进行分配的，性能最优优先算法是站在客户端的角度来进行分配的，优先将任务分配给处理速度最快的服务器，通过这种方式达到最快响应客户端的目的
性能最优优先类算法本质上也是感知类服务器的状态，只是通过响应时间这个外部标准来衡量服务器状态
存在问题复杂度都很高
需要收集和分析每个服务器每个任务的响应时间，在大量任务处理的场景下，这种收集和统计本身也会消耗较多的性能
为降低性能可采取采样方式统计，但复杂度进一步提升，因为要确定合适的采样率，采用太低导致结果不准确，太高性能消耗较大
无论是全部统计还是采样统计，都需要选择合适的周期，但也是一件比较复杂的事情
Hash类
负载均衡系统根据任务中的某些关键信息进行Hash运算，将相同Hash值的请求分配到同一台服务器上
源地址Hash
将来源同一个源IP地址的任务分配给同一个服务器处理，适用于存在事务，会话的业务 。例如；当我们通过浏览器登陆时会生成一个会话信息，这个会话是临时的，浏览器关掉后就失效，但需要保证用户在会话存在期间，每次都能访问到同一个服务器 。
ID Hash
将某个ID标识的业务分配到同一个服务器中进行处理，这里的ID一般是临时性数据的ID（如sessionId）用户每次访问到同一台服务器的目的
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【高性能负载均衡知识点】
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