dns域名解析负载均衡
原理：在DNS服务器上配置多个域名对应IP的记录。例如一个域名www.baidu.com对应一组web服务器IP地址，域名解析时经过DNS服务器的算法将一个域名请求分配到合适的真实服务器上。如图：
优点：将负载均衡的工作交给了DNS，省却了网站管理维护负载均衡服务器的麻烦，同事许多DNS还支持基于地理位置的域名解析，将域名解析成距离用户地理最近的一个服务器地址，加快访问速度吗，改善性能。
缺点：目前的DNS解析是多级解析，每一级DNS都可能化缓存记录A，当摸一服务器下线后，该服务器对应的DNS记录A可能仍然存在，导致分配到该服务器的用户访问失败。
DNS负载均衡的控制权在域名服务商手里，网站可能无法做出过多的改善和管理。不能够按服务器的处理能力来分配负载。DNS负载均衡采用的是简单的轮询算法，不能区分服务器之间的差异，不能反映服务器当前运行状态，所以其的负载均衡效果并不是太好。可能
会造成额外的网络问题。为了使本DNS服务器和其他DNS服务器及时交互，保证DNS数据及时更新，使地址能随机分配，一般都要将DNS的刷新时间设置的较小，但太小将会使DNS流量大增造成额外的网络问题。
反向代理负载均衡
原理：反向代理处于web服务器这边，反向代理服务器提供负载均衡的功能，同时管理一组web服务器，它根据负载均衡算法将请求的浏览器访问转发到不同的web服务器处理，处理结果经过反向服务器返回给浏览器。
如图：
例如：浏览器访问请求的地址是反向代理服务器的地址114.100.80.10，反向代理服务器收到请求，经过负载均衡算法后得到一个真实物理地址10.0.03，并将请求结果发给真实无服务，真实服务器处理完后通过反向代理服务器返回给请求用户。
优点：部署简单，处于http协议层面。
缺点：使用了反向代理服务器后，web 服务器地址不能直接暴露在外，因此web服务器不需要使用外部IP地址，而反向代理服务作为沟通桥梁就需要配置双网卡、外部内部两套IP地址。
http重定向协议实现负载均衡
原理：根据用户的http请求计算出一个真实的web服务器地址，并将该web服务器地址写入http重定向响应中返回
给浏览器，由浏览器重新进行访问。
如图：
优点：比较简单
缺点：浏览器需要两次次请求服务器才能完成一次访问，性能较差。
http重定向服务器自身的处理能力可能成为瓶颈。
使用http302响应重定向，有可能使搜索引擎判断为SEO作弊，降低搜索排名。
分层的负载均衡算法
十四、一致性Hash算法
一致性哈希算法（Consistent Hashing）最早在论文《Consistent Hashing and Random Trees: Distributed
Caching Protocols for Relieving Hot Spots on the World Wide Web》中被提出。简单来说，一致性哈希将整个
哈希值空间组织成一个虚拟的圆环，如假设某哈希函数H的值空间为0-2^32-1（即哈希值是一个32位无符号整
形），整个哈希空间环如下：
整个空间按顺时针方向组织。0和232-1在零点中方向重合。
下一步将各个服务器使用Hash进行一个哈希，具体可以选择服务器的ip或主机名作为关键字进行哈希，这样每台机器就能确定其在哈希环上的位置，这里假设将上文中四台服务器使用ip地址哈希后在环空间的位置如下：
接下来使用如下算法定位数据访问到相应服务器：将数据key使用相同的函数Hash计算出哈希值，并确定此数据在环上的位置，从此位置沿环顺时针“行走”，第一台遇到的服务器就是其应该定位到的服务器。例如我们有Object A、Object B、
Object C、Object D四个数据对象，经过哈希计算后，在环空间上的位置如下：
根据一致性哈希算法，数据A会被定为到Node A上，B被定为到Node B上，C被定为到Node C上，D被定为到Node D上。
下面分析一致性哈希算法的容错性和可扩展性。现假设Node C不幸宕机，可以看到此时对象A、B、D不会受到影响，只有C对象被重定位到Node D。一般的，在一致性哈希算法中，如果一台服务器不可用，则受影响的数据仅仅
是此服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它不会受到影响。
下面考虑另外一种情况，如果在系统中增加一台服务器Node X，如下图所示：
此时对象Object A、B、D不受影响，只有对象C需要重定位到新的Node X 。一般的，在一致性哈希算法中，如果增加一台服务器，则受影响的数据仅仅是新服务器到其环空间中前一台服务器（即沿着逆时针方向行走遇到的第一台服务器）之间数据，其它数据也不会受到影响。
综上所述，一致性哈希算法对于节点的增减都只需重定位环空间中的一小部分数据，具有较好的容错性和可扩展性。另外，一致性哈希算法在服务节点太少时，容易因为节点分部不均匀而造成数据倾斜问题。例如系统中只有两台服务器，其环分布如下，
此时必然造成大量数据集中到Node A上，而只有极少量会定位到Node B上。为了解决这种数据倾斜问题，一致性哈希算法引入了虚拟节点机制，即对每一个服务节点计算多个哈希，每个计算结果位置都放置一个此服务节点，称
为虚拟节点。具体做法可以在服务器ip或主机名的后面增加编号来实现。例如上面的情况，可以为每台服务器计算三个虚拟节点，于是可以分别计算 “Node A#1”、“Node A#2”、“Node A#3”、“Node B#1”、“Node B#2”、“NodeB#3”的哈希值，于是形成六个虚拟节点：
同时数据定位算法不变，只是多了一步虚拟节点到实际节点的映射，例如定位到“Node A#1”、“NodeA#2”、“Node A#3”三个虚拟节点的数据均定位到Node A上。这样就解决了服务节点少时数据倾斜的问题。在实际应用中，通常将虚拟节点数设置为32甚至更大，因此即使很少的服务节点也能做到相对均匀的数据分布。