存储类服务集群的负载均衡与实战
引言 关于负载均衡，什么是负载均衡？ 这个概念挺大的。但是我们要理解一个大的概念，就得把化繁为简，把它分成多个部分，或者是拆成多个层次的来理解。我所理解的负载均衡: 按照实现方式分成两种，一种是动态的负载均衡：根据当前服务的负载来分配新的请求；与之相对的就是非动态的负载均衡：用预先设计好的算法去分配新的请求。从统计学角度来看，大多数的情况下非动态的负载均衡方案能够满足负载的平均分配了。曾经和一位资深同事了解过在某个非动态负载均衡的系统中，统计每台服务器的请求量，发现每一台机器的请求总量几乎相等。 而动态均衡方案只是在一些非动态负载均衡不能有效分配的情况下的补充。负载均衡如果按照业务类型来分 ，又有好多不同方面。比如网络交换机系统的负载均衡，web服务系统的负载均衡，分布式任务的负载均衡，存储类集群的负载均衡。 每一种系统的负载均衡的概念和方法差异都又有千差万别。 问题描述 提到数据存储类服务集群的负载均衡方案这个问题， 主要的想法来源是和我们组的panda同学上个星期的一次关于数据存储类服务如何扩容的讨论。panda同学提了一个实际的问题。把这个问题稍微从具体业务中抽象出来一点点，可以这样表述: 有一个数据存储类的服务集群一共有3台机器，一共保存着300万用户的资料，也就是每台机器保存有100万用户的资料。 现在要扩容一台服务器，也就是要变成4台机器，每台保存75万用户的资料