互联网大厂的负载均衡和高可用是怎么做的，看完这篇你就懂了

为了避免避免单点故障和支持服务的横向扩容，一个服务通常会部署多个实例，即 Dubbo 集群部署。会将多个服务实例成为一个服务提供方，然后根据配置的随机负载均衡策略，在20个 Provider 中随机选择了一个来调用，假设随机到了第7个 Provider。LoadBalance 组件从提供者地址列表中，使用均衡策略，选择选一个提供者进行调用，如果调用失败，再选另一台调用。

Dubbo内置了4种负载均衡策略:

RandomLoadBalance:随机负载均衡。随机的选择一个。是Dubbo的默认负载均衡策略。

RoundRobinLoadBalance:轮询负载均衡。轮询选择一个。

LeastActiveLoadBalance:最少活跃调用数，相同活跃数的随机。活跃数指调用前后计数差。使慢的 Provider 收到更少请求，因为越慢的 Provider 的调用前后计数差会越大。

ConsistentHashLoadBalance:一致性哈希负载均衡。相同参数的请求总是落在同一台机器上。

同样，因为业务的需要，也可以实现自己的负载均衡策略

第 4 层：业务服务层 -> 数据存储层 的负载均衡

数据存储层的负载均衡，一般通过 DBProxy 实现。比如 MySQL 分库分表。

当单库或者单表访问太大，数据量太大的情况下，需要进行垂直拆分和水平拆分两个维度。比如水平切分规则：

Range 、 时间

hash 取模，订单根据店铺ID 等

但伴随着这块的负载会出现下面的问题，需要解决：

分布式事务

跨库 join 等

现状分库分表的产品方案很多：当当 sharding-jdbc、阿里的 Cobar 等

五、小结

（编辑：威海站长网）

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