Python HTTP负载均衡：轮询与权重分发策略在分布式系统中，负载均衡是优化资源利用、提升服务可用性的关键机制。Py

在分布式系统中，负载均衡是优化资源利用、提升服务可用性的关键机制。Python开发者可通过实现轮询（Round Robin） 和权重分发（Weighted Distribution） 策略，高效分配HTTP请求至后端服务集群。

轮询是最简单的负载均衡算法，核心思想是按顺序循环分配请求至服务器列表。
实现逻辑：

· 维护服务器列表（如["server1", "server2", "server3"]）

· 每次请求时，通过取模运算或循环索引选择下一个目标服务器

Python示例：

python

	class RoundRobinBalancer:
	def init(self, servers):
	self.servers = servers
	self.current_index = 0

	def get_server(self):
	server = self.servers[self.current_index]
	self.current_index = (self.current_index + 1) % len(self.servers)
	return server

	# 使用示例
	balancer = RoundRobinBalancer(["192.168.1.1", "192.168.1.2", "192.168.1.3"])
	selected_server = balancer.get_server() # 按序返回服务器地址

适用场景：服务器性能相近且请求处理时间均匀分布的场景。

权重分发根据服务器性能（如CPU、内存）分配请求比例。例如，高性能服务器分配更高权重。
实现方式：

· 静态权重：预先定义服务器权重（如{"server1": 4, "server2": 2}）

· 动态权重：结合实时监控调整权重（需集成健康检查模块）

Python示例（静态权重） ：

python

	import random

	class WeightedBalancer:
	def init(self, weighted_servers):
	self.weighted_servers = weighted_servers # 格式：{server: weight}
	self.total_weight = sum(weighted_servers.values())
	self.servers = list(weighted_servers.keys())
	self.weights = list(weighted_servers.values())

	def get_server(self):
	# 生成随机数以选择区间
	rand = random.uniform(0, self.total_weight)
	current = 0
	for server, weight in zip(self.servers, self.weights):
	current += weight
	if rand <= current:
	return server
	return self.servers[-1] # 容错返回

	# 使用示例
	balancer = WeightedBalancer({"192.168.1.1": 4, "192.168.1.2": 2})
	selected_server = balancer.get_server() # 按4:2比例分配请求

优化方向：

· 平滑加权轮询：避免低权重服务器长时间饥饿

· 健康检查集成：自动剔除故障节点并调整权重

· 会话保持：对含状态请求使用哈希算法固定分配节点

策略	优点	缺点	适用场景
轮询	实现简单，绝对公平	忽略服务器性能差异	同质化服务器集群
权重分发	按性能分配，提升整体吞吐量	需预定义或动态计算权重	异构服务器环境

扩展方向：

· 结合一致性哈希减少节点变动时的请求迁移

· 集成熔断机制（如Hystrix）防止故障扩散

· 使用异步IO（如aiohttp）提升并发处理能力

通过合理选择负载均衡策略，开发者可在Python应用中构建高效、可扩展的服务架构，有效应对流量高峰与节点异构性问题。