在网络技术服务中，负载均衡算法是保证系统性能和可用性的关键。轮询（Round Robin）和随机（Random）调度是两种常见的简单负载均衡策略，虽然实现简单，但在实际应用中存在一些明显的缺点。
一、轮询调度的缺点
- 忽略服务器性能差异：轮询调度假设所有服务器处理能力相同，按照固定顺序依次分配请求。在实际环境中，服务器配置可能存在差异，高性能服务器和低性能服务器获得相同数量的请求，导致资源利用不均衡。
- 无法感知服务器状态：轮询算法无法检测服务器的实际负载情况，即使某台服务器已经过载或出现故障，算法仍然会继续向该服务器分发请求，这可能导致服务响应延迟或服务不可用。
- 会话保持问题：对于需要保持会话状态的应用程序，轮询调度可能导致用户会话在不同服务器间跳转，需要额外的会话同步机制，增加了系统复杂度和开销。
- 请求处理时间不均：当不同请求的处理时间差异较大时，轮询调度无法根据请求的复杂程度进行智能分配，可能导致某些服务器堆积大量耗时请求。
二、随机调度的缺点
- 负载分配不可预测：随机调度无法保证请求的均匀分布，在短时间内容易出现负载不均衡的情况，某些服务器可能集中处理大量请求，而其他服务器处于空闲状态。
- 缺乏质量保证：随机算法完全不考虑服务器的健康状况和当前负载，可能将请求分配给已经过载或性能下降的服务器，影响整体服务质量。
- 难以进行容量规划：由于负载分布的不确定性，系统管理员难以准确预测和规划服务器容量，可能导致资源浪费或容量不足。
- 故障影响扩散：当某台服务器出现故障时，随机调度仍然有一定概率将请求分配给故障服务器，直到该服务器被手动从服务器列表中移除。
三、改进方案
为克服这些缺点，现代网络技术服务通常采用更智能的负载均衡算法，如：
- 加权轮询：根据服务器性能分配不同的权重
- 最少连接数：将请求分配给当前连接数最少的服务器
- 响应时间加权：基于服务器的历史响应时间进行动态分配
- 一致性哈希：更好地解决会话保持和缓存命中问题
虽然轮询和随机调度实现简单，但在生产环境中往往无法满足高性能、高可用的要求。选择合适的负载均衡策略需要综合考虑业务特点、服务器性能和系统复杂度等因素。
