分布式数据库通过将数据和查询分散到多个节点来执行负载均衡，以防止瓶颈并确保高效的资源利用。 这通常通过三个主要策略来实现：数据分区、复制和动态请求路由。每种方法都解决了平衡计算、存储和网络负载的不同方面，同时保持性能和可用性。
首先，数据分区（或分片）将数据库分成更小的块，分布在各个节点上。 例如，数据库可能会按地理区域拆分用户记录，每个节点处理特定区域。 为了平衡不均匀的访问模式，像 MongoDB 这样的系统使用自动分片平衡，如果一个分片过载，则在节点之间迁移数据块。 分区确保没有单个节点处理所有请求，但它需要一种跟踪数据位置的机制，例如协调器服务或一致性哈希。 Apache Cassandra 使用的一致性哈希，通过将数据分配给哈希环来最大限度地减少添加或删除节点时的数据移动，确保只有相邻节点受到重新平衡的影响。
其次，复制允许数据的多个副本存在于各个节点上，从而可以分发读取查询。 在主从设置中（例如，PostgreSQL 流式复制），写入操作转到主节点，而从节点处理读取流量。 负载均衡器或客户端库可以使用延迟或连接数等指标将读取请求路由到最不繁忙的从节点。 像 Amazon Aurora 这样的系统通过将计算密集型任务（例如，查询处理）卸载到读取副本，从而扩展了这一点，从而减少了主节点的负载。 复制还可以提高容错能力，因为如果节点发生故障，流量可以重新路由到副本。
最后，动态调整和自动化工具可帮助在工作负载变化时保持平衡。 例如，Redis Cluster 使用 gossip 协议来检测过载节点并重定向流量。 像 DynamoDB 这样的云数据库通过在达到吞吐量限制时自动拆分分区和重新分发数据来进行水平扩展。 这些系统通常将监控（例如，跟踪 CPU 或查询延迟）与策略相结合来触发重新平衡。 开发人员可以配置阈值来控制调整发生的时间和方式，从而确保扩展期间的最小中断。 总之，这些方法使分布式数据库能够适应波动的需求，同时保持一致的性能。