go 框架中可使用以下负载均衡策略：轮询：请求按顺序分发到所有服务器。加权轮询：服务器根据权重接收请求，负载较重的服务器接收请求更少。哈希算法：请求根据其特征进行哈希，并根据哈希值路由到特定服务器。

Go 框架性能优化中的负载均衡策略

负载均衡是分布式系统中至关重要的优化策略，它可以将传入请求均匀分布到多个服务器实例，从而提升系统的处理能力和可用性。在 Go 框架中，我们可以使用多种负载均衡策略来实现这一目标。

轮询算法 (Round Robin)

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轮询是一种最简单的负载均衡算法，它将请求按顺序发送到服务器列表中的每个服务器。这种算法的优点是实现简单，而且对所有服务器的负载均衡程度相对均匀。

代码示例：

import (
    "context"
    "log"
    "net/http"
    "sync"
)

var servers = []string{"server1", "server2", "server3"}
var i int  // 轮询计数器
var mux sync.Mutex  // 互斥锁

func main() {
    http.HandleFunc("/", handler)
    log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}

func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    mux.Lock()
    server := servers[i%len(servers)]
    i++
    mux.Unlock()
    // 省略与后端服务器通信的代码...
}

加权轮询 (Weighted Round Robin)

加权轮询是一种基于权重对服务器进行负载均衡的算法。它根据每个服务器的性能或容量分配不同的权重，这样负载较重的服务器可以接收较少的请求。

代码示例：

import (
    "context"
    "log"
    "net/http"
    "sync"
)

type serverInfo struct {
    name    string
    weight  float64
    current float64  // 当前权重
}

var servers = []serverInfo{
    {"server1", 1.0, 0},
    {"server2", 1.5, 0},
    {"server3", 2.0, 0},
}
var totalWeight float64 // 所有服务器权重之和
var mux sync.Mutex  // 互斥锁

func main() {
    // 计算总权重
    for _, server := range servers {
        totalWeight += server.weight
    }
    http.HandleFunc("/", handler)
    log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}

func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    // 省略选择服务器的代码
    //...
    // 省略与后端服务器通信的代码...
}

哈希算法 (Hashing)

哈希算法将请求根据其某个特征（例如请求 URI）进行哈希计算，并根据哈希值决定请求应该发送到哪个服务器。这种算法可以确保同类请求始终发送到同一台服务器，从而提升缓存命中率。

代码示例：

import (
    "context"
    "log"
    "net/http"
    "sort"
)

type serverInfo struct {
    name string
    hash uint64  // 哈希值
}

var servers = []serverInfo{...}  // 省略服务器列表初始化代码

func main() {
    sort.Slice(servers, func(i, j int) bool {
        return servers[i].hash < servers[j].hash
    })
    http.HandleFunc("/", handler)
    log.Fatal(http.ListenAndServe(":8080", nil))
}

func handler(w http.ResponseWriter, r *http.Request) {
    hash := getHashFromRequest(r)
    index := sort.Search(len(servers), func(i int) bool {
        return hash < servers[i].hash
    })
    // 省略与服务器通信的代码...
}

其他负载均衡策略还包括随机算法、最小连接数算法等。选择合适的负载均衡策略取决于应用场景和系统需求，需要进行具体的测试和评估。