对于使用镜像的任何分布式表，默认启用负载均衡。默认情况下，查询会在镜像之间随机分配。您可以使用ha_strategy来更改此行为。
ha_strategy = {random|nodeads|noerrors|roundrobin}负载均衡的镜像选择策略是可选的，默认设置为random。
用于镜像选择的策略，换句话说，就是在分布式表中选择特定的代理镜像，由此指令控制。本质上，该指令控制主节点如何在配置的镜像代理节点之间执行负载均衡。实现了以下策略：
默认的均衡模式是在镜像之间简单线性随机分布。这意味着为每个镜像分配相等的选择概率。这类似于轮询（RR），但不强制执行严格的选择顺序。
- Example
ha_strategy = random默认的简单随机策略不考虑镜像的状态、错误率，最重要的是实际响应延迟。为了解决异构集群和代理节点负载的临时峰值，存在一组基于实际查询延迟动态调整概率的均衡策略。
基于延迟加权概率的自适应策略工作原理如下：
- 延迟统计以ha_period_karma秒为块进行累积。
- 延迟加权概率每个karma周期重新计算一次。
- “存活或死亡”标志每个请求调整一次，包括ping请求。
初始时，概率是相等的。每一步，它们按上一个karma周期观察到的延迟的倒数进行缩放，然后重新归一化。例如，如果在主节点启动后的前60秒内，4个镜像的延迟分别为10毫秒、5毫秒、30毫秒和3毫秒，第一次调整步骤如下：
- 初始百分比：0.25，0.25，0.25，0.25。
- 观察到的延迟：10毫秒，5毫秒，30毫秒，3毫秒。
- 延迟倒数：0.1，0.2，0.0333，0.333。
- 缩放后的百分比：0.025，0.05，0.008333，0.0833。
- 重新归一化的百分比：0.15，0.30，0.05，0.50。
这意味着在下一个karma周期内，第一个镜像被选中的概率为15%，第二个为30%，第三个（最慢的30毫秒）仅为5%，第四个（最快的3毫秒）为50%。之后，第二次调整步骤将再次更新这些概率，依此类推。
其思想是，一旦观察到的延迟稳定，延迟加权概率也将稳定。所有这些调整迭代旨在收敛到一个点，使所有镜像的平均延迟大致相等。
- Example
ha_strategy = nodeads简单的轮询选择，即依次选择列表中的第一个镜像，然后是第二个，第三个，依此类推，直到列表末尾后重复该过程。与随机策略不同，RR强制执行严格的查询顺序（1，2，3，...，N-1，N，1，2，3，...，依此类推），并保证不会连续两次查询发送到同一镜像。
- Example
ha_strategy = roundrobinha_period_karma = 2mha_period_karma定义代理镜像统计窗口的大小，单位为秒（或带时间后缀）。可选，默认值为60。
对于带有代理镜像的分布式表，服务器跟踪多个不同的每镜像计数器。这些计数器用于故障转移和负载均衡。（服务器基于计数器选择最佳镜像。）计数器以ha_period_karma秒为块进行累积。
开始新块后，主节点可能仍使用前一个块的累积值，直到新块填充到一半。因此，任何之前的历史最多在1.5倍ha_period_karma秒后停止影响镜像选择。
虽然最多使用2个块进行镜像选择，但实际上会存储最多15个最近的块用于监控目的。可以使用SHOW AGENT STATUS语句查看。
ha_ping_interval = 3sha_ping_interval指令定义发送给代理镜像的ping间隔，单位为毫秒（或带时间后缀）。此选项为可选，默认值为1000。
对于带有代理镜像的分布式表，服务器在空闲期间向所有镜像发送ping命令，以跟踪其当前状态（是否存活，网络往返时间等）。ping间隔由ha_ping_interval设置决定。
如果想禁用ping，将ha_ping_interval设置为0。