考慮到服務請求的不同型別、伺服器的不同處理能力以及隨機選擇造成的負載分配不均勻等問題，為了更加合理的把負載分配給內部的多個伺服器，就需要應用相應的能夠正確反映各個伺服器處理能力及網路狀態的負載均衡演算法：

輪循均衡（Round Robin）：每一次來自網路的請求輪流分配給內部中的伺服器，從1至N然後重新開始。此種均衡演算法適合於伺服器組中的所有伺服器都有相同的軟硬體配置並且平均服務請求相對均衡的情況。

權重輪循均衡（Weighted Round Robin）：根據伺服器的不同處理能力，給每個伺服器分配不同的權值，使其能夠接受相應權值數的服務請求。例如：伺服器A的權值被設計成1，B的權值是3，C的權值是6，則伺服器A、B、C將分別接受到10%、30％、60％的服務請求。此種均衡演算法能確保高效能的伺服器得到更多的使用率，避免低效能的伺服器負載過重。

隨機均衡（Random）：把來自網路的請求隨機分配給內部中的多個伺服器。

權重隨機均衡（Weighted Random）：此種均衡演算法類似於權重輪循演算法，不過在處理請求分擔時是個隨機選擇的過程。

響應速度均衡（Response Time）：負載均衡裝置對內部各伺服器發出一個探測請求（例如Ping），然後根據內部中各伺服器對探測請求的最快響應時間來決定哪一臺伺服器來響應客戶端的服務請求。此種均衡演算法能較好的反映伺服器的當前執行狀態，但這最快響應時間僅僅指的是負載均衡裝置與伺服器間的最快響應時間，而不是客戶端與伺服器間的最快響應時間。

最少連線數均衡（Least Connection）：客戶端的每一次請求服務在伺服器停留的時間可能會有較大的差異，隨著工作時間加長，如果採用簡單的輪循或隨機均衡演算法，每一臺伺服器上的連線程序可能會產生極大的不同，並沒有達到真正的負載均衡。最少連線數均衡演算法對內部中需負載的每一臺伺服器都有一個數據記錄，記錄當前該伺服器正在處理的連線數量，當有新的服務連線請求時，將把當前請求分配給連線數最少的伺服器，使均衡更加符合實際情況，負載更加均衡。此種均衡演算法適合長時處理的請求服務，如FTP。

處理能力均衡：此種均衡演算法將把服務請求分配給內部中處理負荷（根據伺服器CPU型號、CPU數量、記憶體大小及當前連線數等換算而成）最輕的伺服器，由於考慮到了內部伺服器的處理能力及當前網路執行狀況，所以此種均衡演算法相對來說更加精確，尤其適合運用到第七層（應用層）負載均衡的情況下。

DNS響應均衡（Flash DNS）：在Internet上，無論是HTTP、FTP或是其它的服務請求，客戶端一般都是通過域名解析來找到伺服器確切的IP地址的。在此均衡演算法下，分處在不同地理位置的負載均衡裝置收到同一個客戶端的域名解析請求，並在同一時間內把此域名解析成各自相對應伺服器的IP地址（即與此負載均衡裝置在同一位地理位置的伺服器的IP地址）並返回給客戶端，則客戶端將以最先收到的域名解析IP地址來繼續請求服務，而忽略其它的IP地址響應。在種均衡策略適合應用在全域性負載均衡的情況下，對本地負載均衡是沒有意義的。