负载均衡的原理是将系统中的负载进行平衡、分摊到多个操作单元上进行执行，例如Web服务器、FTP服务器、企业关键应用服务器等，从而共同完成工作任务。负载均衡有两方面的含义：

首先，单个重负载的运算分担到多台节点设备上做并行处理，每个节点设备处理结束后，将结果汇总，返回给用户，系统处理能力得到大幅度提高。这通常被称为集群技术。

其次，大量的并发访问或数据流量分担到多台节点设备上分别处理，减少用户等待响应的时间。这主要针对Web服务器、FTP服务器、企业关键应用服务器等网络应用。

负载均衡的原理可以通过以下步骤实现：

1. 客户端发出服务请求到虚拟IP（VIP）。

2. BIG-IP接收到请求，将数据包中目的IP地址改为选中的后台服务器IP地址，然后将数据包发出到后台选定的服务器。

3. 后台服务器收到请求后，将应答包按照其路由发回到BIG-IP。

4. BIG-IP收到应答包后将其中的源地址改回成VIP的地址，发回客户端，由此就完成了一个标准的服务器负载平衡的流程。

此外，负载均衡还可以根据网络的不同层次（网络七层）来划分。通过使用负载均衡技术，可以提供快速获取重要数据、解决大量并发访问服务问题、提高系统的吞吐量、加强网络数据处理能力、扩展网络设备和服务器的带宽、增加吞吐量等功能。

在Go语言中，可以使用洗牌算法来实现负载均衡。洗牌算法是一种随机化算法，可以将一组元素随机排列。通过将任务分配给洗牌后的服务器列表，可以实现服务器的负载均衡。

下面是一个基于洗牌算法的负载均衡的示例代码：

package main  
  
import (  
 "fmt"  
 "math/rand"  
 "time"  
)  
  
func main() {  
 servers := []string{"server1", "server2", "server3", "server4"} // 服务器列表  
 shuffledServers := shuffle(servers)                             // 洗牌后的服务器列表  
  
 for _, server := range shuffledServers {  
 fmt.Println("Assigning request to server:", server)  
 // 在这里发送请求到服务器进行处理  
 }  
}  
  
func shuffle(servers []string) []string {  
 rand.Seed(time.Now().UnixNano()) // 设置随机种子  
  
 for i := len(servers) - 1; i > 0; i-- {  
 j := rand.Intn(i + 1) // 生成随机索引  
 servers[i], servers[j] = servers[j], servers[i] // 交换元素位置  
 }  
  
 return servers  
}

在上面的示例中，首先定义了一个服务器列表servers，然后使用shuffle函数对服务器列表进行洗牌。shuffle函数使用rand.Intn函数生成随机索引，并交换元素位置，从而实现洗牌。最后，将洗牌后的服务器列表进行遍历，并模拟发送请求到每个服务器进行处理。