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我们查询注册中心获得了某个服务的可用节点列表，我们需要从可用节点列表中选择一个发起调用，这就是负载均衡的所用了。
需要考虑两个因素，?个是要考虑调?的均匀性，也就是要让每个节点都接收到调?，发挥所有节点的作?，另?个是要考虑调?的性能，也就是哪个节点响应最快，优先调?哪个节点。
随机算法，顾名思义就是从可?的服务节点中，随机挑选?个节点来访问。
在实现时，随机算法通常是通过?成?个随机数来实现，?如服务有10个节点，那么就每?次?成?个1～10之间的随机数， 假设?成的是2，那么就访问编号为2的节点。
采?随机算法，在节点数量?够多，并且访问量?较?的情况下，各个节点被访问的概率是基本相同的。
改算法的核心就是获取一个不超过服务节点列表大小的随机整数。
int idx = (int) (ThreadLocalRandom.current().nextDouble() * servicesList.size());
如何实现真随机
霍金有句名言：“谁跟我提薛定谔的猫，我就去拿我的枪”。因为在我们的宏观世界中薛定谔的猫其实是一个很荒谬的
真理，这只猫既是活着的又是死的，在没有开箱之前，一切都是不确定的，同时，我觉得这才是真随机，不同于计算机中的随机数生成，因为大多数语言的随机数生成是基于时钟的，例如c中的srand就是与计算机目前的时刻与1970年1月1日0时0分0秒之间的时间差有关。
假如说我对于时间的掌控足够强大，我就可以在某个特定时刻发起调用，这样使用随机调用的负载均衡算法到底调用了哪个节点，当然就在我的掌控之中了。
所以说在我们的宏观世界，一切所谓的随机都是不存在的，拉普拉斯妖可以根据现有的状态得到我们所谓的随机值。
那么在微观世界呢？ 记得在高中物理中，我们学到过光的波粒二象性，光既是波又是粒子，仔细一想，细思极恐，你既是男人又是女人，没有验身之前你有男女太监三种状态，就好像薛定谔的猫，没有开箱前有死活两种状态。这是爱因斯坦发现的，记得课本上说的是使用了双缝实验。在探测仪观察的情况下光是粒子，只通过单缝，在没观察的情况下是波，通过双缝。至于粒子到底通过哪一夹缝，这才是真正的随机。
对于物理学家来说，这种量子随机性是宇宙唯一的随机性，是物理定律不能预测的结果。
建议各位妄图调度方便而使用随机算法的人，先去搞一个光子发射设备，放在计算机里面用来实现随机算法。
轮询算法，顾名思义就是按照固定的顺序，把可?的服务节点，挨个访问?次。
在实现时，轮询算法通常是把所有可?节点放到?个数组?，然后按照数组编号，挨个访问。
?如服务有10个节点，放到数组?就是?个大小为10的数组，这样的话就可以从序号为0的节点开始访问，访问后序号?动加1，下?次就会访问序号为1的 节点，以此类推。
轮询算法能够保证所有节点被访问到的概率是相同的。
当然，在我们现实生活中，可能我们不同服务节点的性能不同，我们需要根据其能力进行调度。
轮询算法能够保证所有节点被访问的概率相同，?加权轮询算法是在此基础上，给每个节点赋予?个权重，从?使每个节点被访问到的概率不同，权重?的节点被访问的概率就?，权重?的节点被访问的概率就?。
在实现时，加权轮询算法是?成?个节点序列，该序列?有n个节点，n是所有节点的权重之和。
在这个序列中，每个节点出现的次数，就是它的权重值。?如有三个节点：a、b、c，权重分别是3、2、1，那么?成的序列就是{a、a、b、c、b、a}， 这样的话按照这个序列访问，前6次请求就会分别访问节点a三次，节点b两次，节点c?次。从第7个请求开始，?重新按照这个序列的顺序来访问节点。
在应?加权轮询算法的时候，要尽可能保证?产的序列的均匀，如果?成的不均匀会造成节点访问失衡，?如刚才的例?，如果?成的序列是{a、a、a、b、b、c}，就会导致前3次访问的节点都是a。
最少活跃连接算法，顾名思义就是每?次访问都选择连接数最少的节点。
因为不同节点处理请求的速度不同，使得同?个服务消费者同每?个节点的连接数都不相同。
连接数?的节点，可以认为是处理请求慢，?连接数小的节点，可以认为是处理请求快。所以在挑选节点时，可以以连接数为依据，选择连接数最少的节点访问。
在实现时，需要记录跟每?个节点的连接数，这样在选择节点时，才能?较出连接数最?的节点。
?致性hash算法，是通过某个hash函数，把同?个来源的请求都映射到同?个节点上。?致性hash算法最?的特点就是同?个来源的请求，只会映射到同?个节点上，可以说是具有记忆功能。只有当这个节点不可?时，请求才会被分配到相邻的可?节点上。
上面五种负载均衡算法分别可以应用在不同的场景，最近正好在写Zeus的负载均衡策略，考虑之后决定使用改造后的加权轮询算法，在每一个client中会有一个定时任务，去获取所有节点的近期访问的性能统计，根据性能快慢，把服务节点按照二八分为20%慢节点80快节点，动态调整权重。
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