Dubbo中的一个关键接口LoadBalance，dubbo是按照其中的规则来调用多台provider的服务的。
先看一下接口的实现类图：
从上图中我们可以看到dubbo提供了四种算法来实现负载均衡。
1.RandomLoadBalance：随机，按权重设置随机概率。
从字面意思也很好理解，根据每个invoker提前设置好的权重随机分配，看一下源码的实现： 
可以看出其实现逻辑是如果所有的invoker的权重都一样，则随机给出一个invoker，
否则按照权重进行分配，按照权重进行分配相信大家都有接触过，但是dubbo的这种实现方式还是很优雅，很值得学习和借鉴的，就是我上图中标记出的部分，
可以看到dubbo是将所有的invoker的权重都加起来，在这个总权重范围内随机生成一个数字，用这个数字依次减去没个invoker的权重，当值变为<时,即是这个invoker来执行。
例如，有四个invoker，权重分别是:1,2,3,4，总权重为10，随机生成数字为5,则5-1=4，4-2=2，2-3=-1<0,即可判定是权重为3的invoker来执行，
按照这个逻辑：
权重为1的会执行的随机数：0.
权重为2的会执行的随机数：1～2.
权重为3的会执行的随机数：3，4，5.
权重为4的会执行的随机数：6，7，8，9.
2.ConsistentHashLoadBalance：一致性哈希算法
相同参数的请求总是发到同一提供者。
但是缺省只对第一个参数进行hash，请注意这些默认参数：
3.LeastActiveLoadBalance：最小活跃数负载均衡
最少活跃调用数，相同活跃数的随机，活跃数指调用前后计数差。
使慢的提供者收到更少请求，因为越慢的提供者的调用前后计数差会越大。
这里牵扯到一个问题，如何统计活跃数呢？我们来看源码实现：
每次调用该invoker时会将数字+1，调用完成后-1，这样执行慢的invoker在同一时间节点上的活跃数字就会比较大，快的就会比较小
当只有一个最小活跃数的invoker时直接返回该invoker
当多个invoker活跃数一致但权重不一致时就根据上文的随机权重算法进选择
当多个invoker活跃数一致权重也一致时，就从中随机进行返回。
4.RoundRobinLoadBalance：根据权重进轮训，轮训的缺点就是无法顾及invoker的执行效率，有可能将请求积压在某一处理较慢的provider上。
