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注意：我们分析的sofa-rpc版本是5.4.0。
图1RoundRobinLoadBalancer的类继承图
1.一般的RoundRobin实现
一般的RoundRobin就是轮询服务提供者。例子：假设服务提供者有S1、S2、S3，那么第一次选择S1，第二次则选择S2，第三次则选择S3，第四次则选择S1...这样不断轮询服务提供者。
2.sofa-rpc中是怎么实现的
下面分析sofa-rpc的RoundRobinLoadBalancer实现，sofa-rpc中与上述例子中的实现有点不同。
RoundRobinLoadBalancer的方法doSelect(SofaRequest, List<ProviderInfo>)是该算法的核心，下面我们重点来分析该方法的实现。doSelect方法中的源码如下，建议读者自己从github上down源码下来自己看源码。
@Overridepublic ProviderInfo doSelect(SofaRequest request, List<ProviderInfo> providerInfos) {String key = getServiceKey(request); // 每个方法级自己轮询，互不影响int length = providerInfos.size(); // 服务提供者总个数PositiveAtomicCounter sequence = sequences.get(key);if (sequence == null) {sequences.putIfAbsent(key, new PositiveAtomicCounter());sequence = sequences.get(key);}return providerInfos.get(sequence.getAndIncrement() % length);}private String getServiceKey(SofaRequest request) {StringBuilder builder = new StringBuilder();builder.append(request.getTargetAppName()).append("#").append(request.getMethodName());return builder.toString();}
sequences个是concurrentHashMap，如下
ConcurrentMap<String, PositiveAtomicCounter> sequences = new ConcurrentHashMap<String, PositiveAtomicCounter>();
doSelect方法中，用SofaRequest的"targetAppName"+"#"+"methodName"作为sequences的key，得到一个PositiveAtomicCounter，它的getAndIncrement()是个线程安全且值从0开始逐渐递增到Integer.MAX_VALUE，这个类的实现还是有点意思的，建议读者自己去看。用得到的PositiveAtomicCounter对服务提供者个数取模，假设得到的是i，那么我们就取providerInfos.get(i)作为此次服务提供者。这样站在方法维度上轮询服务提供者。
有没有发现sofa-rpc中的实现与我们在开始给出的例子有点不一样。sofa-rpc中的轮询算法比开头例子在维度上更细，sofa-rpc是站在方法method维度上进行的轮询。
3.思考
1.sofa-rpc为什么站在方法维度实现RoundRobin？如果你能自己提出这个问题，那么说明你已经看懂了sofa-rpc的RoundRobin算法大致实现。谈谈我自己的理解：一个服务提供者，提供很多可供调用的方法，某些方法被调用的频率和次数是高于其它方法的。如果我们站在方法的维度上实现轮询，则这种轮询是更加公平的。可以看出，sofa-rpc的作者还是经过认真思考过的。
2.上述的所有实现，都没有考虑服务提供者带权重的情况，如果要实现WeightRoundRobin算法(考虑权重的轮询算法)呢，如何实现？sofa-rpc中实现了，只是性能有点差，框架作者不推荐使用。
