LoadBalance負載均衡， 負責從多個 Invokers中選出具體的一個Invoker用於本次調用，調用過程中包含了負載均衡的算法，調用失敗後需要重新選擇
LoadBalance接口定義
@SPI(RandomLoadBalance.NAME)
public interface LoadBalance{
@Adaptive("loadbalance")
<T> Invoker<T> select(List<Invoker<T>> invokers,URL url, Invocation invocation)throws RpcException;
}
類註解@SPI說明可以基於Dubbo的擴展機制進行自定義的負責均衡算法實現，默認是隨機算法
方法註解@Adaptive說明能夠生成設配方法
Select方法設配類通過url的參數選擇具體的算法， 在從invokers集合中根據具體的算法選擇一個invoker
1. RandomLoadBalance: 隨機訪問策略，按權重設置隨機概率，是默認策略
1）獲取所有invokers的個數
2）遍歷所有Invokers, 獲取計算每個invokers的權重，並把權重累計加起來
每相鄰的兩個invoker比較他們的權重是否一樣，有一個不一樣說明權重不均等
3）總權重大於零且權重不均等的情況下
按總權重獲取隨機數offset = random.netx(totalWeight);
遍歷invokers確定隨機數offset落在哪個片段(invoker上)
4）權重相同或者總權重爲0， 根據invokers個數均等選擇
invokers.get(random.nextInt(length))
2. RoundRobinLoadBalance:輪詢，按公約後的權重設置輪詢比率
1）獲取輪詢key 服務名+方法名
獲取可供調用的invokers個數length
設置最大權重的默認值maxWeight=0
設置最小權重的默認值minWeight=Integer.MAX_VALUE
2）遍歷所有Inokers，比較出得出maxWeight和minWeight
3）如果權重是不一樣的
根據key獲取自增序列
自增序列加一與最大權重取模默認得到currentWeigth
遍歷所有invokers篩選出大於currentWeight的invokers
設置可供調用的invokers的個數length
4）自增序列加一併與length取模，從invokers獲取invoker
3. LeastActiveLoadBalance: 最少活躍調用數， 相同的活躍的隨機選擇，
活躍數是指調用前後的計數差， 使慢的提供者收到更少的請求，因爲越慢的提供者前後的計數差越大。
活躍計數的功能消費者是在ActiveLimitFilter中設置的
4. 最少活躍的選擇過程如下：
1）獲取可調用invoker的總個數
初始化最小活躍數，相同最小活躍的個數
相同最小活躍數的下標數組
等等
2）遍歷所有invokers， 獲取每個invoker的獲取數active和權重
找出最小權重的invoker
如果有相同最小權重的inovkers， 將下標記錄到數組leastIndexs[]數組中
累計所有的權重到totalWeight變量
3）如果invokers的權重不相等且totalWeight大於0
按總權重隨機offsetWeight = random.nextInt(totalWeight)
計算隨機值在哪個片段上並返回invoker
4）如果invokers的權重相等或者totalWeight等於0，均等隨機
5. ConsistentHashLoadBalance:一致性hash, 相同參數的請求總是發到同一個提供者，當某一臺提供者掛時，原本發往該提供者的請求，基於虛擬節點，平攤到其它提供者，不會引起劇烈變動。對於一致性哈希算法介紹網上很多，這個給出一篇http://blog.csdn.net/sparkliang/article/details/5279393供參考，讀者請自行閱讀ConsistentashLoadBalance中對一致性哈希算法的實現，還是比較通俗易懂的這裏不再囉嗦。
