服务提供者启动时，会将自己的URL地址写入zk上的/dubbo/${}/目录
Dubbo会先调用figs方法检查配置是否合理，如果合理则调用ocol方法通过配置组装URL，然后调用该方法暴露服务
注：报名中心
客户端首先会检查配置是否合理，然后创建实例，生成服务消费者链接向注册中心注册，然后订阅。 由于一项服务可能部署在多台服务器上，因此该节点下的数据会生成多个节点。 ，这时候就需要将多个服务节点合并为一个，生成一个。
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分布式协调和通知：不同的客户端注册到互联网上的同一个数据节点，并监听数据节点的变化。 如果数据节点发生变化，所有订阅的客户端都可以收到相应的通知并进行相应的处理。
2）集群管理：
A。 如果客户端注册监听该数据节点，那么当数据和列表内容或其子节点列表发生变化时，服务器会向订阅的客户端发送变化通知。 b. 对于 上创建的临时节点，一旦客户端与服务器之间的会话失败，临时节点也会被自动删除。
3）负载均衡：com..dubbo.rpc..类
（默认使用）
随机，按权重设置随机概率。 某个路段发生碰撞的概率较高，但调用量越大，分布越均匀，使用概率后权重也更均匀，有利于动态调整权重。 该方法的具体方法是，首先遍历每个服务提供机器，获取每个服务的权重，然后累加该权重值，以确定每个服务提供者的权重是否相同。 如果每个调用者的权重不同，并且每个权重都大于0，那么会根据权重的总值生成一个随机数，然后用这个随机数每次减去调用者的权重根据呼叫者的数量，直到计算出当前服务提供商的随机数小于0。就选择该提供商！ 另外，如果每台机器的权重相同，那么权重就不会参与计算，直接选择随机算法生成的一个选择，完全是随机的。 可以看出，随机调用方法，
轮询，根据约定后的权重设置轮询比例。 有一个缓慢的提供者类是一个请求问题。 例如：第二台机器很慢，但没有挂掉。 当请求传输到第二台机器时，它就卡在那里。 随着时间的推移，所有请求都卡在第二台机器上。 轮询调用，轮询调用的过程主要是维护一个局部变量（）来存储调用者和权重值的对应关系，然后遍历每个调用者，比较调用者和当前权重是否大于0。输入值，然后累加重量值。 还有一个全局变量的映射。 找到第一个服务调用者，首先求每个服务的键值之和，可以理解为标识第一个调用者的唯一键，然后给它对应的值，保证原子+1(r是原子的），然后取这个值的模总权重，然后每次将它的权重值-1，知道它的模和总权重值等于0，选择调用者，这可以称为“减少权重和取模数”（只是计算水平，并非真正的减重）。 总结：轮询调用并不是简单的一次次调用，而是根据权重的值进行循环。
最小活跃通话数，同一活跃号码的随机数，活跃数是指通话前后的计数差值。 让慢速提供者收到更少的请求，因为对于慢速提供者来说，调用前后的计数差异会更大。 最不活跃号码呼叫方法：该方法的主要作用是根据服务提供商的运行状况来选择服务器。 主要思想是遍历每个调用者，然后获取每个服务器的运行状态。 如果当前运行的运行状态小于最小状态-1，则保存在 中的第一个位置，并判断所有调用者的权重相同，然后直接返回那个调用者（这里的逻辑是：找到最不活跃的） （代码层的响应为：value））。 如果计算出的权重值与最小权重值相同，则将其保存到数组中，并累加权重值。 如果当前权重值不等于初始值，则确定并非所有呼叫者都具有不同的权重。 然后再次遍历，取权重累加值的随机数生成权重偏移量，累加，小于0时返回给调用者。如果这些都不匹配，就随机选择一个索引返回给调用者！
一致的Hash，具有相同参数的请求总是发送到同一个提供者。 当某个提供者宕机时，原来发送给该提供者的请求会基于虚拟节点传播到其他提供者，不会引起剧烈的变化。
注意调度策略：
所有发送的事件方法和心跳请求都是在IO线程上执行的。
1. all ：除了发送的事件回调方法和心跳外，全部在线程池上执行。
2. : 与all类似，唯一的区别是在不指定线程池的情况下all可以使用共享线程池。 这个区别就相当于没有。
3. ：只有请求事件在线程池中执行，其他的在IO线程上执行。
4.：请求事件在线程池中执行，连接和断开事件排队执行（一个线程的线程池）
5.：所有事件都在IO线程中执行。
