在分布式系统中，服务消费者和服务提供者都存在多个节点，如果服务提供者出现部分机器节点负载过高，那么可能会导致该节点上接收的请求处理超时，从而导致服务提供者整体可用率下降。所以 RPC 框架需要实现合理的负载均衡算法，那么如何控制流量能够均匀地分摊到每个服务提供者呢？今天便讨论 RPC 框架负载均衡机制的相关实现。
注册中心选型
服务消费者在发起 RPC 调用之前，需要知道服务提供者有哪些节点是可用的，而且服务提供者节点会存在上线和下线的情况。所以服务消费者需要感知服务提供者的节点列表的动态变化，在 RPC 框架中一般采用注册中心来实现服务的注册和发现。
目前主流的注册中心有 ZooKeeper、Eureka、Etcd、Consul、Nacos 等，选择一个高性能、高可用的注册中心对 RPC 框架至关重要。说到高可用自然离不开 CAP 理论，一致性 Consistency、可用性 Availability 和分区容忍性 Partition tolerance 是无法同时满足的，注册中心一般分为 CP 类型注册中心和 AP 类型注册中心。使用最为广泛的
