一个很自然的想法：A-A-A-A-B ，按权重顺序依次分配，同时计数，每分配1次，计数减1，减到0后，再分配『次权重』的服务器。
看上去好象也凑合能用，但如果A:B的权重是100:1，A-A…-A-…(100次后)，才分到B，B要坐很长时间的冷板凳，这显然不太好。
于是就有了个这个算法，它的思路如下：
初始状态时，配置的权重为：{A:80, B:20}，然后给每个服务器，加1个动态的当前权重(curWeight)，默认为0，按以下步骤：
1、curWeight += weight (注：weight为配置的权重)
2、挑选curWeight最大的，做为本次分配的结果，然后将curWeight -= sum(weight) ，即：分到的服务器，其动态权重- sum(配置权重)
3、开始下1次分配，分配前将每台服务器上的curWeight += weight(即：重复步骤1）
不断重复上述过程即可，下面分解下具体过程：
weight 初始状态：{80, 20}，curWeight初始状态：{0，0}
次数 curWeight += weight max(curWeight) curWeight -= sum(weight) 1 {0,0}+{80,20} = {80,20} 80，即A {80 – 100 ,20} = {-20, 20} 2 {-20，20}+{80,20} ={60,40} 60，即A {60-100 ,40} = {-40, 40} 3 {-40, 40}+{80,20}={40,60} 60，即B {40, 60-100} = {40, -40} 4 {40, -40}+{80,20}={120,-20} 120，即A {120-100,-20} = {20, -20} 5 {20, -20}+{80,20}={100,0} 100，即A {100-100,0} = {0,0}
注：所有服务器curWeight归0时，这一轮分配就结束，
下次又回到原点，开始轮回
所以，最终分配的顺序就是 A – A – B – A – A，比原来的A – A – A – A – B ，是不是更为合理？ 这个算法巧妙的地方在于，每一轮分配完成，所有服务器的动态权重都会归0，回到初始状态！另外1个优势在于，它能让所有权重的服务器，尽早分配到，而非等到高权重的服务器分配完，才轮到自己。
想想这其中的数学原理也不复杂，每次分到的服务器，其curWeight 减掉了 配置权重的总和sum(weight)，然后下次分配前，又将配置权重加回来了，所以一减一加，正好抵消。
理解其中的原理后，用java代码来实现一把：
先定义一个服务器类：
然后开干：
输出：
A A B A A
A A B A A
最后扩展一下，这个算法不仅仅可用于负载均衡，很多业务系统也能用到，比如：在线客服系统，当有客人来咨询时，系统会从空闲的客服列表里，分配一个适合的客服来为其服务。因为客服的业务能力不同，能力强的客服可以配置更高权重，多分一些进线给他，反之新人就少分配一些，只要为客服的权重标签设置不同的值即可。
Original: https://www.cnblogs.com/yjmyzz/p/15916460.html
Author: 菩提树下的杨过
Title: 算法练习(20)-平滑加权轮询算法
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