轮询策略通过顺序分配请求实现简单负载均衡，适用于实例性能相近的场景，能均匀分摊压力，但无法动态适应实例负载变化，极端情况下可能影响整体响应延迟与资源利用率。
当谈到Golang RPC的负载均衡时，我们实际上是在探讨如何更高效、更稳定地分配客户端请求到多个后端服务实例。这不仅仅是为了分摊压力，更是为了确保即使在部分服务出现问题时，整个系统依然能保持韧性。简单来说，选择哪种负载均衡策略，以及如何实现它，直接决定了你的RPC服务的吞吐量、响应延迟、资源利用率，乃至在面对故障时的表现。没有银弹，一切都得根据你的具体业务场景、流量模式和对系统稳定性的要求来权衡取舍。
要深入分析Golang RPC的负载均衡策略性能，我们得先明确“性能”在这里指的是什么。它不仅仅是QPS高低，还包括延迟、资源（CPU、内存、网络）利用率、故障容忍度以及在极端情况下的行为表现。
通常，我们会在客户端或代理层实现负载均衡逻辑。一个典型的Golang RPC客户端，在发起请求前，需要从服务发现模块获取可用的服务实例列表，然后根据配置的负载均衡策略，从中选择一个目标实例。
轮询 (Round Robin): 这是最简单也最常见的策略。它按顺序将请求分配给每个服务实例。**性能
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