顺序轮询算法，简单点来说就是挨个挨个的使用。

举例来说，在分布式微服务项目中，服务是集群部署并注册到服务注册中心，当某个微服务被其它微服务调用时，就需要从服务注册中心根据服务名称获取该服务的实例，由于是集群部署的，我们可能多次调用同一台服务器上的微服务，造成该机器压力过大，如果实现被调用的微服务能够均分的分发给调用者，能够减轻局部服务器压力，从而提升效率。其实这就是负载均衡的一种思想，压力由大家均摊，而今天讲的顺序轮询算法就是负载均衡的一种实现方式。

实现方式: 取余

由于在多线程环境下，i++是线程不安全(i, i=i+1, i)，即使加了volatile也不能保证线程安全，因此使用AtomicInteger的getAndIncrement()方法能够实现i++的线程安全性。

可以将下述代码想象成微服务的实例名称都是以数组形式存放在arr里，然后每次获取实例名称的时候都是按照数组的索引获取。

public class LoadBalance {

    static final AtomicInteger atomic = new AtomicInteger();
    private static final int[] arr;
    static {
        arr = new int[5];
        for (int i = 0; i < 5; i++) {
            arr[i] = i;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 创建10个线程,分配arr
        for (int i = 0; i < 10; i++) {
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    int index = atomic.getAndIncrement();;
                    System.out.println(arr[index % arr.length]);
                }
            }).start();
            
        }
    }
}

输出结果将会按照0 1 2 3 4 0 1 2 3 4 轮询。

实现方式二：相与

实现方式：index & arr.length -1

前提条件：arr.length必须是2的幂次方

优点：由于在计算机中数值的计算都是以2进制的形式计算的，所以这种相与的方式性能优于取余。

缺点：有限定条件，长度必须为2的幂次方

public class PowerOfLoadBalance {

    static final AtomicInteger atomic = new AtomicInteger();
    private static final int[] arr;
    static {
       // 数组长度为2的幂次方
        arr = new int[4];
        for (int i = 0; i < 4; i++) {
            arr[i] = i;
        }
    }

    public static void main(String[] args) {
        // 创建8个线程，分配arr
        for (int i = 0; i < 8; i++) {
            new Thread(new Runnable() {
                @Override
                public void run() {
                    int index = atomic.getAndIncrement();
                    System.out.println(arr[index & arr.length -1]);
                    //System.out.println(arr[index % arr.length]);
                }
            }).start();

        }
    }
}

为什么这种情况成立，以4为例，4-1=3，它可以为

而对于任意一个数，它的二进制可以表示为

• m&q 的值，最小值为0，取值范围在[0, q]之间。

而对于q为什么是呢？

对于任意一个2的幂次方的数来说，它的二进制形式只能为

• 当n>=m时，m&q = () & ( ) =
• 当n<m时，m&q=0

这样就会导致出现相与的值都是2的幂次方或者是0，而不是在[0,2^m]之间，因此需要对其减1，且必须是2的幂次方。