feat: update dubbo-load-balancing

docs/distributed-system/dubbo-load-balancing.md

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 ## 面试题
+
 dubbo 负载均衡策略和集群容错策略都有哪些？动态代理策略呢？
 
 ## 面试官心理分析
@@ -7,10 +8,10 @@ dubbo 负载均衡策略和集群容错策略都有哪些？动态代理策略
 
 说白了，就是看你对 dubbo 熟悉不熟悉：
 
-* dubbo 工作原理：服务注册、注册中心、消费者、代理通信、负载均衡；
-* 网络通信、序列化：dubbo 协议、长连接、NIO、hessian 序列化协议；
-* 负载均衡策略、集群容错策略、动态代理策略：dubbo 跑起来的时候一些功能是如何运转的？怎么做负载均衡？怎么做集群容错？怎么生成动态代理？
-* dubbo SPI 机制：你了解不了解 dubbo 的 SPI 机制？如何基于 SPI 机制对 dubbo 进行扩展？
+- dubbo 工作原理：服务注册、注册中心、消费者、代理通信、负载均衡；
+- 网络通信、序列化：dubbo 协议、长连接、NIO、hessian 序列化协议；
+- 负载均衡策略、集群容错策略、动态代理策略：dubbo 跑起来的时候一些功能是如何运转的？怎么做负载均衡？怎么做集群容错？怎么生成动态代理？
+- dubbo SPI 机制：你了解不了解 dubbo 的 SPI 机制？如何基于 SPI 机制对 dubbo 进行扩展？
 
 ## 面试题剖析
 
@@ -20,6 +21,8 @@ dubbo 负载均衡策略和集群容错策略都有哪些？动态代理策略
 
 默认情况下，dubbo 是 RandomLoadBalance ，即**随机**调用实现负载均衡，可以对 provider 不同实例**设置不同的权重**，会按照权重来负载均衡，权重越大分配流量越高，一般就用这个默认的就可以了。
 
+算法思想很简单。假设有一组服务器 servers = `[A, B, C]`，他们对应的权重为 weights = `[5, 3, 2]`，权重总和为 10。现在把这些权重值平铺在一维坐标值上，`[0, 5)` 区间属于服务器 A，`[5, 8)` 区间属于服务器 B，`[8, 10)` 区间属于服务器 C。接下来通过随机数生成器生成一个范围在 `[0, 10)` 之间的随机数，然后计算这个随机数会落到哪个区间上。比如数字 3 会落到服务器 A 对应的区间上，此时返回服务器 A 即可。权重越大的机器，在坐标轴上对应的区间范围就越大，因此随机数生成器生成的数字就会有更大的概率落到此区间内。只要随机数生成器产生的随机数分布性很好，在经过多次选择后，每个服务器被选中的次数比例接近其权重比例。比如，经过一万次选择后，服务器 A 被选中的次数大约为 5000 次，服务器 B 被选中的次数约为 3000 次，服务器 C 被选中的次数约为 2000 次。
+
 #### RoundRobinLoadBalance
 
 这个的话默认就是均匀地将流量打到各个机器上去，但是如果各个机器的性能不一样，容易导致性能差的机器负载过高。所以此时需要调整权重，让性能差的机器承载权重小一些，流量少一些。
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 可以通过以下几种方式配置重试次数：
 
-``` xml
+```xml
 <dubbo:service retries="2" />
 ```
 
 或者
 
-``` xml
+```xml
 <dubbo:reference retries="2" />
 ```
 
 或者
 
-``` xml
+```xml
 <dubbo:reference>
     <dubbo:method name="findFoo" retries="2" />
 </dubbo:reference>
@@ -82,13 +85,13 @@ dubbo 负载均衡策略和集群容错策略都有哪些？动态代理策略
 
 配置示例如下：
 
-``` xml
+```xml
 <dubbo:service cluster="failsafe" />
 ```
 
 或者
 
-``` xml
+```xml
 <dubbo:reference cluster="failsafe" />
 ```