摘要：
通常，我们收集多个进程的服务状态，然后选择负载最轻的进程来分发服务。2） 读/写分离策略侧重于持久数据的性能。我们将提供一批进程来提供读取数据的服务，这些写入数据的进程每次都会将多个副本写入“3）一致哈希策略适用于任何任务。请查看此任务中涉及的读写数据。此进程调用策略可以很好地利用上层进程中的缓存（如果有）作为一致哈希的数据ID。
中间件集群的3大策略
1）动态负载均衡策略，一般会搜集多个进程的服务状态，然后挑选一个负载最轻的进程来分发服务，这种策略对于比较同质化的进程是比较合适的。
2）读写分离策略则是关注对持久化数据的性能，比如对数据库的操作，我们会提供一批进程专门用于提供读数据的服务，
而另外一个（或多个）进程用于写数据的服务，这些写数据的进程都会每次写多份拷贝到“读服务进程”的数据区（可能就是单独的数据库），
这样在对外提供服务的时候，就可以提供更多的硬件资源。
3）一致性哈希策略是针对任何一个任务，看看这个任务所涉及读写的数据，是属于哪一片的，是否有某种可以缓存的特征，然后按这个数据的ID或者特征值，
进行“一致性哈希”的计算，分担给对应的处理进程。这种进程调用策略，能非常的利用上进程内的缓存（如果存在），
比如我们的一个在线游戏，由100个进程承担服务，那么我们就可以把游戏玩家的ID，作为一致性哈希的数据ID，作为进程调用的KEY，
如果目标服务进程有缓存游戏玩家的数据，那么所有这个玩家的操作请求，都会被转到这个目标服务进程上，缓存的命中率大大提高。而使用“一致性哈希”，
而不是其他哈希算法，或者取模算法，主要是考虑到，如果服务进程有一部分因故障消失，剩下的服务进程的缓存依然可以有效，而不会整个集群所有进程的缓存都失效。