答案：使用Golang实现RPC客户端负载均衡需结合服务发现与负载均衡策略。首先通过etcd等注册中心动态获取并监听服务节点，维护本地可用节点列表；然后实现轮询或随机等负载均衡算法，确保请求均匀分发；最后在RPC调用前由负载均衡器选择节点，建立连接并支持超时重试。推荐使用gRPC替代标准net/rpc，因其内置resolver和balancer机制，集成更简便。
在使用 Golang 实现 RPC 客户端负载均衡时，核心目标是让客户端在多个服务实例中合理分发请求，避免单点过载。Golang 标准库自带 net/rpc，但不包含负载均衡和注册发现机制，需要自行扩展。以下是实现思路与关键步骤。
服务发现与节点管理
负载均衡的前提是知道有哪些可用的服务节点。常见做法是集成注册中心（如 etcd、Consul、ZooKeeper）或通过配置文件静态指定。
示例：从 etcd 获取服务地址列表
- 启动时从 etcd 拉取某服务的所有活跃节点（如 /services/user-service/[ip:port]）
- 监听节点变化（add/remove），动态更新本地节点列表
- 将节点存储在内存中的 slice 或 sync.Map 中，供负载均衡器使用
实现负载均衡策略
常见的算法包括轮询、随机、加权轮询、最少连接等。以下以轮询和随机为例说明实现方式。
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轮询（Round Robin）：
- 维护一个原子计数器 index，每次请求自增并取模节点数量
- 线程安全，适合均匀分发场景
- 代码片段：
var nodes = []string{"192.168.1.10:8080", "192.168.1.11:8080", "192.168.1.12:8080"}
var currentIndex int64
func getNextNode() string {
idx := atomic.AddInt64(¤tIndex, 1) % int64(len(nodes))
return nodes[idx]
}
随机（Random）：
- 每次请求从节点列表中随机选一个
- 实现简单，但可能分布不均
- 使用 math/rand 并注意并发安全
封装 RPC 调用客户端
在调用 RPC 前，先通过负载均衡器选择节点，再建立连接或复用连接。
- 可封装一个 Client 结构体，内含负载均衡器和连接池
- 每次 Call 方法被调用时，先 selectNode()，再 dial 或从 pool 获取 conn
- 支持超时、重试机制提升稳定性
- 示例流程：
func (c *RpcClient) Call(serviceMethod string, args any, reply any) error {
node := c.lb.Select()
client, err := rpc.Dial("tcp", node)
if err != nil {
return err
}
defer client.Close()
return client.Call(serviceMethod, args, reply)
}
结合 gRPC 更简洁（可选）
虽然问题针对标准 net/rpc，但实际项目中更推荐使用 gRPC。gRPC 内置对负载均衡的支持（通过 resolver 和 balancer），配合 etcd 或 DNS 可轻松实现。
基本上就这些。标准 net/rpc 实现负载均衡需手动处理节点发现和分发逻辑，而 gRPC 提供了更完善的生态支持。根据实际需求选择方案即可。关键是保持节点列表实时更新，并确保选择算法线程安全。
