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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。