循环遍历策略RoundRobinPolicy是一种通过循环遍历方式并且跳过没有足够空间workers的为下一个数据块选择worker的策略。如果没有worker被找到，该策略会返回null。在RoundRobinPolicy内部，有三个十分重要的成员变量，如下：

// 初始化的BlockWorkerInfo列表，每次都从这个列表中选择BlockWorkerInfo  private List
    
      mWorkerInfoList;    // mWorkerInfoList列表当前遍历到的索引  private int mIndex;    // 是否初始化的标志位mInitialized，默认为未初始化false  private boolean mInitialized = false;
    

        mWorkerInfoList为初始化的BlockWorkerInfo列表，每次都从这个列表中选择BlockWorkerInfo，当核心方法getWorkerForNextBlock()第一次被调用进行初始化时，由传入的BlockWorkerInfo列表进行赋值；

        mIndex为mWorkerInfoList列表当前遍历到的索引；

        mInitialized为是否初始化的标志位，默认为未初始化false。

        再看核心方法getWorkerForNextBlock()，代码如下：

/**   * The policy uses the first fetch of worker info list as the base, and visits each of them in a   * round-robin manner in the subsequent calls. The policy doesn't assume the list of worker info   * in the subsequent calls has the same order from the first, and it will skip the workers that   * are no longer active.   *   * @param workerInfoList the info of the active workers   * @param blockSizeBytes the size of the block in bytes   * @return the address of the worker to write to   */  @Override  public WorkerNetAddress getWorkerForNextBlock(List
    
      workerInfoList,      long blockSizeBytes) {    	// 第一次执行该方法时，未初始化的话，先进行初始化	if (!mInitialized) {		      // 将第一次传入的workerInfoList赋值给成员变量mWorkerInfoList      mWorkerInfoList = workerInfoList;            // 对mWorkerInfoList进行shuffle，避免热点问题      Collections.shuffle(mWorkerInfoList);            // mWorkerInfoList列表当前遍历到的索引初始化为0，默认从第一个开始      mIndex = 0;            // 是否初始化的标志位mInitialized设置为true      mInitialized = true;    }    // at most try all the workers		// 遍历成员变量BlockWorkerInfo列表mWorkerInfoList：    for (int i = 0; i < mWorkerInfoList.size(); i++) {    	      // 取出索引为mIndex的worker的网络地址WorkerNetAddress，即candidate      WorkerNetAddress candidate = mWorkerInfoList.get(mIndex).getNetAddress();            // 调用findBlockWorkerInfo()方法，从入参BlockWorkerInfo列表workerInfoList中，      // 根据上述地址candidate找到对应的BlockWorkerInfo      BlockWorkerInfo workerInfo = findBlockWorkerInfo(workerInfoList, candidate);            // 索引mIndex重置：当前mIndex加1对mWorkerInfoList列表大小取余，      // 也就是mWorkerInfoList列表取下一个，达到最后一个的话，再折回列表头部，实现循环遍历      mIndex = (mIndex + 1) % mWorkerInfoList.size();            // 如果获取的workerInfo不为null，可总容量大于要求的块大小，直接返回选中的worker地址candidate      if (workerInfo != null && workerInfo.getCapacityBytes() >= blockSizeBytes) {        return candidate;      }    }        // 选择不到的话，返回null    return null;  }
    

        当第一次进入getWorkerForNextBlock()方法时，由于标志位mInitialized默认为false，那么我们需要先做初始化工作，如下：

        1、将第一次传入的workerInfoList赋值给成员变量mWorkerInfoList；

        2、对mWorkerInfoList进行shuffle，避免热点问题；

        3、mWorkerInfoList列表当前遍历到的索引mIndex初始化为0，默认从第一个开始；

        4、是否初始化的标志位mInitialized设置为true。

        初始化后，连同后续每次进入getWorkerForNextBlock()方法时，我们就可以开始选择worker的操作了，大体流程如下：

        1、遍历成员变量BlockWorkerInfo列表mWorkerInfoList：

              1.1、取出索引为mIndex的worker的网络地址WorkerNetAddress，即candidate；

              1.2、调用findBlockWorkerInfo()方法，从入参BlockWorkerInfo列表workerInfoList中，根据上述地址candidate找到对应的BlockWorkerInfo；

              1.3、索引mIndex重置：当前mIndex加1对mWorkerInfoList列表大小取余，也就是mWorkerInfoList列表取下一个，达到最后一个的话，再折回列表头部，实现循环遍历;

              1.4、如果获取的workerInfo不为null，可总容量大于要求的块大小，直接返回选中的worker地址candidate，否则继续遍历下一个位置；

        2、选择不到的话，返回null。

        很简单，上述流程描述的应该很详细。下面我们再看下findBlockWorkerInfo()方法，代码如下：

/**   * 根据worker网络地址address从workerInfoList列表中获取对应的BlockWorkerInfo   *    * @param workerInfoList the list of worker info   * @param address the address to look for   * @return the worker info in the list that matches the host name, null if not found   */  private BlockWorkerInfo findBlockWorkerInfo(List
    
      workerInfoList,      WorkerNetAddress address) {	  	// 遍历workerInfoList中的每个BlockWorkerInfo：    for (BlockWorkerInfo info : workerInfoList) {    	      // 判断地址是否相同，相同的话直接返回，否则继续遍历下一个      if (info.getNetAddress().equals(address)) {        return info;      }    }        // 列表中不存在的话，最终返回null    return null;  }
    

        它负责根据worker网络地址address从workerInfoList列表中获取对应的BlockWorkerInfo，遍历workerInfoList中的每个BlockWorkerInfo，判断地址是否相同，相同的话直接返回，否则继续遍历下一个，列表中不存在的话，最终返回null。

        循环遍历策略RoundRobinPolicy有一个显著的问题，既然初始化时mWorkerInfoList已经确定了，那么当worker增减时它是如何处理的呢？还是说根本无法应对这种情况？留待以后慢慢分析吧！