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<BlockWorkerInfo> 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* are no longer active.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<BlockWorkerInfo> 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<BlockWorkerInfo> 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！