Ribbon 负载均衡服务调用-编程知识

文章目录

- - 1 SpringCloud Load Balance
  - 2 总结:
  - 3 Ribbon工作流程：
  - 4 自定义Ribbon 负载均衡算法：
  - - 4.1 iRule接口：
    - 4.2 Ribbon自带的负载均衡算法：
    - 4.3 负载均衡算法替代：
    - - 4.3.1、在非启动类包及子包下创建配置类
      - 4.3.2、定义
      - 4.3.3、启动类增加RibbonClient注解
  - 5 Ribbon负载均衡算法
  - - 5.1 轮询算法原理：
    - 5.2 轮询算法源码：
    - 5.3 手写负载均衡算法

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Spring Cloud Ribbon是基于Netflix Ribbon实现的一套客户端负载均衡的工具。

Ribbon是Netflix发布的开源项目，主要功能是提供客户端的软件负载均衡算法和服务调用。

Ribbon客户端组件提供一系列完善的配置项如连接超时，重试等。

在配置文件中列出Load Balancer(简称LB)后面所有的机器，Ribbon会自动的帮助你基于某种规则(如简单轮询，随机连接等）去连接这些机器。

我们很容易使用Ribbon实现自定义的负载均衡算法。

1 SpringCloud Load Balance

LB负载均衡(Load Balance)是什么？

将用户的请求平摊的分配到多个服务上，从而达到系统的HA（高可用)。常见的负载均衡有软件Nginx，LVS，硬件F5等。

集中式LB Load Balance

即在服务的消费方和提供方之间使用独立的LB设施(可以是硬件，如F5,也可以是软件,1如nginx),由该设施负责把访问请求通过某种策略转发至服务的提供方;

Ribbon本地负载均衡客户端 VS Nginx服务端负载均衡区别

Nginx是服务器负载均衡，客户端所有请求都会交给Nginx，然后由Nginx实现转发请求。即负载均衡是由服务端实现的。

Ribbon本地负载均衡，在调用微服务接口时候，会在注册中心上获取注册信息服务列表之后缓存到JVM本地，从而在本地实现RPC远程服务调用技术。

2 总结:

Ribbon其实就是一个软负载均衡的客户端组件，

他可以和其他所需请求的客户端结合使用，和eureka结合只是其中的一个实例。

在这里插入图片描述

3 Ribbon工作流程：

Ribbon在工作时分成两步：

第—步先选择EurekaServer ,它优先选择在同一个区域内负载较少的server.
第二步再根据用户指定的策略，在从server取到的服务注册列表中选择一个地址。
其中Ribbon提供了多种策略:比如轮询、随机和根据响应时间加权。

4 自定义Ribbon 负载均衡算法：

4.1 iRule接口：

在这里插入图片描述

4.2 Ribbon自带的负载均衡算法：

com.netflix.loadbalancer.RoundRobinRule：

轮询

com.netflix.loadbalancer.RandomRule：

随机
com.netflix.loadbalancer.RetryRule：

先按照RoundRobinRule的策骼获取服务，如果获取服务失败则在指定时间内会进行重试，获取可用的服务

weightedResponseTimeRule：

对RoundRobinRule的扩展，响应速度越快的实例选择权重越大，越容易被选择

BestAvailableRuleo：

会先过滤掉由于多次访问故障而处于断路器跳闸状态的服务，然后选择一个并发是最小的服务

vailabilityFilteringRule：

先过滤掉故障实例,再选择并发较小的实例：

zoneAvoidanceRule

默认规则,复合判断server所在区域的性能和server的可用性选择服务器

官方文档明确给出了警告:

这个自定义配置类不能放在@ComponentScan所扫描的当前包下以及子包下，
否则我们自定义的这个配置类就会被所有的Ribbon客户端所共享，达不到特殊化定制的目的了。

4.3 负载均衡算法替代：

4.3.1、在非启动类包及子包下创建配置类

在这里插入图片描述

4.3.2、定义

/*** Myrule : Ribbon 自定义负载均衡算法配置类** @author zyw* @create 2023/6/18*/
@Configuration
public class Myrule {@Beanpublic IRule getIRule(){//定义为随机return new RandomRule();}
}

4.3.3、启动类增加RibbonClient注解

自定义需要指定的服务

/*** OderMain80 :** @author zyw* @create 2023/6/16*/
@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@RibbonClient(name = "CLOULD-PAYMENT-SERVICE",configuration = Myrule.class)
@MapperScan("com.zyw.springcloud.dao")
public class OderMain80 {public static void main(String[] args) {SpringApplication.run(OderMain80.class,args);}
}

5 Ribbon负载均衡算法

5.1 轮询算法原理：

在这里插入图片描述

5.2 轮询算法源码：

public class RoundRobinRule extends AbstractLoadBalancerRule {private AtomicInteger nextServerCyclicCounter;public RoundRobinRule() {nextServerCyclicCounter = new AtomicInteger(0);
}public Server choose(ILoadBalancer lb, Object key) {if (lb == null) {log.warn("no load balancer");return null;}Server server = null;int count = 0;while (server == null && count++ < 10) {//获取有正常运行的（可达的）服务集合List<Server> reachableServers = lb.getReachableServers();//获取可负载服务集合List<Server> allServers = lb.getAllServers();//获取有正常运行的（可达的）服务的数量int upCount = reachableServers.size();//获取可负载服务的数量 == 服务器集群总数量int serverCount = allServers.size();if ((upCount == 0) || (serverCount == 0)) {log.warn("No up servers available from load balancer: " + lb);return null;}int nextServerIndex = incrementAndGetModulo(serverCount);server = allServers.get(nextServerIndex);if (server == null) {/* Transient. */Thread.yield();continue;}if (server.isAlive() && (server.isReadyToServe())) {return (server);}// Next.server = null;}if (count >= 10) {log.warn("No available alive servers after 10 tries from load balancer: "+ lb);}return server;}//自旋锁//rest接口第几次请求数 % 服务器集群总数量 = 实际调用服务器位置下标，每次服务器重启后rest接口计数从1开始。private int incrementAndGetModulo(int modulo) {for (;;) {//获取当前值int current = nextServerCyclicCounter.get();//计算下次值int next = (current + 1) % modulo;//比较并交换if (nextServerCyclicCounter.compareAndSet(current, next))//得到当前下标值return next;}}}

5.3 手写负载均衡算法

/*** LoadBalancer : 自定义负载均衡算法** @author zyw* @create 2023/6/20*/
public interface LoadBalancer {//收集Eurek上所有活着的服务总数ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances);}

/*** MyLB : 自定义负载均衡算法实现类** @author zyw* @create 2023/6/20*/
@Component
public class MyLB implements LoadBalancer {private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);public final int getAndIncrement() {int currrnt;int next;do {currrnt = this.atomicInteger.get();//Integer.MAX_VALUE = 2147483647next = currrnt >= 2147483647 ? 0 : currrnt + 1;//自选锁，直到得到期望值} while (!this.atomicInteger.compareAndSet(currrnt, next));System.out.println("第" + next + "次访问");return next;}/*** rest接口第几次请求数 % 服务器集群总数量 = 实际调用服务器位置下标，每次服务器重启后rest接口计数从1开始。* @param serviceInstances* @return*/@Overridepublic ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances) {int index = getAndIncrement() % serviceInstances.size();return serviceInstances.get(index);}
}

/*** OrderController : 订单系统控制层** @author zyw* @create 2023/6/16*/
@Slf4j
@RestController
@RequestMapping("consumer/orderController")
@Api(tags={"订单系统控制层"})
public class OrderController {@Resourceprivate RestTemplate restTemplate;@Resourceprivate DiscoveryClient discoveryClient;@Resourceprivate LoadBalancer loadBalancer;@GetMapping("/lb")@ApiOperation(value = "获取负载服务的端口号", response = String.class)public String getPaymentBl(){List<ServiceInstance> serviceInstances = discoveryClient.getInstances("CLOULD-PAYMENT-SERVICE");if (serviceInstances == null || serviceInstances.size() <= 0){return null;}ServiceInstance serviceInstance = loadBalancer.instances(serviceInstances);URI uri = serviceInstance.getUri();return restTemplate.getForObject(uri+"paymentController/lb",String.class);}}