springcloud实现负载均衡的方式 与 手写ribbon负载均衡器

1 负载均衡简述

1.什么是负载均衡

Load balancing，即负载均衡，是一种计算机技术，用来在多个计算机（计算机集群）、网络连接、CPU、磁盘驱动器或其他资源中分配负载，以达到最优化资源使用、最大化吞吐率、最小化响应时间、同时避免过载的目的。

2.为什么需要负载均衡

五个窗口排队买电影票，人们肯定是看着哪个队人少就去哪个队，然后最后的结果就是每个队伍长度都差不多，这就形成了一种均衡的状态，在计算机技术上来讲，这个就可以形象的比喻成负载均衡

1.1 集中式LB 和 进程内LB

负载均衡分为两种

集中式LB

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，也可以是软件，比如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

进程内LB

将LB逻辑集成到消费方，消费方从注册中心直到哪些地址可用，然后再从这些地址中选择一个合适的进行使用

Ribbon属于进程内LB，是一个类库，继承于消费方进程，消费方通过它来获取到服务提供方的地址

2 ribbon 简述

springcloud中提供了一系列的组件，我们使用ribbon实现负载均衡，eureka中也内置了ribbon，所以，引入了eureka其实就可以直接使用ribbon了

ribbon中的负载均衡用在客户端，或者说成消费端也可以，在消费者访问提供者时，就会进行负载均衡算法，然后找到一个最优的提供者提供服务

ribbon执行流程图

2.1 ribbon 的核心组件（接口）

ServerList ：用于获取地址列表。它既可以是静态的(提供一组固定的地址)，也可以是动态的(从注册中心中定期查询地址列表)。

ServerListFilter ：仅当使用动态ServerList时使用，用于在原始的服务列表中使用一定策略过虑掉一部分地址。

IRule ：选择一个最终的服务地址作为LB结果。选择策略有轮询、根据响应时间加权、断路器(当Hystrix可用时)等。

Ribbon 在工作时首选会通过 ServerList 来获取所有可用的服务列表，然后通过 ServerListFilter 过虑掉一部分地址，最后在剩下的地址中通过 IRule 选择出一台服务器作为最终结果。

2.2 ribbon 自带的负载均衡算法

这些算法全都在 com.netflix.loadbalancer 包下

策略名	策略声明	策略描述	实现说明
BestAvailableRule	public class BestAvailableRule extends ClientConfigEnabledRoundRobinRule	选择一个最小的并发请求的server	逐个考察Server，如果Server被tripped了，则忽略，在选择其中ActiveRequestsCount最小的server
AvailabilityFilteringRule	public class AvailabilityFilteringRule extends PredicateBasedRule	过滤掉那些因为一直连接失败的被标记为circuit tripped的后端server，并过滤掉那些高并发的的后端server（active connections 超过配置的阈值）	使用一个AvailabilityPredicate来包含过滤server的逻辑，其实就就是检查status里记录的各个server的运行状态
WeightedResponseTimeRule	public class WeightedResponseTimeRule extends RoundRobinRule	根据相应时间分配一个weight，相应时间越长，weight越小，被选中的可能性越低。	一个后台线程定期的从status里面读取评价响应时间，为每个server计算一个weight。Weight的计算也比较简单responsetime 减去每个server自己平均的responsetime是server的权重。当刚开始运行，没有形成statas时，使用roubine策略选择server。
RetryRule	public class RetryRule extends AbstractLoadBalancerRule	对选定的负载均衡策略机上重试机制。	在一个配置时间段内当选择server不成功，则一直尝试使用subRule的方式选择一个可用的server
RoundRobinRule	public class RoundRobinRule extends AbstractLoadBalancerRule	简单轮询服务列表来选择服务器。它是Ribbon默认的负载均衡规则。	轮询index，选择index对应位置的server
RandomRule	public class RandomRule extends AbstractLoadBalancerRule	随机选择一个server	在index上随机，选择index对应位置的server
ZoneAvoidanceRule	public class ZoneAvoidanceRule extends PredicateBasedRule	复合判断server所在区域的性能和server的可用性选择server	使用ZoneAvoidancePredicate和AvailabilityPredicate来判断是否选择某个server，前一个判断判定一个zone的运行性能是否可用，剔除不可用的zone（的所有server），AvailabilityPred

3 ribbon 随机负载均衡的实现

3.1 添加消费者模块 cloud-consumer-order-8010

3.1.1 pom.xml

版本号来自父项目，这里主要做介绍

    <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>com.bananagroupId>
            <artifactId>cloud-api-commonsartifactId>
            <version>${project.version}version>
        dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-webartifactId>
        dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>org.springframework.bootgroupId>
            <artifactId>spring-boot-starter-actuatorartifactId>
        dependency>
        
        <dependency>
            <groupId>org.projectlombokgroupId>
            <artifactId>lombokartifactId>
        dependency>

        <dependency>
            <groupId>org.springframework.cloudgroupId>
            <artifactId>spring-cloud-starter-netflix-eureka-clientartifactId>
        dependency>
    dependencies>

3.1.2 启动类

package com.banana.cloud;

import com.banana.cloud.myrule.MySelfRule;
import org.springframework.boot.SpringApplication;
import org.springframework.boot.autoconfigure.SpringBootApplication;
import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.LoadBalanced;
import org.springframework.cloud.netflix.eureka.EnableEurekaClient;
import org.springframework.cloud.netflix.ribbon.RibbonClient;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

@SpringBootApplication
@EnableEurekaClient
@RibbonClient(name = "CLOUD-PROVIDER-PAYMENT-SERVICE", configuration = MySelfRule.class)
public class ProviderPaymentApplication {
     

    public static void main(String[] args) {
     
        SpringApplication.run(ProviderPaymentApplication.class, args);
    }

}

3.1.3 注入 RestTemplate

package com.banana.cloud.config;

import org.springframework.cloud.client.loadbalancer.LoadBalanced;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;
import org.springframework.web.client.RestTemplate;

@Configuration
public class ApplicationContextConfig {
     

    @Bean
    @LoadBalanced
    public RestTemplate restTemplate() {
     
        return new RestTemplate();
    }

}

3.1.4 添加自定义规则类 MySelfRule

package com.banana.cloud.myrule;

import com.netflix.loadbalancer.IRule;
import com.netflix.loadbalancer.RandomRule;
import org.springframework.context.annotation.Bean;
import org.springframework.context.annotation.Configuration;

@Configuration
public class MySelfRule {
     

    @Bean
    public IRule myRule() {
     
        return new RandomRule();
    }

}

3.1.5 PaymentController

@Slf4j
@RestController
public class PaymentController {
     

    public static final String PAYMENT_URL = "http://CLOUD-PROVIDER-PAYMENT-SERVICE";

    @Resource
    private RestTemplate restTemplate;

    @Value("${server.port}")
    private String serverPort;

    @GetMapping(value = "/consumer/payment/get/{id}")
    public ResultMsg<Payment> getPaymentById(@PathVariable("id") Long id) {
     
        return restTemplate.getForObject(PAYMENT_URL + "/payment/get/" + id, ResultMsg.class);
    }

}

3.2 测试

访问controller中的接口，8001和8002随机出现，达到了我们所需要的效果

4 手写ribbon负载均衡器

4.1 添加 LoadBalancer 接口

package com.banana.cloud.lb;

import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;

import java.util.List;

public interface LoadBalancer {
     

    ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances);

}

4.2 均衡器类

维护一个原子整形 AtomicInteger，用来记录访问的次数

获取到总的服务数量，用访问的次数，对服务数量取模，就可以得到定向到的服务，以此达到负载均衡

也就是：接口请求次数 % 服务集群数量 = 调用服务下标

package com.banana.cloud.lb;

import org.springframework.cloud.client.ServiceInstance;
import org.springframework.stereotype.Component;

import java.util.List;
import java.util.concurrent.atomic.AtomicInteger;

@Component
public class MyLB implements LoadBalancer {
     

    private AtomicInteger atomicInteger = new AtomicInteger(0);

    public final int getAndIncrement() {
     
        int cur;
        int next;
        do {
     
            cur = this.atomicInteger.get();
            next = cur >= Integer.MAX_VALUE ? 0 : cur + 1;
        } while (!this.atomicInteger.compareAndSet(cur, next));
        System.out.println("***第几次访问，次数next: " + next);
        return next;
    }

    @Override
    public ServiceInstance instances(List<ServiceInstance> serviceInstances) {
     
        int index = getAndIncrement() % serviceInstances.size();
        return serviceInstances.get(index);
    }
}

4.3 在 controller 中添加负载均衡测试的接口

@Slf4j
@RestController
public class PaymentController {
     

    @Resource
    private RestTemplate restTemplate;

    @Resource
    private LoadBalancer loadBalancer;

    @GetMapping(value = "/consumer/payment/lb")
    public String getPaymentLB() {
     
        List<ServiceInstance> instances = discoveryClient.getInstances("CLOUD-PROVIDER-PAYMENT-SERVICE");

        if (instances == null || instances.size() <= 0) return null;

        ServiceInstance serviceInstance = loadBalancer.instances(instances);
        URI uri = serviceInstance.getUri();

        return restTemplate.getForObject(uri + "/payment/lb", String.class);
    }

}

4.4 测试一下